18.11.2025 by Dr. Marc Egelhofer
Formular. Probar. Decidir: Inteligencia de materiales en los laboratorios químicos
Inteligencia de materiales en lugar de silos: Software de I+D para laboratorios | LabV®.
Retos de la investigación y el desarrollo químicos
La investigación y el desarrollo en la industria química están sometidos a presión; la energía y las materias primas son cada vez más caras, la normativa más estricta y los objetivos de sostenibilidad cada vez más cercanos.
Límites de las soluciones LIMS y de laboratorio tradicionales
Al mismo tiempo, los datos de formulaciones, recetas, pruebas e inspecciones permanecen en silos. Los LIMS garantizan procesos estándar y trazabilidad en el control de calidad, pero alcanzan sus límites en las fases exploratorias de I+D, sobre todo cuando se trata de procesos iterativos. El software y las herramientas de laboratorio, como ELN o el omnipresente Excel, ayudan en casos concretos, pero no crean una base de datos coherente, rica en contexto y con capacidad de búsqueda. La Inteligencia de Materiales aborda precisamente esta carencia con una visión integrada de los datos, los flujos de trabajo y la IA.
LaInteligencia de Materiales es el enfoque que estructura y captura completamente los datos de laboratorios, procesos y pruebas y permite su uso a largo plazo. En segundo lugar, los proyectos, las muestras, los recursos y los instrumentos se gestionan como flujos de trabajo digitales para que las decisiones se tomen sobre una base de información compartida. En tercer lugar, la IA accede directamente a estos datos: para evaluaciones automatizadas, comparaciones de variantes o como base para modelos predictivos.
En la práctica, este software de I+D no es una solución independiente, sino que conecta todos los sistemas e instrumentos pertinentes. Pueden integrarse instrumentos de distintos fabricantes, incluidos NETZSCH los instrumentos de diversos fabricantes, incluidos todos los instrumentos de análisis, pueden integrarse; los datos de medición del análisis térmico, por ejemplo, la calorimetría diferencial de barrido (DSC ) y la termogravimetría(TGA), se ingieren, los formatos se estandarizan y se almacenan de forma centralizada; opcionalmente, se integran los sistemas ERP, MES o relacionados con la producción. De este modo se crea una base sólida desde la orden de desarrollo hasta el archivo.
El sitio LabV® ayuda a
- organizar las fórmulas, el procesamiento y los datos de fabricación en un único lugar.
- gestionar todos los recursos, desde el inventario hasta los equipos, garantizando resultados coherentes.
- analizar los resultados y comparar el rendimiento de los materiales.
- aprovechar la potencia de la IA y el ML para tomar decisiones basadas en datos.
Mayor eficiencia en el laboratorio: Del trabajo diario al ejemplo real
Sobre esta base, el software de I+D respalda el trabajo diario: búsqueda consciente del contexto, documentación, comprobaciones de plausibilidad y comparaciones transparentes entre variantes de formulación. Material Intelligence utiliza esta estructura para hacer visibles los patrones y comprobar las hipótesis en el proyecto de desarrollo de forma selectiva.
Un ejemplo práctico de la industria del plástico ilustra el efecto. Cuando el tiempo de mezcla y la temperatura se registran junto con mediciones como los datos DSC en un sistema central, las desviaciones se hacen evidentes de inmediato; las iteraciones en I+D se acortan y las decisiones son más sólidas. En la práctica, se pueden conseguir flujos de trabajo hasta un 40% más eficientes y hasta un 50% menos de experimentos porque se dispone de historiales y se reduce el trabajo duplicado. Además, la IA puede proponer variantes con las propiedades esperadas.
Puesta en práctica paso a paso: ¿y ahora qué?
Para la introducción, se recomienda un enfoque paso a paso: priorizar las fuentes de datos críticas, armonizar los formatos, modelar los flujos de trabajo iniciales, recabar opiniones y sólo entonces ampliar el alcance. A diferencia de un LIMS u otras soluciones tradicionales, la implantación LabV®es posible con un esfuerzo financiero y de personal manejable. Las plataformas modernas, con interfaces claras, flujos de trabajo trazables y una curva de aprendizaje corta, también ofrecen una mayor facilidad de uso. Esto es lo que las hace aceptables para el uso cotidiano de todo el mundo.
El siguiente paso sensato no es un cambio de sistema, sino claridad: ¿Qué fuentes de datos deben consolidarse? ¿Qué flujos de trabajo causan retrasos actualmente? ¿Y qué métricas miden el progreso, por ejemplo, el tiempo transcurrido hasta el primer prototipo funcional, la proporción de conjuntos de datos estructurados, la tasa de experimentos duplicados? Sobre esta base, la Inteligencia de Materiales puede introducirse paso a paso -independientemente del proveedor, compatible con la infraestructura informática existente- y luego profundizarse allí donde el beneficio práctico en el trabajo diario sea mayor.
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