Was F&E-Teams in der Industrie wissen müssen
Labordigitalisierung bezeichnet die systematische Überführung von Laborprozessen, Messdaten und Arbeitsabläufen in vernetzte digitale Systeme. Ziel ist es, Daten so zu erfassen, zu strukturieren und miteinander zu verknüpfen, dass sie für fundierte Entwicklungsentscheidungen nutzbar werden. Statt auf Erfahrungswissen und verstreute Dateien zu vertrauen, entsteht eine gemeinsame Informationsbasis für die Forschung und Entwicklung.
Was bedeutet Labordigitalisierung in der industriellen F&E?
In der industriellen Forschung und Entwicklung bedeutet Labordigitalisierung, dass Prüfergebnisse, Rezepturvarianten, Prozessparameter und Qualitätsdaten in einergemeinsamen Datenbasis zusammengeführt werden. Informationen, die bislang auf verschiedene Systeme, lokale Dateien oder das Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender verteilt waren, werden strukturiert erfasst, miteinander verknüpft und dauerhaft nutzbar gemacht.
Warum die Digitalisierung in der F&E andere Anforderungen stellt
Digitalisierung in der Industrie wird häufig mit Produktionsanlagen, ERP-Systemen oder automatisierten Fertigungsprozessen verbunden. In der Forschung und Entwicklung folgt sie jedoch einer anderen Logik. In Entwicklungsabteilungen entstehen täglich Daten aus unterschiedlichsten Quellen: Messwerte aus Prüfgeräten, Formulierungsdaten aus der Rezepturentwicklung, Versuchsprotokolle aus DoE-Reihen sowieRohstoffspezifikationen von Lieferanten.
Warum Entwicklungsdaten besonders komplex sind
Die Digitalisierung im Labor unterscheidet sich grundlegend von der Digitalisierung in der Produktion. Während in der Produktion klar definierte Prozesse digital abgebildet werden, geht es in der F&E darum, Wissen aus unterschiedlichsten Datenquellen zusammenzuführen und langfristig nutzbar zu machen."
Drei Eigenschaften einer erfolgreichen F&E-Digitalisierung
Datenintegration über Systemgrenzen hinweg
Messdaten, Formulierungsdaten und Qualitätsdaten müssen zusammengeführt werden, statt isoliert in einzelnen Systemen zu verbleiben.
Strukturierung ohne Starrheit
F&E-Prozesse sind explorativ. Digitale Systeme müssen sich an neue Fragestellungen und Vorgehensweisen anpassen lassen, ohne Entwickler in starre Eingabemasken oder Workflows zu zwingen.
Auswertbarkeit als Ziel
Erfasste Daten schaffen erst dann Mehrwert, wenn sie analysiert und für Entscheidungen genutzt werden können. Entscheidend ist daher nicht nur die Datenerfassung, sondern ihr konkreter Nutzen für die Entwicklung.
Datensilos als größte Hürde der Labordigitalisierung
In den meisten industriellen F&E-Abteilungen entstehen Daten an vielen verschiedenen Stellen gleichzeitig. Prüfgeräte erzeugen Rohdaten in proprietären Formaten, LIMS- oder ELN-Systeme verwalten Teilbereiche und Rezepturen liegen häufig in Excel-Dateien auf lokalen Laufwerken.
Das Ergebnis sind Datensilos. Jede Abteilung arbeitet mit ihrer eigenen Datenbasis, ohne einen gemeinsamen Überblick. Soll geprüft werden, ob eine bestimmte Rohstoffkombination bereits getestet wurde, beginnt häufig eine zeitaufwendige Suche über verschiedene Systeme und Kollegen hinweg.
Warum Excel kein F&E-Datenmanagement ersetzt
Excel schließt in vielen Unternehmen kurzfristig Lücken. Für einzelne Auswertungen ist es flexibel, für den langfristigen Wissensaufbau jedoch nicht ausgelegt. Wer Rezepturen versionieren, Prüfergebnisse mit Rohstoffchargen verknüpfen oder Entwicklungsentscheidungen nachvollziehbar dokumentieren möchte, stößt schnell an die Grenzen klassischer Tabellen. Der Wechsel von Excel zu strukturierten Labordatenplattformen ist deshalb häufig einer der ersten Schritte einer erfolgreichen Labordigitalisierung.
F&E-Datenmanagement: So werden Entwicklungsdaten nutzbar
F&E-Datenmanagement beschreibt den gesamten Lebenszyklus von Entwicklungsdaten: von der Erfassung über die Strukturierung und Verknüpfung bis hin zur Auswertung und Wiederverwendung.
Erfassung
Messdaten werden direkt aus Prüfgeräten übernommen, Rezepturvarianten versioniert gespeichert und manuelle Übertragungsfehler reduziert.
Strukturierung
Alle Informationen erhalten einen gemeinsamen Kontext. Prüfkurven werden mit Rezepturen, Rohstoffen, Versuchsparametern, Ergebnissen und verantwortlichen Entwicklern verknüpft.
Auswertung
Zusammenhänge zwischen Formulierungsvariablen und Produkteigenschaften werden sichtbar. KI-gestützte Analysen helfen dabei, Muster zu erkennen, die sich manuell kaum identifizieren lassen.
Wiederverwendung
Historische Versuchsdaten bleiben durchsuchbar und können bei neuen Entwicklungsprojekten unmittelbar wiederverwendet werden.
Von der Labordigitalisierung zu Material Intelligence
Labordigitalisierung und F&E-Datenmanagement schaffen die Grundlage für einen weiterführenden Ansatz: Material Intelligence. Der Begriff beschreibt den systematischen Einsatz strukturierter Materialdaten und intelligenter Auswertungsverfahren, um Entwicklungsentscheidungen auf Basis einer vollständigen, vernetzten Datenbasiszu treffen.
Voraussetzungen für Material Intelligence
Strukturierte Materialdaten
Eine vollständige Datenbasis über Materialien, Versuche und Prüfergebnisse, die Informationen systemübergreifend miteinander verknüpft.
KI-gestützte Datenanalyse
Auswertungswerkzeuge erkennen Zusammenhänge und Muster in großen Datenmengen, die sich manuell nur schwer identifizieren lassen.
LIMS, ELN und Material Intelligence Plattformen
Wer die Digitalisierung im Labor vorantreiben möchte, steht vor einer Vielzahl unterschiedlicher Softwarelösungen. Welche Lösung geeignet ist, hängt vor allem von der Ausgangssituation ab. Unternehmen mit Dokumentationsproblemen benötigen andere Werkzeuge als Teams, deren größte Herausforderung in der Verknüpfung und Auswertung komplexer Entwicklungsdaten liegt.
LIMS
Spezialisiert auf Proben- und Datenverwaltung im Labor. Besonders geeignet für Dokumentation und Rückverfolgbarkeit.
ELN
Digitales Laborbuch für die strukturierteDokumentation einzelner Versuche.
Material Intelligence
Verbinden Daten aus LIMS, ELN, Prüfgeräten undweiteren Quellen zu einer gemeinsamen, auswertbaren Datenbasis.
Labordigitalisierung in der Praxis
Die Anforderungen an die Digitalisierung im Labor unterscheiden sich je nach Branche und Produkttyp. Entsprechend variieren auch die Herausforderungen beim Umgang mit Entwicklungsdaten.
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