18.11.2025 by Dr. Marc Egelhofer
Muotoile. Testaa. Päätä: Material Intelligence in Chemical Laboratories
Materiaaliälykkyys siilojen sijaan: T&K-ohjelmistot laboratorioille | LabV®.
Kemiallisen tutkimuksen ja kehittämisen haasteet
Kemianteollisuuden tutkimus- ja kehitystoimintaan kohdistuu paineita; energia ja raaka-aineet kallistuvat, säädökset tiukentuvat ja kestävyystavoitteet lähestyvät.
Perinteisten LIMS- ja laboratorioratkaisujen rajat
Samaan aikaan resepteistä, resepteistä, testeistä ja tarkastuksista saatavat tiedot jäävät siiloihin. LIMS varmistaa standardiprosessit ja jäljitettävyyden laadunvarmistuksessa, mutta se on rajallinen tutkimus- ja kehitystyön tutkimusvaiheissa, erityisesti silloin, kun kyseessä ovat iteratiiviset prosessit. Laboratorio-ohjelmistot ja -työkalut, kuten ELN tai kaikkialla käytössä oleva Excel, auttavat erityistapauksissa, mutta ne eivät luo johdonmukaista, kontekstiltaan rikasta ja haettavissa olevaa tietopohjaa. Material Intelligence korjaa juuri tämän puutteen integroitujen tietojen, työnkulkujen ja tekoälyn avulla.
Material Intelligence on lähestymistapa, joka jäsentää ja tallentaa laboratorio-, prosessi- ja testausdatan kokonaisuudessaan ja mahdollistaa sen pitkäaikaisen käytön. Toiseksi hankkeita, näytteitä, resursseja ja välineitä hallitaan digitaalisena työnkulkuina, jotta päätökset tehdään jaetun tietopohjan pohjalta. Kolmanneksi tekoäly pääsee suoraan käsiksi näihin tietoihin: automatisoituja arviointeja, muunnosvertailuja tai ennustemallien perustana.
Käytännössä tämä T&K-ohjelmisto ei ole itsenäinen ratkaisu, vaan se yhdistää kaikki asiaankuuluvat järjestelmät ja välineet. Eri valmistajien instrumentit - mukaan lukien kaikki NETZSCH lämpöanalyysin mittaustiedot, esim. DSC- ja TGA-mittaustiedot(Differential Scanning Calorimetry, DSC ja Thermogravimetry, TGA) syötetään, formaatit standardoidaan ja tallennetaan keskitetysti; valinnaisesti voidaan integroida ERP-, MES- tai tuotantoon liittyviä järjestelmiä. Näin luodaan vankka perusta kehitystilauksesta aina arkistointiin asti.
LabV® auttaa
- järjestää reseptit, käsittely- ja valmistustiedot yhteen paikkaan.
- hallinnoida kaikkia resursseja varastosta laitteisiin ja varmistaa näin yhdenmukaiset tulokset.
- analysoida tuloksia ja vertailla materiaalien suorituskykyä.
- hyödyntää tekoälyn ja ML:n voimaa tietoon perustuvien päätösten tekemisessä.
Suurempi tehokkuus laboratoriossa: Päivittäisestä työstä reaalimaailman esimerkkiin
T&K-ohjelmistot tukevat tältä pohjalta päivittäistä työtä: asiayhteystietoinen haku, dokumentointi, uskottavuuden tarkistaminen ja avoin vertailu eri formulaatiovaihtoehtojen välillä. Materiaalitiedustelu käyttää tätä rakennetta kuvioiden näkyväksi tekemiseen ja hypoteesien testaamiseen kehityshankkeessa kohdennetusti.
Käytännön esimerkki muoviteollisuudesta havainnollistaa vaikutusta. Kun sekoitusaika ja -lämpötila kirjataan yhdessä mittausten, kuten DSC-tietojen, kanssa keskusjärjestelmään, poikkeamat tulevat välittömästi esiin; tutkimus- ja kehitystyön iteraatiot lyhenevät ja päätökset ovat vankempia. Käytännössä voidaan saavuttaa jopa 40 prosenttia tehokkaampia työnkulkuja ja jopa 50 prosenttia vähemmän kokeita, koska historiatiedot ovat käytettävissä ja päällekkäinen työ vähenee. Tekoäly voi lisäksi ehdottaa vaihtoehtoja, joilla on odotettuja ominaisuuksia.
Vaiheittainen täytäntöönpano - ja mitä seuraavaksi?
Käyttöönotossa suositellaan vaiheittaista lähestymistapaa: priorisoidaan kriittiset tietolähteet, yhdenmukaistetaan formaatit, mallinnetaan alustavat työnkulut, kerätään palautetta ja laajennetaan vasta sitten soveltamisalaa. Toisin kuin LIMS tai muut perinteiset ratkaisut, LIMS:n tai muiden perinteisten ratkaisujen käyttöönotto LabV®on mahdollista toteuttaa hallittavissa olevalla rahoitus- ja henkilöstöpanostuksella. Nykyaikaiset alustat, joissa on selkeät käyttöliittymät, jäljitettävät työnkulut ja lyhyt oppimiskäyrä, ovat myös käyttäjäystävällisempiä. Tämä tekee niistä hyväksyttäviä jokapäiväiseen käyttöön kaikille.
Seuraava järkevä askel ei ole järjestelmämuutos vaan selkeys: Mitkä tietolähteet on konsolidoitava? Mitkä työnkulut aiheuttavat viiveitä tällä hetkellä? Ja mitkä mittarit mittaavat edistystä - esimerkiksi aika ensimmäiseen toimivaan prototyyppiin, strukturoitujen tietokokonaisuuksien osuus, päällekkäisten kokeiden määrä? Tältä pohjalta materiaalien älykkyys voidaan ottaa käyttöön askel askeleelta - valmistajariippumattomasti ja yhteensopivasti olemassa olevan IT-infrastruktuurin kanssa - ja sitten syventää sitä siellä, missä käytännön hyöty jokapäiväisessä työssä on suurin.
Lue lisää Material Intelligence -palvelusta LabV® täältä:
