Skalierbare F&E-Labor-Automatisierung

KI-Systeme benötigen konsistente, strukturierte und qualitativ hochwertige Daten. Fragmentierte Systeme erzeugen heterogene Datensätze, deren Integration und Validierung mit hohem Aufwand verbunden ist. Ohne Standardisierung wenden Unternehmen unverhältnismäßig viele Ressourcen für die Datenaufbereitung auf, anstatt Erkenntnisse zu gewinnen.

• Inkonsistente Datenformate schränken die Effektivität von Modellen ein
• Fehlender semantischer Kontext behindert systemübergreifende Analysen
• Unverbundene Arbeitsabläufe verlangsamen die Einführung von KI

Interoperabilitätsstandards ermöglichen eine KI-fähige Infrastruktur durch:

• Konsistente Datenstrukturen plattformübergreifend
• Semantische Interoperabilität für automatisiertes Schlussfolgern
• Skalierbare systemübergreifende Integration

Standards stehen nicht in Konkurrenz zur KI – sie ermöglichen sie.

Standardisierung verändert die Wirtschaftlichkeit der Laborautomatisierung. Während der anfängliche Integrationsaufwand vergleichbar sein mag, divergieren die langfristigen Entwicklungen stark:

Standardisierung ist eine strategische Investition, die darüber entscheidet, ob die Automatisierungskosten im Laufe der Zeit linear oder exponentiell steigen.

Interoperabilitätsstandards legen fest, wie Laborgeräte, Softwaresysteme, Arbeitsabläufe und Datenmodelle miteinander kommunizieren. Sie helfen Laboren dabei, den Aufwand für maßgeschneiderte Integrationen zu reduzieren, die Datenkonsistenz zu verbessern und die Automatisierung über Geräte, Arbeitsabläufe und Standorte hinweg zu skalieren.

KI-Systeme benötigen strukturierte, konsistente und kontextreiche Daten. Standards erleichtern die Verknüpfung, Interpretation, Validierung und Wiederverwendung von Labordaten, was den Aufwand für die Datenaufbereitung reduziert und eine solidere Grundlage für KI-gesteuerte Forschung, Analytik und Automatisierung schafft.

Zu den relevanten Standards gehören SiLA2 für die flexible Kommunikation zwischen Laborgeräten, OPC UA und LADS für skalierbare Integration auf Industrie- und Unternehmensebene, Allotrope für semantische Analysedaten sowie AnIML für den standardisierten Austausch von Analysedaten auf Geräteebene.

SiLA2 eignet sich hervorragend für dynamische F&E-Umgebungen, in denen sich Arbeitsabläufe häufig ändern und eine flexible Geräteintegration erforderlich ist. Es ist besonders nützlich, wenn Labore eine anpassungsfähige Automatisierung mit niedrigerer Einstiegshürde und einfacher Nachrüstung benötigen.

OPC UA und LADS eignen sich für Laboratorien, die eine sichere, skalierbare und unternehmensweit abgestimmte Integration benötigen. Sie sind besonders relevant für Umgebungen, die mit der Fertigung, der Qualitätskontrolle, der Betriebstechnik oder übergeordneten Unternehmenssystemen verbunden sind.

Allotrope konzentriert sich auf semantische, workflow-fähige Analysedaten, die nachgelagerte Analysen und Interoperabilität unterstützen. AnIML konzentriert sich auf standardisierte Analysedaten auf Geräteebene und die Rückverfolgbarkeit von Roh- und verarbeiteten Messwerten. Beide können sich je nach Datenstrategie gegenseitig ergänzen.

Standards senken die langfristigen Kosten, indem sie wiederverwendbare Integrationsmuster ermöglichen, den Nacharbeitsaufwand bei Änderungen der Arbeitsabläufe verringern, die Abhängigkeit von Anbietern reduzieren und verhindern, dass die Komplexität der Integration exponentiell zunimmt, wenn weitere Geräte, Labore oder Standorte hinzukommen.

Entscheidungsträger sollten vom Betriebsmodell des Labors ausgehen. Zu den wichtigsten Kriterien zählen die Flexibilität der Arbeitsabläufe, Skalierbarkeitsanforderungen, Anforderungen an die Unternehmensintegration, die Datenstrategie, die Anbietersituation und die erwartete Rolle von KI in zukünftigen F&E-Prozessen.

Interoperabilität sollte als strategische Kompetenz betrachtet werden und nicht nur als Thema der technischen Integration. Die richtigen Standards helfen Forschungs- und Entwicklungsorganisationen dabei, die Automatisierung auszuweiten, die Datenverfügbarkeit zu verbessern, die Komplexität zu verringern und eine solidere Grundlage für KI-gestützte Innovationen zu schaffen.