Smart lab - intelligentes Labor der Zukunft
Beschreibung
Digitalisierung der Arbeitswelt, Smart Lab und Labor 4.0 sind mittlerweile zu vielbenutzten Begriffen unserer realen Welt geworden. Gepaart mit Begriffen aus dem Bereich der Software-Entwicklung, wie Deep Learning oder M2M-Learning (reine Kommunikation zwischen Maschinen ohne menschliche Interaktion) sind weitere Bezeichnungen, welche letztlich eine Gemeinsamkeit und Zielsetzung verfolgen: die Veränderung des industriellen Zeitalters hin zu komplett Software gesteuerter Entwicklung zukünftiger Produkte, herstellbar durch voll automatisierte Fertigung.
Wesentliche Teile gegenwärtig noch manuell ausgeführter Teilprozesse werden zukünftig in vollautomatisch gesteuerte Ablaufprozesse überführt, …

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Digitalisierung der Arbeitswelt, Smart Lab und Labor 4.0 sind mittlerweile zu vielbenutzten Begriffen unserer realen Welt geworden. Gepaart mit Begriffen aus dem Bereich der Software-Entwicklung, wie Deep Learning oder M2M-Learning (reine Kommunikation zwischen Maschinen ohne menschliche Interaktion) sind weitere Bezeichnungen, welche letztlich eine Gemeinsamkeit und Zielsetzung verfolgen: die Veränderung des industriellen Zeitalters hin zu komplett Software gesteuerter Entwicklung zukünftiger Produkte, herstellbar durch voll automatisierte Fertigung.
Wesentliche Teile gegenwärtig noch manuell ausgeführter Teilprozesse werden zukünftig in vollautomatisch gesteuerte Ablaufprozesse überführt, um schneller und kostengünstiger in noch sichererem Arbeitsumfeld zu weiterer Wertschöpfung beizutragen.
Der gegenwärtige Stand der Technik dieser Entwicklung wird im naturwissenschaftlichen Umfeld anhand von Anwendungsbeispielen aus analytisch chemischem Laborbereich aufgezeigt, zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten prognostiziert sowie mögliche Konsequenzen für die Gesellschaft in Betracht gezogen.
Zum Thema
Die Laborumgebung hat sich stetig weiterentwickelt, um Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit zu verbessern. Moderne Technologien wie automatisierte Systeme und fortschrittliche Datenmanagementsoftware spielen eine zentrale Rolle. Die Entwicklung hin zu einem intelligenten Labor wird durch das Streben nach höherer Effizienz, Kostensenkungen und verbesserte Datenqualität vorangetrieben, unterstützt durch Softwarealgorithmen, künstliche Intelligenz, neuronale Netzwerke und Cloud-Computing. Diese Technologien profitieren von zunehmenden Speicherkapazitäten und schnelleren Prozessoren, was ihre Anwendbarkeit in Laborumgebungen erheblich steigert.
Die Automatisierung und Integration komplexer Arbeits- und Prozessschritte, von manuellen Tätigkeiten hin zur vollständigen Automatisierung, wird durch diese technologischen Entwicklungen ermöglicht. Herausforderungen wie Cyberangriffe, Arbeitsplatzverlust und Technologieabhängigkeit stehen den Vorteilen wie Effizienzsteigerung und Kostensenkung gegenüber. Datenschutz und ethische Fragen erfordern ebenfalls Aufmerksamkeit.
Die Flexibilität menschlicher Arbeitskraft wird neu definiert, wobei sich die Rolle im Labor auf Überwachung, Interpretation und strategische Entscheidungsfindung verschiebt. Die technische Revolution erfordert Anpassungen in der Arbeitsumgebung und birgt sowohl Chancen als auch Herausforderungen im globalen Kontext. Die Zukunft könnte vollständig autonome Labore sehen, die eine neue Ära der Forschung einläuten, während gleichzeitig ethische, rechtliche und soziale Implikationen berücksichtigt werden müssen.
Teilnehmerkreis
Anwender, Studierende naturwissenschaftlicher Fachdisziplinen, Laboranten, Techniker, Ingenieure, Naturwissenschaftler, Mediziner, Software-Entwickler, Programmierer, Laborleiter, technische Einkäufer; keine spezielle Vorkenntnisse erforderlich
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