18.11.2025 by Dr. Marc Egelhofer
Formular. Testar. Decide: Inteligência de materiais em laboratórios químicos
Inteligência de materiais em vez de silos: Software de P&D para laboratórios | LabV®.
Desafios na pesquisa e no desenvolvimento de produtos químicos
A pesquisa e o desenvolvimento no setor químico estão sob pressão; a energia e as matérias-primas estão se tornando mais caras, as regulamentações estão se tornando mais rígidas e as metas de sustentabilidade estão se aproximando.
Limites das soluções tradicionais de LIMS e laboratório
Ao mesmo tempo, os dados de formulações, receitas, testes e inspeções permanecem em silos. O LIMS garante processos padrão e rastreabilidade na garantia de qualidade, mas atinge seus limites nas fases exploratórias de P&D, especialmente quando há processos iterativos envolvidos. Softwares e ferramentas de laboratório, como ELN ou o onipresente Excel, ajudam em casos específicos, mas não criam uma base de dados consistente, rica em contexto e pesquisável. A Inteligência de Materiais aborda precisamente essa lacuna com uma visão integrada de dados, fluxos de trabalho e IA.
A Material Intelligence é a abordagem que estrutura e captura totalmente os dados de laboratórios, processos e testes e permite seu uso a longo prazo. Em segundo lugar, projetos, amostras, recursos e instrumentos são gerenciados como fluxos de trabalho digitais para que as decisões sejam tomadas com base em informações compartilhadas. Em terceiro lugar, a IA acessa esses dados diretamente: para avaliações automatizadas, comparações de variantes ou como base para modelos preditivos.
Na prática, esse software de P&D não é uma solução autônoma, mas conecta todos os sistemas e instrumentos relevantes. Instrumentos de vários fabricantes - incluindo todos os NETZSCH instrumentos de análise - podem ser integrados; os dados de medição da análise térmica, por exemplo, a Calorimetria Exploratória Diferencial ( DSC ) e a Termogravimetria(TGA), são ingeridos, os formatos são padronizados e armazenados de forma centralizada; opcionalmente, os sistemas ERP, MES ou relacionados à produção são integrados. Isso cria uma base sólida desde o pedido de desenvolvimento até o arquivamento.
O site LabV® ajuda
- organizar formulações, processamento e dados de fabricação em um único local.
- gerenciar todos os recursos, do estoque ao equipamento, garantindo resultados consistentes.
- analisar os resultados e comparar o desempenho do material.
- explore o poder da IA e do ML para tomar decisões orientadas por dados.
Maior eficiência no laboratório: Do trabalho diário ao exemplo do mundo real
Com base nisso, o software de P&D dá suporte ao trabalho diário: pesquisa com reconhecimento de contexto, documentação, verificações de plausibilidade e comparações transparentes entre variantes de formulação. A Material Intelligence usa essa estrutura para tornar os padrões visíveis e para testar hipóteses no projeto de desenvolvimento de forma direcionada.
Um exemplo prático da indústria de plásticos ilustra o efeito. Quando o tempo e a temperatura da mistura são registrados juntamente com medições como os dados de DSC em um sistema central, os desvios tornam-se aparentes imediatamente; as iterações em P&D tornam-se mais curtas e as decisões mais robustas. Na prática, é possível obter fluxos de trabalho até 40% mais eficientes e até 50% menos experimentos porque os históricos estão disponíveis e o trabalho duplicado é reduzido. Além disso, a IA pode propor variantes com propriedades esperadas.
Implementação passo a passo - e o que vem a seguir?
Para a introdução, recomenda-se uma abordagem passo a passo: priorizar as fontes de dados essenciais, harmonizar os formatos, modelar os fluxos de trabalho iniciais, obter feedback e só então expandir o escopo. Ao contrário de um LIMS ou de outras soluções tradicionais, a implementação do LabV®é possível com um esforço financeiro e de pessoal gerenciável. Plataformas modernas com interfaces claras, fluxos de trabalho rastreáveis e uma curva de aprendizado curta também oferecem mais facilidade de uso. É isso que as torna aceitáveis para o uso cotidiano de todos.
A próxima etapa sensata não é a mudança de sistema, mas a clareza: Quais fontes de dados precisam ser consolidadas? Quais fluxos de trabalho estão causando atrasos atualmente? E quais métricas medem o progresso - por exemplo, o tempo até o primeiro protótipo funcional, a parcela de conjuntos de dados estruturados, a taxa de experimentos duplicados? Com base nisso, a Inteligência de Materiais pode ser introduzida passo a passo - independente de fornecedor, compatível com a infraestrutura de TI existente - e depois aprofundada onde o benefício prático no trabalho diário for maior.
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