Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zunehmend die Analytik und Messtechnik in Laboren. Von der chemischen Analytik über biologische Tests bis hin zur physikalischen Messtechnik und medizinischen Diagnostik: KI-gestützte Verfahren beschleunigen die Datenverarbeitung, erhöhen die Präzision und optimieren Arbeitsabläufe.
Moderne Algorithmen erkennen Muster in komplexen Datensätzen, bewerten Ergebnisse in Echtzeit und bieten Entscheidungsgrundlagen, die weit über klassische Analysemethoden hinausgehen.
In Laboren fallen täglich immense Datenmengen an: aus F&E-Projekten, aus Entwicklungs- und Zulassungsstudien oder aus Routinemessungen in der Qualitätskontrolle. Diese Datensätze umfassen oft umfangreiche Mess- und Analysedaten, die in unterschiedlichen Formaten und Systemen vorliegen: von modernen Labor-Informations-Management-Systemen bis hin zu historischen Data Lakes. Oftmals werden diese Daten nicht benutzt, sondern nur verwaltet.
Dieses Seminar vermittelt, wie
- KI gezielt in verschiedenen Bereichen der Analytik und Messtechnik eingesetzt werden kann.
- Sie mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) das volle Potenzial Ihrer Labordaten ausschöpfen können.
- Sie aus Ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die nicht nur die Laborprozesse verbessern, sondern auch Mehrwerte für Kunden schaffen, und wie Sie neue Geschäftsmodelle daraus erschließen können.
Zielgruppe
Dieses Seminar richtet sich an
- Laborleitungen und Managementfunktionen in Forschung, Entwicklung und Qualitätskontrolle, die ein grundlegendes Verständnis für den Einsatz von KI im Laborumfeld erwerben möchten.
- Qualitätsmanager:innen und QS-Beauftragte, die die Vorteile von KI zur Optimierung ihrer Labor- und Qualitätsprozesse nutzen wollen.
- IT-, LIMS- und Daten-Verantwortliche, die sich auf die Implementierung von KI-Lösungen im Laborbereich vorbereiten.
Lernziele
Nach dem Seminar
- haben Sie die grundlegenden Konzepte und Entscheidungskriterien für den Einsatz von KI in verschiedenen analytischen Methoden und der Messtechnik kennengelernt.
- sind Sie in der Lage zu beurteilen, welche Laborprozesse am besten für die Implementierung von KI-Technologien geeignet sind und welche nicht.
- kennen Sie konkrete Use-Cases, in denen KI zur Verbesserung der Messdatenauswertung und zur Automatisierung des Reportings eingesetzt wird.
- wissen Sie, wie Daten analysiert werden können, um bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren und dadurch Effizienz sowie Qualität signifikant zu steigern.
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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