Analytische Labore erzeugen große Mengen an Messdaten, Metadaten, Protokollen und Berichten. Für KI-Anwendungen sind diese Daten jedoch oft nur eingeschränkt nutzbar: Sie liegen in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Kontexten vor.
Der Kurs zeigt, welche Voraussetzungen für KI im Labor erforderlich sind: geeignete Datenstrukturen, klare Datenmodelle, definierte Schnittstellen und nachvollziehbare Datenflüsse. Er ist kein Programmierkurs und kein Produkttraining, sondern unterstützt die fachliche Bewertung und Planung von KI-Vorhaben im Laborumfeld.
- Einsteiger:innen in das Thema "KI-Einsatz im Labor"
- Mitarbeitende in Laboren ohne etablierte digitale Struktur
- Personen, deren Fokus auf dem Einsatz "generischer" KI-Tools liegt wie z.B. ChatGPT, Copilot, etc.
Zielgruppe
Dieses Seminar richtet sich an
- Laborleitung, Labor-IT, Qualitätsfunktionen und Projektverantwortliche, die KI-Anwendungen im Labor fachlich bewerten, priorisieren und umsetzbar planen wollen und Erfahrung mit Digitalisierungsansätzen und Systemen (LIMS, ERP, etc.) haben.
Lernziele
Nach dem Seminar
- kennen Sie die grundlegenden Konzepte und Entscheidungskriterien, um die bestehende IT- und Datenlandschaft Ihres Labors hinsichtlich KI-relevanter Voraussetzungen einzuordnen.
- sind Sie in der Lage, Labordaten nach Herkunft, Struktur, Kontext und Nutzbarkeit für KI-Anwendungen zu klassifizieren.
- verstehen Sie, wie geeignete KI-Use-Cases aus Laborprozessen abgeleitet und bewertet werden können.
- können Sie Architekturansätze wie Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, Schnittstellen und Datenmodelle fachlich einordnen.
Programm
Überblick typischer KI-Anwendungen in Analytik und Messtechnik (Grundlagenvortrag)
- Einblicke in typische durch KI geänderte Aufgabenstellungen mit Daten im Labor
- Unterschiedliche Systeme und Optimierungsansätze
- Perspektiven für Labore vs. Hersteller von Analytik und Messsystemen
- Aktuelle KI Trends
Überblick verfügbarer KI-Tools zur Datenauswertung (Online-Demo)
- Vorstellung aktueller KI-Tools für den Laboreinsatz
- Messgeräte-Schnittstellen mit KI generieren
- Demonstration von Auswertungen mit einem LIMS
- Automatisierte Datenauswertung mit KI-Tools
Kosten-/Nutzen- sowie Chancen-/Risiken-Abwägungen (Lernimpulse mit Diskussion)
- Strategien zur Beurteilung von KI-Einsatz zum effizienten Datenmanagement
- KI und Big Data –Datensilos beherrschen und zusammenführen
- Aufwendungen und notwendige Labororganisation
- Aufbrechen der bestehenden Prozessgewohnheiten damit moderne Systeme effizient angewendet werden können
Unstrukturierte Daten mit KI strukturieren
- Theorie (KI Guardtrails, Structered Imports, Function Calling,...)
- Praxisbeispiele
- Validierung von KI-Daten
Moderiertes Online-Whiteboard (Miro): relevante Anwendungsfälle modellieren
- Vorstellung der Aufgabensituation aus dem Teilnehmerkreis
- Lösungsansätze zur Umsetzung mit KI-Tools
Optionen für neue datenbasierte Geschäftsmodelle mit Anregungen (Vertiefungsvortrag)
- Vorstellung erweiterter Dienstleistungen durch Datennutzungen mit KI
- Möglichkeiten zum Aufbau neuer Geschäftsfelder
- Daten als Rohstoff der Zukunft begreifen
Impulse, Perspektiven, Lösungen, Quo Vadis KI im Labor (Talkshop)
- Veränderung der Arbeitsweise im Labor durch KI
- Möglichkeiten zur Datenbeschaffung und Auswertung
- Aufgaben der Labore für die Datenhaltung
- Interne Organisation für die optimierte Nutzung der vorhandenen Datensammlungen
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Referent
Referent
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