Laborautomatisierung in der Praxis

Zu den typischen Herausforderungen zählen unklare Zielsetzungen, technisch nicht skalierbare Konzepte, eine zu späte Einbindung relevanter Stakeholder, fehlende Standardisierung und Schwierigkeiten bei der Begründung des ROI.

In Qualitätskontroll- und GMP-Umgebungen kommen weitere Herausforderungen hinzu, darunter regulatorische Auswirkungen, Validierung, begrenzte räumliche Kapazitäten, Budgetfragen, Herstellersupport sowie Unterschiede bei Behältern und Laborverbrauchsmaterialien.

Die Diskussion zeigt außerdem, dass Automatisierungsprojekte schnell übermäßig komplex werden können, wenn Teams versuchen, zu früh zu viele Prozesse gleichzeitig zu automatisieren.

Die Experten empfehlen, mit einem klar definierten Problem zu beginnen, idealerweise mit einem Kapazitätsengpass, bei dem sich der Mehrwert und der ROI leichter messen lassen.

Statt mit dem größten oder komplexesten Projekt zu starten, sollten Teams einen überschaubaren Anwendungsfall auswählen, der mit hoher Wahrscheinlichkeit erfolgreich umgesetzt werden kann und dadurch Vertrauen und Glaubwürdigkeit innerhalb der Organisation schafft.

Darüber hinaus wird betont, wie wichtig es ist, direkt ins Labor zu gehen, bestehende Arbeitsabläufe zu beobachten und die bisherigen Anforderungen kritisch zu hinterfragen, bevor der automatisierte Prozess konzipiert wird.

Laborautomatisierung kann durch zusätzliche Kapazitäten, einen höheren Durchsatz, weniger manuelle Arbeit, eine bessere Datenqualität, verbesserte Compliance, weniger Abweichungen, eine Reduzierung papierbasierter Prozesse, kürzere Durchlaufzeiten und eine bessere Ergonomie Mehrwert schaffen.

Die Experten weisen darauf hin, dass Kosteneinsparungen häufig der am einfachsten zu quantifizierende Bestandteil eines Business Case sind. Sie sind jedoch nicht der einzige relevante KPI.

Standardisierung ist eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine skalierbare Laborautomatisierung.

Unterschiede bei Röhrchentypen, Behältern, Laborverbrauchsmaterialien, Methoden, Geräten und Datenformaten können die Übertragbarkeit von Automatisierungslösungen zwischen verschiedenen Laboren oder Standorten einschränken.

Die Experten beschreiben Standardisierung insbesondere in bestehenden Brownfield-Laboren als große Herausforderung. Gleichzeitig weisen sie darauf hin, dass Automatisierung langfristig dazu beitragen kann, konsistentere und einheitlichere Prozesse zu etablieren.

Viele Projekte zur Laborautomatisierung sind letztlich auch Datenprojekte.

Automatisierte Systeme erzeugen Daten, die in bestehende Softwareumgebungen wie Laborinformations- und Managementsysteme – kurz LIMS – oder Chromatographiedatensysteme übertragen werden müssen.

Die Experten diskutieren die Bedeutung offener Schnittstellen, APIs, Software Development Kits und nicht proprietärer Datenformate. Diese unterstützen die Integration und reduzieren den wiederkehrenden Aufwand für die Entwicklung individueller Gerätetreiber.

In Qualitätskontroll- und GMP-Umgebungen müssen Validierung und Compliance von Beginn an berücksichtigt werden.

Jeff van Doren erläutert, dass globale Validierungs- und Compliance-Teams bereits vor der Beschaffung in die Definition der Anwenderanforderungen eingebunden werden.

Darüber hinaus werden Themen wie Audit Trails, Vergleichbarkeitsstudien und die Frage diskutiert, ob sich die regulatorischen Auswirkungen verändern, wenn eine Tätigkeit von einem Roboter anstelle eines Menschen ausgeführt wird.

Die Experten sehen Prinzipien der industriellen Automatisierung, Modularität, offene Schnittstellen, Standardisierung und eine stärkere Datenintegration als wichtige zukünftige Entwicklungsrichtungen.

Deutlich zurückhaltender bewerten sie stark sichtbare Technologien wie humanoide oder mobile Roboter, insbesondere wenn das konkrete praktische Problem, das damit gelöst werden soll, nicht klar definiert ist. 

Agentische KI für die robotergestützte Automatisierung wird als experimentelles Anwendungsfeld in Forschung und Entwicklung genannt. In der Qualitätskontrolle wird ihr Einsatz hingegen weiterhin stark durch Validierungs- und Compliance-Anforderungen begrenzt.