Material Intelligence bezeichnet die systematische Nutzung von Daten, KI und Workflows, um Materialien besser zu verstehen, zu optimieren und weiterzuentwickeln. Eine Material Intelligence Plattform schafft die Infrastruktur, auf der Entwicklungsteams Entscheidungen auf vollständigen, verknüpften Daten treffen, statt auf verteilten Dateien und implizitem Erfahrungswissen.
Der Begriff beschreibt ein Prinzip: Daten aus Formulierungsversuchen, Prüfgeräten, Prozessparametern und Qualitätsprüfungen werden systematisch verknüpft und nutzbar gemacht – unabhängig davon, in welchem System sie entstanden sind. Wer auf dieser Grundlage arbeitet, fragt nicht mehr, wo Daten liegen, sondern welche Erkenntnisse sich daraus gewinnen lassen.
Datenmanagement im Labor ist nicht neu. Labore nutzen LIMS-Systeme, ELN-Werkzeuge, Prüfberichte und Excel-Tabellen. Die Herausforderung liegt selten in der Datenmenge, sie liegt in der Fragmentierung: Daten existieren nebeneinander, ohne strukturell miteinander verbunden zu sein. Messwerte liegen in proprietären Geräteformaten, Rezepturen in lokalen Excel-Dateien und Versuchsprotokolle in Laborbüchern oder PDFs. Prüfergebnisse sind in LIMS-Datenbanken gespeichert, aber nicht mit den Formulierungsdaten verknüpft, aus denen sie entstanden sind. Material Intelligence setzt genau hier an.
Laborteams in der industriellen F&E arbeiten heute typischerweise mit einer Kombination aus LIMS, ELN und Excel. Jedes dieser Werkzeuge löst spezifische Probleme, aber keines verbindet Formulierungsdaten, Prozessparameter und Prüfergebnisse zu einer gemeinsamen, auswertbaren Datenbasis. Material Intelligence ergänzt diese Kategorien um eine übergreifende Ebene: eine Plattform, die Daten aus LIMS, ELN und anderen Quellen integriert, verknüpft und auswertbar macht.
Laboratory Information Management Systems (LIMS) sind auf Probenverwaltung, Dokumentation und Rückverfolgbarkeit ausgelegt. Sie funktionieren gut in der Qualitätssicherung, wo standardisierte Prozesse im Vordergrund stehen. In der explorativen F&E stoßen sie an konzeptionelle Grenzen.
Electronic Lab Notebooks (ELN) digitalisieren die Labordokumentation. Sie ersetzen das papierbasierte Laborbuch und schaffen mehr Struktur in der Versuchsdokumentation. Als Dokumentationswerkzeug erfüllen sie ihren Zweck. Daten, die im ELN erfasst sind, sind damit jedoch noch nicht mit anderen Datenquellen verknüpft oder auswertbar.
Excel bleibt in vielen F&E-Abteilungen das meistgenutzte Werkzeug für Rezepturdaten, Versuchsprotokolle und Ad-hoc-Auswertungen. Für systematisches Datenmanagement über Projekte und Teams hinweg fehlen jedoch die strukturellen Voraussetzungen: keine Versionierung, keine Verknüpfung mit Rohdaten, kein Audit Trail.
Material Intelligence beruht auf drei aufeinander aufbauenden Ebenen: Daten, Workflows und Künstlicher Intelligenz (KI).
Datenintegration im Labor bedeutet, Messdaten, Rezepturen, Prozessparameter und Qualitätsergebnisse aus unterschiedlichen Systemen und Formaten automatisch in eine gemeinsame Datenbasis zu überführen. Prüfgeräte, LIMS-Datenbanken, ELN-Systeme und externe Quellen liefern ihre Daten in eine zentrale Umgebung, in der sie miteinander verknüpft und auswertbar werden.
Ein Messwert gewinnt Bedeutung durch seinen Entstehungskontext: Welche Rezeptur wurde verwendet? Welche Charge? Welche Prozessbedingungen? Material Intelligence stellt diesen Kontext systematisch her und macht ihn dauerhaft zugänglich, nicht nur im Moment der Entstehung.
Auf der Grundlage strukturierter, vollständiger Daten wird KI im Labor zu einem praktisch einsetzbaren Werkzeug: Mustererkennung in großen Versuchsdatensätzen, automatisierter Variantenvergleich und prädiktive Modelle für Materialeigenschaften. Ebenen 1 und 2 schaffen dafür die Grundlage. Eine Material Intelligence Plattform wie LabV setzt genau auf diesen drei Ebenen auf.
Der Ansatz ist branchenübergreifend, aber seine Anwendung richtet sich nach den spezifischen Herausforderungen der jeweiligen Entwicklungsteams.
Die Entwicklung von Farben und Lacken ist formulierungsintensiv: viele Rohstoffe, viele Varianten und hohe Prüfanforderungen. Datensilos zwischen Entwicklung, Qualitätssicherung und Produktion sind ein strukturelles Problem. Rohstoffwechsel müssen schnell bewertet werden können.
Entwicklungsabteilungen arbeiten mit großen Mengen an Formulierungen, Analyseergebnissen und Rohstoffspezifikationen. Die Herausforderung liegt oft darin, historische Versuchsdaten durchsuchbar zu machen und Zusammenhänge zwischen Rohstoffvariationen und Produkteigenschaften zu verstehen.
Rezepturentwicklung für Klebstoffe erfordert die Verknüpfung von Formulierungsparametern mit mechanischen und chemischen Prüfergebnissen über viele Versuchsreihen hinweg.
Prozessparameter aus der Verarbeitung müssen mit Materialeigenschaften und Formulierungsdaten zusammengeführt werden – eine Aufgabe, die klassische LIMS-Systeme an ihre Grenzen bringt.
Formulierungsdaten für Kleb- und Dichtstoffe, Beschichtungen oder Mörtel sind komplex und oft schlecht dokumentiert. Eine strukturierte Datenbasis ist die Voraussetzung für reproduzierbare Entwicklungszyklen.
Der EU AI Act führt schrittweise verbindliche Anforderungen an KI-Systeme in der Industrie ein, auch in der F&E. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität werden damit zu regulatorischen Pflichten. Als europäische Plattform speichert LabV Daten auf Servern in der EU und nach DSGVO-Standards.
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