09.10.2024 von Dr. Marc Egelhofer
Der Einsatz von KI im Labor: Optimierte Datenanalyse und Qualitätskontrolle von Kunststoffrezyklaten
Labore sind oft mit einer überwältigenden Menge an Daten aus verschiedenen Quellen und Instrumenten konfrontiert. Diese Datenmengen zu verwalten, zu analysieren und nutzbar zu machen, ist eine Herausforderung, insbesondere wenn die Daten in Datensilos isoliert vorliegen. Dies gilt vor allem für die Qualitätskontrolle von Polymerrezyklaten in der Kunststoffverarbeitung. Die DIN SPEC 91446 legt vier Qualitätsstufen für Rezyklate fest, die von der Datenqualität abhängen.
Je höher die Qualitätsstufe, desto mehr qualitätsrelevante Daten müssen erhoben werden. Für das Labor bedeutet eine maximale Qualität auch eine maximale Menge an Datenpunkten, die in der täglichen Praxis analysiert und dokumentiert werden müssen. Eine der zentralen Fragen für Labore ist daher, wie sich moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) in bestehende Prozesse integrieren lassen, um die Datenqualität und Effizienz zu steigern.
KI – der Anwendungsfall Polymerrezyklate
In einer Fallstudie geht es um einen Kunststoffverarbeiter, der Rezyklatgemische von verschiedenen Lieferanten bezieht. Das Unternehmen sah sich mit einem stark fragmentierten Datenmanagement konfrontiert. Messwerte, die für die Qualitätskontrolle erforderlich waren, waren über diverse Excel-Tabellen verstreut, und die manuelle Analyse dieser Daten nahm erhebliche Ressourcen in Anspruch.
In einem derartigen Umfeld kann der Einsatz von KI keine signifikante Entlastung bringen. Erst durch die Einführung einer datenbasierten Plattform in Kombination mit einem KI-gestützten digitalen Assistenten konnte der Kunststoffverarbeiter seine Prozesse deutlich optimieren. Die Plattform integrierte alle relevanten Gerätedaten und ermöglichte so eine vollständige Übersicht über die analysierten Materialien.
Nur so kann der KI-gestützte Digitale Assistent sein ganzes Potenzial ausschöpfen – von komplexen Datenanalysen und Identifizierung von Korrelationen bis hin zu Datenvisualisierungen und der Berichtserstellung.
Szenario Lieferantenüberwachung
Ein anschauliches Beispiel der Fallstudie zeigt, wie KI die Lieferantenüberwachung erleichtert. Durch eine einfache Abfrage konnten die Daten von drei verschiedenen Lieferanten analysiert und Abweichungen in den gelieferten Chargen schnell identifiziert werden. In einem Fall stellte die KI fest, dass einer der Lieferanten eine Charge mit dreifach höherer Viskosität als vereinbart geliefert hatte. Durch diese präzise Datenanalyse war es dem Unternehmen möglich, die Qualität der Lieferanten besser zu bewerten und informierte Entscheidungen über zukünftige Lieferanten zu treffen.
Zudem konnte im Vorfeld vermieden werden, ein Material mit zu hoher Viskosität einzusetzen, was womöglich zu großen Problemen bei der Verarbeitung sowie zu einer geringeren Qualität des Produkts geführt hätte.
Fazit:
Dieses Beispiel aus der Fallstudie zeigt, dass KI längst keine Zukunftsvision mehr ist, sondern bereits heute praktische Anwendung in Laboren findet. Sie hilft dabei, große Datenmengen effizient zu analysieren und somit die Qualität von Kunststoffrezyklaten sicherzustellen. Labore, die auf KI-gestützte Datenmanagement-Lösungen setzen, profitieren nicht nur von einer verbesserten Datenqualität, sondern auch von einer erheblichen Zeit- und Ressourcenersparnis. Dies erhöht letztendlich die Wettbewerbsfähigkeit und trägt dazu bei, bessere Produkte zu entwickeln.
Lesen Sie die vollständige Fallstudie für weitere Beispiele, wie KI das Labor unterstützen kann.
