dida auf der analytica 2026 in München

Gestern hatte unser Kollege Max Kollmann auf der diesjährigen analytica die Gelegenheit, mit Herstellern von Analysegeräten, Innovatoren im Bereich Labortechnik und Automatisierungsexperten ins Gespräch zu kommen.

Es war beeindruckend zu sehen, wie viel Schwung die Branche im Bereich KI und datengesteuerter Ansätze hat. Hier sind einige Bereiche, in denen wir großes Potenzial für Machine Learning sehen:

• ML-gestützte Interpretation analytischer Daten: Von der automatisierten Peak-Integration in chromatographischen Arbeitsabläufen bis hin zur Mustererkennung in Spektraldaten besteht ein klarer Bedarf an Modellen, die den manuellen Aufwand reduzieren und die Konsistenz zwischen den Analysemethoden erhöhen.

• Vorausschauende Wartung: Anwendung von KI auf Gerätedaten, um Verschleißmuster frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden.

• Informationsextraktion: Labordaten dialogfähig und zugänglich machen, sei es durch strukturierte Extraktion aus SOPs oder über chatbasierte Schnittstellen zur Abfrage von Versuchsergebnissen.

Was wir in unseren Gesprächen immer wieder hörten: KI im Labor funktioniert am besten als Basistechnologie - nicht als Produkt an sich, sondern als Hebel, der bestehende Prozesse grundlegend verbessert. Und die Bereitschaft, dies branchenweit zu erkunden, ist bemerkenswert.

Für uns fühlt es sich so an, als befänden sich die analytischen Wissenschaften an einem Wendepunkt. Die Daten sind vorhanden, und die Infrastruktur wächst. Jetzt geht es darum, die richtigen ML-Methoden anzuwenden, um echte Wirkung zu erzielen.

Wenn Sie in den entsprechenden Bereichen tätig sind und an KI-Anwendungsfällen mitarbeiten möchten, können Sie sich gerne an uns wenden.