Smartes Labor: Welche Vorteile bringt das intelligente Labor?

Stellen Sie sich ein Labor vor, in dem Menschen, Roboter, Geräte und künstliche Intelligenz nahtlos zusammenarbeiten. Während intelligente Maschinen Routineaufgaben erledigen, konzentrieren sich die Labormitarbeiter auf komplexe Tätigkeiten, die Fachwissen, Kreativität und Forschungsgeist erfordern – also jene Aufgaben, die die Arbeit in diesem Bereich so spannend machen. 

Ein smartes Labor soll genau das ermöglichen. Was man darunter versteht und welche Vorteile es bietet, zeigt dieser Beitrag – inklusive einiger konkreter Technologien, die bereits im Smart Lab umsetzbar sind.

Was bedeutet “smartes Labor”?

Ein smartes Labor ist eine hochmoderne Arbeitsumgebung, die komplett digital, intelligent und weitgehend automatisiert ist. Mensch und Maschine arbeiten hier Hand in Hand zusammen. Das funktioniert dank neuester Technologien:

• Sensoren, Geräte und Systeme im Labor sind über das Internet of Things (IoT) miteinander verbunden, überwachen die Umgebung und kommunizieren in Echtzeit.
• Labor-Informations- und Management-Systeme (LIMS) erfassen Daten und verarbeiten diese. 
• Automatisierte Roboter übernehmen repetitive Aufgaben wie die Probenvorbereitung und den Transport.
• Künstliche Intelligenz erkennt Muster in großen Datenmengen und zieht daraus wertvolle Erkenntnisse. 
• Durch den Einsatz mobiler, cloudbasierter Anwendungen können Forschende von überall aus auf ihre Daten zugreifen und Laborprozesse steuern.
• Virtuelle und erweiterte Realität (VR/AR) veranschaulichen komplexe Experimente und unterstützen bei Schulung und Ausbildung.

Das Ziel dieser Technologien im smarten Labor ist es, die Laborarbeit effizienter und sicherer zu gestalten, während die Forschungsqualität steigt. Eine digitale Laborumgebung, in der all diese Ziele erreicht sind, nennt man in der Branche auch Labor 4.0.

Welche Chancen und Vorteile bietet das Smart Lab?

Smart Labs bieten zahlreiche Möglichkeiten, die Laborarbeit grundlegend zu verändern. Intelligente Systeme wirken sich unter anderem positiv auf die Arbeitslast und Sicherheit der Mitarbeiter aus, aber auch auf Effizienz, Qualität und Nachhaltigkeit. Im Folgenden finden Sie einen Überblick der wichtigsten Vorteile, die ein smartes Labor mit sich bringt.

Arbeitserleichterung

Das Ziel jeder Technologie ist in erster Linie, Menschen ihre Arbeit zu erleichtern – so auch im smarten Labor. Monotone Routinearbeiten wie Probenvorbereitung und -analyse werden etwa von Robotern durchgeführt, sodass sich das menschliche Laborteam auf anspruchsvollere und spannendere Aufgaben konzentrieren kann. 

Erhöhte Sicherheit

Smart Labs senken zudem das Risiko für Arbeitsunfälle. Robotiksysteme übernehmen z. B. Tätigkeiten in gefährlichen Umgebungen und unterstützen bei der Handhabung von gesundheitsschädlichen Stoffen. Auch die Verarbeitung kleinerer Probenmengen reduziert das Unfallrisiko. Ein weiteres Beispiel sind smarte Sensoren, die sofort melden, wenn sich gewisse Umgebungswerte (z. B. die CO₂-Konzentration) in einem gefährlichen Bereich befinden.

Smartes Labor als attraktiver Arbeitsplatz

Die Automatisierung monotoner Arbeiten und das Erhöhen der Sicherheit im Labor birgt einen weiteren Vorteil: Arbeitsplätze in Medizin, Chemie, Wissenschaft und ähnlichen Branchen werden für junge Talente attraktiver. In weiterer Folge hilft das moderne, smarte Labor also, gut ausgebildete Fachkräfte zu gewinnen.

Zeit- und Kostenersparnis

Arbeiten werden nicht nur einfacher, sondern auch schneller und kostengünstiger. Dafür sorgen standardisierte, automatisierte Abläufe und künstliche Intelligenz. Besonders KI-Systeme können dank ihrer enormen Rechenleistung beeindruckende Mengen an Daten verarbeiten. 

So können in kürzester Zeit Analysen im großen Stil durchgeführt werden – ohne dass dabei die Kosten signifikant steigen. Im Gegenteil: Die KI optimiert gleichzeitig den Material- und Energieverbrauch und senkt so die Betriebskosten.

Mehr Transparenz

Mit vernetzten Systemen und Echtzeit-Datenaustausch steigt die Transparenz im Betrieb. Laborleiter können jederzeit den Status von Geräten, Proben und laufenden Experimenten überwachen, selbst von außerhalb mithilfe von Cloud-Lösungen. Im Falle von Fehlern und Störungen ist es so möglich, sofort zielgerichtet zu reagieren und Stillstände zu verhindern.

Höhere Ergebnisqualität

Ein Smart Lab punktet außerdem mit Präzision und Wiederholgenauigkeit. Die intelligente Maschinenunterstützung reduziert Fehler und gewährleistet konsistente, reproduzierbare Ergebnisse. Das verbessert die Gesamtqualität der Forschungsarbeit.

Mehr Nachhaltigkeit

Smart Labs bieten nicht zuletzt viele Möglichkeiten, ein nachhaltiges Labor sicherzustellen und Ressourcen zu schonen. Beispielsweise unterstützen intelligente Geräte und Prozesse dabei, …

• den Wasser- und Energiebedarf zu optimieren.
• den Materialverbrauch zu senken und Abfälle zu vermeiden.
• Unfälle mit umweltschädlichen Substanzen zu reduzieren.
• dank präziser Abläufe unnötige Wiederholungen von Experimenten zu verhindern.
• die Wartung der Laboreinrichtung vorausschauend zu planen.

Demnach gibt es also viele gute Gründe, das eigene Labor smart zu gestalten. Doch mit welchen technologischen Mitteln lassen sich die Vorteile von Smart Labs nun in der Praxis erreichen?

Das smarte Labor in der Praxis

Von smarten Sensoren über Roboterarme bis zur automatisierten Datenverarbeitung – in immer mehr Laboren kommen solche smarten Geräte und Technologien bereits heute zum Einsatz. Einige konkrete Beispiele finden Sie gleich im Anschluss.

Kollaborative Roboter als smarte Assistenten

Immer öfter sind auch Roboterarme aus der Industrie im Laborumfeld zu sehen. Ihr Vorteil: Sie kombinieren die flexiblen Bewegungen des Menschen mit der Präzision und Ausdauer einer Maschine.

Moderne Roboterarme sind oft als kollaborative Roboter (Cobots) ausgelegt: Diese können sicher mit Laborfachkräften zusammenarbeiten, ohne eine physische Trennung zu erfordern. Häufig bewegen sie sich selbstständig auf Rollen durch die Arbeitsumgebung.

Ein Beispiel hierfür ist “Kevin”, ein vom Fraunhofer-Institut für Automatisierungstechnik entwickelter Cobot. Kevin nimmt Proben entgegen und transportiert diese selbstständig zwischen verschiedenen Laborbereichen hin und her. Auch andere repetitive Tasks wie das Beschriften von Röhrchen oder die Vorbereitung der Proben zur Analyse kann der Cobot autonom erledigen.

Intelligente Steuerung und Überwachung im Labor

Um Transparenz zu schaffen und für mehr Sicherheit zu sorgen, kommt im Smart Lab künftig eine Steuerungs- und Überwachungssoftware zum Einsatz. Hier überwachen smarte Sensoren die Funktionalität der Laboreinrichtung und Umgebungsfaktoren wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit.

Fehlfunktionen oder Gefahrensituationen werden von einem solchen System sofort erkannt, was einerseits Betriebsausfälle verhindert und andererseits die Mitarbeiter schützt, die sich gerade im Labor befinden.

Eine solche Softwarelösung ist etwa das “Lab Control Center (LCC)” von Waldner, das unsere Laborabzüge und die durchgeführten Versuche dank integrierter Sensorik in Echtzeit überwacht und steuert. Auch weitere Geräte können nahtlos angeschlossen und mit überwacht werden.

Kommunikationsstandards für vernetzte Labore

Ein weiteres Beispiel für Digitalisierung im smarten Labor sind Kommunikationsstandards wie “Laboratory and Analytical Device Standard” (LADS) und “Standardization in Lab Automation” (SiLA). Es handelt sich dabei um Open-Source-Standards, die Laborgeräte verschiedener Hersteller miteinander vernetzen.

Bisher arbeiten noch viele Labore mit zahlreichen kleinen Insellösungen, die untereinander nicht verbunden sind. Dank Standards wie LADS und SiLA werden solche Insellösungen einfacher aufgebaut und sind in ein Gesamtsystem eingebunden. So können sie in Echtzeit Daten austauschen. Das erhöht die Effizienz vieler Prozesse und spart manuelle Übertragungsarbeit. Gleichzeitig sinkt dadurch die Fehlerquote.

Simulationen und Prognosen mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz erregt derzeit großes Aufsehen dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die für Menschen schwer zugänglich sind. Ein Anwendungsbeispiel findet sich etwa in der Proteinforschung mit der Deep-Learning-Software Alphafold.

Das KI-basierte Tool wurde mit hunderttausenden bereits bekannten Proteinstrukturen trainiert und kann nun mit hoher Genauigkeit die Struktur neuer Proteine vorhersagen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für die Medizin und verschnellert beispielsweise die Entwicklung von Impfstoffen oder Krebstherapien. 

Der Vorteil der Software besteht darin, dass sie vorab vielversprechende Kandidaten auswählen kann. Menschliche Fachkräfte müssen anschließend nur noch diese Varianten testen. Diese Vorgehensweise spart viele unnötige Tests.

Erste Schritte zum smarten Labor

Die Umsetzung eines wirklich smarten Labors gestaltet sich gar nicht so einfach. Das Smart Lab stellt schon in der Laborplanung viele neue Anforderungen. Es gilt, bereits früh in der Konzeptionsphase eng mit Experten zusammenzuarbeiten und gemeinsam die Bedürfnisse und Ziele herauszuarbeiten. 

So entstehen später keine Insellösungen, die der Effizienz des gesamten Systems im Weg stehen. Erst nach der Bedarfsanalyse folgt die Suche nach geeigneten Technologien. 

Innerhalb von Pilotprojekten lassen sich diese gut im kleinen Maßstab testen und später auf das gesamte Labor skalieren. Ein durchdachtes Migrationskonzept erleichtert dabei den Übergang von bestehenden zu neuen Systemen. 

Zu guter Letzt ist es besonders wichtig, das eigene Laborteam mit den Möglichkeiten des Smart Labs vertraut zu machen und die Leistung und Effizienz der neuen Systeme zu überwachen.

Sind diese Schritte erfüllt, bleibt nur noch, stets auf dem Laufenden zu bleiben. Dazu gehört ein regelmäßiger Austausch mit Fachkräften aus verschiedensten Branchen und Fachrichtungen: Experten aus Wissenschaft und Forschung, Spezialisten für IT-Infrastruktur und Technik, Laborplaner, Universitäten, Schulen und viele mehr. 

Denn ein smartes Labor bleibt nur smart, wenn es von möglichst vielen Seiten immer wieder neu gedacht und optimiert wird.