Labor- & Datenterminologie im Überblick

AI-Agenten sind autonome Softwareprogramme, die relevante Daten aus ihrem Systemumfeld erfassen, Entscheidungen treffen und selbstständig handeln.

Assistenzsysteme sind digitale oder KI-gestützte Anwendungen, die das Labor dabei unterstützt, komplexe Aufgaben effizienter, schneller und fehlerärmer auszuführen.

Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Speicher, Rechenleistung und Anwendungen über das Internet anstelle lokaler Server.

Datenintegration im Labor beschreibt das Zusammenführen von Messdaten, Rezepturen und Stammdaten aus verschiedenen Quellen in eine einheitliche, auswertbare Datenbasis.

Datenmanagement bezeichnet die strukturierte Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten, um deren Genauigkeit, Zugänglichkeit und Sicherheit im Labor sicherzustellen.

Datensynchronisation bezeichnet den automatisierten Abgleich von Daten zwischen verschiedenen Systemen, Anwendungen oder Datenquellen, sodass alle Systeme jederzeit mit konsistenten, aktuellen und übereinstimmenden Informationen arbeiten.

Ein digitaler Laborassistent ist ein KI-gestütztes Softwaretool, das Forschende, Wissenschaftlerinnen und Qualitätsingenieurinnen dabei unterstützt, Aufgaben zu automatisieren, Daten zu verwalten und Laborworkflows zu optimieren.

Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts oder Prozesses, das kontinuierlich mit Echtzeitdaten aktualisiert wird, um Verhalten und Leistung zu simulieren.

Digitalisierung bezeichnet den Prozess, bei dem analoge, manuelle oder papierbasierte Prozesse, Daten und Arbeitsabläufe in digitale Systeme überführt werden.

Ein Electronic Lab Notebook (ELN) ist ein digitales Werkzeug, das traditionelle papierbasierte Laborjournale zur Dokumentation von Versuchsabläufen, Ergebnissen und Beobachtungen in Forschungs- und Laborumgebungen ersetzt.

Enterprise Resource Planning (ERP) ist ein umfassendes Softwaresystem, das zentrale Geschäftsprozesse wie Finanzen, Lieferkette, Produktion und Personalwesen integriert und verwaltet.

Formulierung bezeichnet den Prozess der Gestaltung, Entwicklung und Optimierung der Zusammensetzung eines Materials, einer Chemikalie oder eines Produkts, um spezifische Leistungsmerkmale zu erreichen.

KI im Labor beschreibt den Einsatz künstlicher Intelligenz zur automatisierten Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Labordaten, um Forschungs- und Prüfprozesse effizienter, präziser und skalierbarer zu gestalten.

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz in Computersystemen, die Daten analysieren, Muster erkennen, Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben automatisieren können.

Ein Labor-Informations- und -Management-System (LIMS) ist eine Softwarelösung zur zentralen Verwaltung, Nachverfolgung und Organisation von Proben, Labordaten und Workflows, um Effizienz, Datenintegrität und regulatorische Compliance sicherzustellen.

Labordigitalisierung bezeichnet die Transformation von Laborabläufen durch digitale Technologien, Automatisierung und KI-gestütztes Datenmanagement.

Laborinformatik bezeichnet den Einsatz digitaler Technologien, Softwarelösungen und Datenmanagement-Tools zur Optimierung von Laborabläufen, Verbesserung der Datenqualität und Unterstützung effizienter Forschung und Qualitätssicherung.

Ein Manufacturing Execution System (MES) ist eine Softwarelösung, die Produktionsprozesse in Echtzeit überwacht, steuert und optimiert.

Material Intelligence beschreibt die systematische Nutzung und Verknüpfung von relevanten Daten, Workflows und KI, um bessere Entscheidungen in F&E und QS zu ermöglichen.

Eine Materialdatenbank ist ein zentrales digitales Verzeichnis zur Speicherung, Organisation und Verwaltung von Daten zu Materialeigenschaften, Zusammensetzungen und Leistungsmerkmalen.

Materialentwicklung bezeichnet den Prozess des Entwurfs, der Optimierung und der Prüfung neuer Materialien, um spezifische Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu erfüllen.

Materialinformatik bezeichnet den Einsatz von Data Science, KI und Machine Learning und computergestützten Methoden, um die Entwicklung, Optimierung und Entdeckung neuer Materialien in der F&E zu beschleunigen.

Prädiktive KI bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz, Machine Learning und statistischer Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse, Eigenschaften oder Entwicklungen.

Rohdaten bezeichnen unverarbeitete, original erfasste Daten, die direkt aus Messungen, Experimenten oder Analysen stammen. Sie liegen ohne Interpretation, Aggregation oder statistische Aufbereitung vor und bilden die primäre Grundlage für Auswertungen, Analysen und Entscheidungen im Labor.

Trendvorhersage beschreibt den Prozess, historische Daten, Muster und externe Faktoren zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen in einer bestimmten Branche oder einem Markt vorherzusagen.

User Experience (UX) bezeichnet das gesamte Nutzungserlebnis, die Zufriedenheit und die Gebrauchstauglichkeit eines Produkts oder einer Software aus Sicht der Nutzer*innen.

Ein User Interface (UI) ist die visuelle und interaktive Ebene einer Softwareanwendung, über die Nutzer*innen mit digitalen Systemen arbeiten.

Visualisierung bezeichnet die grafische Darstellung von Daten, Ergebnissen und Zusammenhängen, um komplexe Informationen verständlich, vergleichbar und interpretierbar zu machen. In Forschung und Entwicklung sowie im Labor dient Visualisierung dazu, Messdaten, Trends und Muster schnell zu erfassen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.