18.11.2025 von Dr. Marc Egelhofer
Formulieren. Testen. Entscheiden: Material Intelligence im Chemie-Labor
Material Intelligence statt Inseln: F&E-Software für Labore | LabV®
Herausforderungen in der chemischen Forschung und Entwicklung
Die Forschung und Entwicklung in der chemischen Industrie steht unter Druck: Energie und Rohstoffe werden teurer, Vorschriften werden strenger, Nachhaltigkeitsziele rücken näher. Gleichzeitig bleiben Daten aus Formulierungen, Rezepturen, Tests und Prüfungen in Silos.
Grenzen klassischer LIMS- und Laborlösungen
LIMS sichert Standardprozesse und Nachvollziehbarkeit in der Qualitätssicherung, stößt in explorativen Phasen der F&E jedoch an Grenzen, insbesondere dort, wo es um iterative Prozesse geht. Laborsoftware und Tools wie ELN oder das allgegenwärtige Excel helfen punktuell, erzeugen jedoch keine konsistente, kontextreiche und durchsuchbare Datenbasis. Material Intelligence adressiert genau diese Lücke mit einem integrierten Blick auf Daten, Workflows und KI.
Material Intelligence ist der Ansatz, der Labor-, Prozess- und Prüfdaten strukturiert und vollständig erfasst und so ihre langfristige Nutzung ermöglicht. Zweitens werden Projekte, Proben, Ressourcen und Geräte als digitale Abläufe geführt, sodass Entscheidungen auf einer gemeinsamen Informationsbasis erfolgen. Drittens greift KI (Künstliche Intelligenz) direkt auf diese Daten zu: für automatisierte Auswertungen, Variantenvergleiche oder als Basis für prädiktive Modelle.
In der Praxis ist diese F&E-Software keine Insellösung, sondern verbindet alle relevanten Systeme und Geräte. Messgeräte verschiedener Hersteller – einschließlich aller NETZSCH Analysegeräte – können angebunden werden; Messdaten aus der thermischen Analyse wie beispielweise dynamischer Differenzkalorimetrie (DSC) und Thermogravimetrie (TG)werden übernommen, Formate vereinheitlicht und zentral gespeichert. Datenformate werden vereinheitlicht und zentral gespeichert; optional werden ERP, MES oder produktionsnahe Systeme integriert. Damit entsteht eine belastbare Grundlage vom Entwicklungsauftrag bis zur Archivierung.
Mit der LabV® Software können Sie
- Daten an einem Ort bündeln – von Formulierungs- über Verarbeitungs- bis hin zu Produktionsdaten
- alle Ressourcen an einem Ort verwalten – von Lagerbeständen bis zu Geräten – für konsistente Ergebnisse
- Ergebnisse analysieren und Materialien vergleichen – präzise und effizient
- KI und ML für datengestützte und informierte Entscheidungen nutzen
Mehr Effizienz im Labor: vom Alltag bis zum Praxisbeispiel
Auf dieser Basis unterstützt die F&E-Software die tägliche Arbeit: kontextbezogene Suche, Dokumentation, Plausibilitätsprüfungen und transparente Vergleiche über Varianten hinweg. Material Intelligence nutzt diese Struktur, um Muster sichtbar zu machen und Hypothesen im Entwicklungsprojekt gezielt zu prüfen.
Ein Praxisbeispiel aus der Kunststoffindustrie veranschaulicht den Effekt. Werden Mischzeit und -temperatur gemeinsam mit Messwerten wie DSC-Daten zentral erfasst, fallen Abweichungen sofort auf; Iterationen in der F&E werden kürzer, Entscheidungen belastbarer. In der Anwendung sind bis zu 40 % effizientere Abläufe und bis zu 50 % weniger Versuche erreichbar, da Historien verfügbar sind und Doppelarbeit sinkt. KI kann zusätzlich Varianten mit erwartbaren Eigenschaften vorschlagen.
Einführung Schritt für Schritt – und wie geht es weiter?
Für die Einführung empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen: kritische Datenquellen priorisieren, Formate harmonisieren, erste Workflows abbilden, Feedback einholen und erst danach den Umfang erweitern. Im Unterschied zu einem LIMS oder anderen traditionellen Lösungen ist die Implementierung von LabV® mit einem überschaubaren finanziellen und personellen Aufwand möglich.
Hinzu kommt die Benutzerfreundlichkeit moderner Plattformen mit klaren Oberflächen, nachvollziehbaren Abläufen und einer geringen Einarbeitungszeit. Am wichtigsten ist die Akzeptanz im täglichen Einsatz.
Der nächste sinnvolle Schritt ist kein Systemwechsel, sondern Klarheit: Welche Datenquellen müssen zusammengeführt werden? Welche Workflows verursachen heute Verzögerungen? Und welche Kennzahlen messen den Fortschritt, wie beispeilsweise die Zeit bis zum ersten funktionsfähigen Prototyp, der Anteil strukturierter Datensätze, die Rate doppelter Versuche? Auf dieser Basis lässt sich Material Intelligence schrittweise, herstellerübergreifend und kompatibel mit der bestehenden IT-Infrastruktur einführen und dort vertiefen, wo der praktische Nutzen im Alltag am größten ist.
Mehr Hintergründe finden Sie auf der Whitepaper-Seite „Formulieren. Testen. Entscheiden.“:
