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Labor 4 0 | Laborsoftware 30 www labo de 1-2 2022 Die meisten Labore sind von einer sehr heterogenen Gerätelandschaft geprägt Diese setzt sich häufig aus Geräten verschiedener Hersteller zusammen und ist durch eine geringe Unterstützung von elektronischen Systemen gekennzeichnet Das Zusammentragen und die Kontextualisierung der erzeugten Daten verhält sich dadurch sehr komplex Statt auf Automatismen zu setzen werden sehr viele Tätigkeiten noch manuell von den Labormitarbeitern vorgenommen Das betrifft beispielsweise manuelle Übertragungen in Systeme um Ergebnisse und Messdaten zu dokumentieren oder weiterzugeben Durch den manuellen Austausch von Daten zwischen den Systemen steigt jedoch auch die Fehleranfälligkeit da Labormitarbeiter die Daten aufschreiben ablegen zwischendurch allerdings oftmals den Arbeitsplatz verlassen müssen Ein veränderter Architekturansatz ist deshalb notwendig um das Labor stärker zu digitalisieren Was wird jedoch wirklich benötigt um Daten zwischen den Laboren oder Einheiten austauschen zu können? Im Einsatz befinden sich bereits verschiedene Systeme wie Compound-Manage mentsysteme Laborinformationssysteme und MES-Systeme Das Zusammentragen der gesammelten Daten um analytische Fragestellungen zu beantworten oder automatisierte Algorithmen einzusetzen wird hingegen noch außer Acht gelassen Eine umfassende Datenverfügbarkeit ist die Grundlage um diese wiederum zu orchestrieren im Kontext zu visualisieren und Labormitarbeitern aufgabenoder rollenbasiert zur Verfügung zu stellen Der Weg zum digitalisierten Labor Jedes Digitalisierungsprojekt beginnt mit der Schaffung einer grundlegenden Konnektivität Es muss sichergestellt werden dass Zugang zu Geräten und Systemen besteht um Daten aufzunehmen Sobald die Daten kontextualisiert sind können diese genutzt werden um Prozesse zu automatisieren zum Beispiel für Serviceund Labortechniker oder die Beschaffung von Verbrauchsmaterialien Der erste Schritt weg von papierbasiertem Arbeiten geschieht somit durch die elektronische Weitergabe von Daten Diese lassen sich auf dieser Basis außerdem nutzen um mittels Augmented Reality direkt im Kontext des Laborgerätes visualisiert zu werden oder Labormitarbeitern Anleitungen für die Wartung eines Gerätes oder die Weiterführung eines Experiments an die Hand zu geben Im nächsten Schritt lassen sich unter Verwendung verschiedener Algorithmen sogar Vorhersagen zu Ausfällen oder der Probenqualität treffen Durch Predictive Prescriptive-Analytics werden typische Muster erkennbar wann beispielsweise Verbrauchsmaterialien nachbestellt werden sollten Diese Schritte führen letztlich zu einem voll digitalisierten Labor Das jedoch be deutet dass nicht nur die einzelnen Punkte miteinander verknüpft werden sondern die entstehenden Daten und Analytik ganzheitlich ge-Lösungsansätze Anwendungsfälle und Perspektiven mit Blick auf den Laboralltag Wie gelingt die Digitalisierung im Labor? Bild Gorodenkoff stock adobe com