#lab innovation

Bitte beachten Sie, dass alle Vorträge auf Englisch gehalten werden.

Automatisierte Plattformen und Robotersysteme verändern grundlegend die Laborabläufe in der Life-Science- und Prozessindustrie – von der Probenvorbereitung über die Flüssigkeitshandhabung bis hin zu High-Throughput-Analyseprozessen. Mit zunehmender Verbreitung von Walk-Away-Automatisierung und kollaborativen Robotern gewinnen Fragen der Systemintegration, des Methodentransfers und der Schnittstelle zwischen automatisierten Laborumgebungen und Produktions- oder Qualitätssystemen an Bedeutung. Einreichungen zu technologischen Fortschritten und praktischen Implementierungserfahrungen sind willkommen.

• High-Throughput-Prozesse
• Kollaborative Roboter (Cobots)
• Laborautomatisierung

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KI- und Deep-Learning-Methoden sind zunehmend in Laborabläufe eingebettet und ermöglichen Mustererkennung in komplexen Analysedatensätzen, prädiktive Modellierung von Versuchsergebnissen und beschleunigte Methodenentwicklung. Anwendungen reichen von der Interpretation spektroskopischer Daten und bildbasierter Qualitätsbewertung bis hin zu autonomem Experimentdesign. Fragen der Modellvalidierung und Datenqualität stellen konkrete Herausforderungen dar, zu denen Forscher und Praktiker eingeladen sind, Beiträge einzureichen.

• Machine & Deep Learning im Labor
• Analytische Dateninterpretation
• Prädiktive Modellierung
• Autonomes Experimentdesign
• Bildbasierte Qualitätsbewertung
• Modellvalidierung

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Selbststeuernde Labore, die Closed-Loop-Experimentation mit automatisierten Plattformen und datengetriebenen Entscheidungsprozessen verbinden, gewinnen in der Chemie, Biotechnologie und Analytik an Bedeutung. Durch die Kombination robotergestützter Ausführung mit Algorithmic Decision-Making (ADM) können diese Systeme die Methodenentwicklung und Materialentdeckung mit minimalem menschlichem Eingriff beschleunigen. Beiträge zu Architekturen, Workflows und praktischen Erfahrungen zu Implementierungen in Forschungs- und Laborumgebungen sind willkommen.

• Walk-Away-Automatisierung
• Workflow-Orchestrierung
• Closed-Loop-Experimentation
• Algorithmic Decision-Making (ADM)

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In der Life-Science-Industrie hat sich das Labor von einer rein analytischen Umgebung zu einer integrierten Plattform entwickelt, die Frühphasenforschung, Bioprozessentwicklung und Qualitätssicherung verbindet. In biotechnologischen, Pharma- und diagnostischen Anwendungen bestimmt die Laborinfrastruktur zunehmend das Tempo und die Zuverlässigkeit des Übergangs von der Entdeckung zur Produktion. Einreichungen zu Plattformkonzepten, Instrumentierungsstrategien und der Integration von Laborworkflows mit nachgelagerten Entwicklungs- und Produktionsphasen sind willkommen.

• Life-Science-Laborplattform
• Lab-to-Production-Translation
• Integrierte Laborworkflows
• Qualitätssicherung

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Fortschritte bei optischen, spektroskopischen und sensorbasierten Techniken erweitern Umfang und Präzision von Messungen in der Life-Science- und Prozessindustrie. Von Hyperspektralbildgebung und Inline-Spektroskopie bis hin zu miniaturisierten Sensor-Arrays ermöglichen neue Methoden und Werkzeuge eine schnellere Charakterisierung, ein verbessertes Prozessverständnis und eine zuverlässigere Qualitätsbewertung. Einreichungen zu neuartigen Bildgebungs- und Sensoransätzen sowie deren Integration in Labor- und Industrieworkflows sind willkommen.

• Analytische Methoden
• Spektrometrie und Spektroskopie
• Optische Bildgebungsverfahren
• Sensorsysteme und -technologie

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Der effektive Transfer von Laborergebnissen in die Produktion erfordert mehr als technische Präzision: Es braucht strukturierte Datenflüsse, standardisierte Schnittstellen und enge Zusammenarbeit zwischen Labor- und Produktionspersonal. Eine verbesserte Konnektivität zwischen Labor und Produktion kann letztlich zu besseren Produkten, verbesserter Effizienz und höherer Kundenzufriedenheit führen. Teilen Sie Ihre Erfahrungen beim ACHEMA-Kongress 2027!

• Datensimulation, -modellierung und -Transfer
• LIMS, ELN
• Manufacturing Execution Systems (MES)
• Qualitätskontrolle
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit

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Labore in der chemischen, pharmazeutischen und Life-Science-Industrie gehören zu den ressourcenintensivsten Einrichtungen im Prozesssektor und verbrauchen erhebliche Mengen an Energie, Wasser, Lösungsmitteln und Einwegmaterialien. Maßnahmen wie energieeffiziente Geräte, Lösungsmittelrückgewinnung, Abfallminimierung und nachhaltige Beschaffung spielen eine Schlüsselrolle bei der Erreichung der UN-Nachhaltigkeitsziele. Einreichungen zu Leitlinien, Best Practices und Bewertungsmethoden sind willkommen.

• Energieeffizienz und intelligentes Energiemanagement in Laboren
• Lösungsmittelrückgewinnung und Abfallminimierung
• Nachhaltige Beschaffung
• Umweltbewertung von Laboren

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Die Planung, der Bau und der Betrieb von Laboren, die heutigen wissenschaftlichen und betrieblichen Anforderungen gerecht werden, erfordert einen ganzheitlichen Ansatz – von der ersten Konzeptidee und Benutzeranforderungsanalyse über das technische Design bis hin zur Inbetriebnahme und dem Betrieb. In der Life-Science- und Prozessindustrie formen neue Arbeitsmodelle und hybride Forschungsumgebungen die Konzeption von Laborräumen neu. Einreichungen zu integrierten Projektmethoden, Stakeholder-Einbindung, digitalen Planungstools, Betriebsbereitschaft und Lessons Learned aus abgeschlossenen Laborprojekten sind willkommen.

• Laborplanung und -design
• Digitale Planungstools
• Betriebsbereitschaft (Operational Readiness)
• Stakeholder-Einbindung