18.11.2025 by Dr. Marc Egelhofer
Formuleren. Testen. Beslissen: Materiaalintelligentie in chemische laboratoria
Materiaalintelligentie in plaats van silo's: R&D-software voor laboratoria LabV®.
Uitdagingen in chemisch onderzoek en ontwikkeling
Onderzoek en ontwikkeling in de chemische industrie staat onder druk; energie en grondstoffen worden duurder, de regelgeving wordt strenger en duurzaamheidsdoelen komen dichterbij.
Grenzen van traditionele LIMS- en laboratoriumoplossingen
Tegelijkertijd blijven gegevens van formuleringen, recepten, tests en inspecties in silo's zitten. LIMS zorgt voor standaardprocessen en traceerbaarheid in de kwaliteitsborging, maar bereikt zijn grenzen in verkennende fasen van R&D, vooral wanneer het gaat om iteratieve processen. Laboratoriumsoftware en -tools zoals ELN of het alomtegenwoordige Excel helpen in specifieke gevallen, maar creëren geen consistente, contextrijke en doorzoekbare gegevensbasis. Material Intelligence vult deze leemte precies aan met een geïntegreerde kijk op gegevens, workflows en AI.
Material Intelligence is de aanpak die laboratoria, proces- en testgegevens structureert en volledig vastlegt en het gebruik ervan op lange termijn mogelijk maakt. Ten tweede worden projecten, monsters, middelen en instrumenten beheerd als digitale workflows zodat beslissingen worden genomen op basis van gedeelde informatie. Ten derde heeft AI direct toegang tot deze gegevens: voor geautomatiseerde evaluaties, variantvergelijkingen of als basis voor voorspellende modellen.
In de praktijk is deze R&D-software geen standalone oplossing, maar verbindt alle relevante systemen en instrumenten. Instrumenten van verschillende fabrikanten - waaronder alle NETZSCH analyse-instrumenten - kunnen worden geïntegreerd; meetgegevens van thermische analyse, bijv. Differential Scanning Calorimetry, DSC en Thermogravimetrie, TGA, worden opgenomen, formaten worden gestandaardiseerd en centraal opgeslagen; optioneel worden ERP-, MES- of productiegerelateerde systemen geïntegreerd. Dit creëert een robuuste basis vanaf de ontwikkelingsorder tot en met de archivering.
De LabV® helpt
- formuleringen, verwerkings- en productiegegevens op één plek organiseren.
- alle middelen beheren, van inventaris tot apparatuur, voor consistente resultaten.
- resultaten analyseren en materiaalprestaties vergelijken.
- de kracht van AI & ML te benutten om datagestuurde beslissingen te nemen.
Meer efficiëntie in het lab: Van dagelijks werk naar een voorbeeld uit de praktijk
Op deze basis ondersteunt R&D-software het dagelijkse werk: contextbewust zoeken, documenteren, plausibiliteitscontroles en transparante vergelijkingen tussen formuleringsvarianten. Material Intelligence gebruikt deze structuur om patronen zichtbaar te maken en hypotheses in het ontwikkelingsproject gericht te testen.
Een praktijkvoorbeeld uit de kunststofindustrie illustreert het effect. Wanneer mengtijd en temperatuur samen met metingen zoals DSC-gegevens in een centraal systeem worden vastgelegd, worden afwijkingen onmiddellijk duidelijk; iteraties in R&D worden korter, beslissingen robuuster. In de praktijk zijn tot 40% efficiëntere workflows en tot 50% minder experimenten haalbaar omdat de historie beschikbaar is en dubbel werk wordt verminderd. AI kan bovendien varianten met verwachte eigenschappen voorstellen.
Stap-voor-stap implementatie - en wat komt hierna?
Voor de introductie wordt een stapsgewijze aanpak aanbevolen: prioriteit geven aan kritieke gegevensbronnen, formaten harmoniseren, initiële workflows modelleren, feedback verzamelen en dan pas het toepassingsgebied uitbreiden. In tegenstelling tot een LIMS of andere traditionele oplossingen, is implementatie LabV®mogelijk met een beheersbare financiële en personele inspanning. Moderne platforms met duidelijke interfaces, traceerbare workflows en een korte leercurve zorgen ook voor meer gebruiksvriendelijkheid. Dit maakt ze acceptabel voor dagelijks gebruik door iedereen.
De volgende verstandige stap is geen systeemverandering, maar duidelijkheid: Welke gegevensbronnen moeten worden geconsolideerd? Welke workflows veroorzaken vandaag vertragingen? En welke metrieken meten de vooruitgang - bijvoorbeeld de tijd tot het eerste functionele prototype, het aandeel gestructureerde datasets, het aantal dubbele experimenten? Op basis hiervan kan Material Intelligence stap voor stap worden ingevoerd - leveranciersagnostisch, compatibel met de bestaande IT-infrastructuur - en vervolgens worden verdiept waar het praktische voordeel in het dagelijkse werk het grootst is.
Lees hier meer over Material Intelligence met LabV®:
