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Big Data

Big-Data-Analysen zur strategischen Unternehmensausrichtung

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Produktivität im Labor durch Big-Data-Analyse steigern

Laborautomation erfasst eine komplexe Automatisierungskette, angefangen mit der Aufbereitung der Probe, dem eigentlichen Messprozess bis zur Auswertung unterschiedlicher Versuchsreihen für die Analyse der Versuchsergebnisse. Dabei können die einzelnen Geräte innerhalb des Prozesses gezielt mit Sensoren und Messeinheiten überwacht werden. Das Aggregieren und die Echtzeitauswertung der Messdaten erlaubt es, den Prozess von Anfang bis Ende zu überwachen. Hierdurch kann die Produktivität eines Labors gesteigert werden, indem mögliche Systemstörungen früh erkannt und Wartungs- sowie Reparaturarbeiten effizient koordiniert werden. Big-Data-Analysen der historischen Daten über die Systemausfälle und Reparaturarbeiten aggregiert mit Messdaten über den laufenden Betrieb der Laborgeräte ermöglichen es, solche Wartungsarbeiten präventiv durchzuführen, bevor mögliche Produktionsausfälle eintreten.

Qualität der Analyseergebnisse verbessern

Eine Voraussetzung für die Zulassung einer Laboranlage ist die Verfolgbarkeit und die Qualitätssicherung der Diagnose- und Analyseresultate. Das aggregieren der Messdaten aus dem Prozess und den Laborgeräten mit den Diagnoseresultaten bietet die Möglichkeit die Qualitätskriterien zu prüfen oder auch neue Qualitätskriterien neu zu definieren. Außerdem erlaubt die Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Analyseprozessen mit Resultaten aus verschiedenen Laboren die Modularisierung von Teilprozessen innerhalb des Labors sowie die Dezentralisierung von Analysen.

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* F. ben Nasr Omri:Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 76131 Karlsruhe

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