KI im Labor - Effektive Nutzung von LLM in Labor und QM

Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und ähnliche KI-Technologien, eröffnen neue Möglichkeiten für datengetriebene Prozesse in Laboren. Sie analysieren große Text- und Datensätze, liefern präzise Auswertungen und unterstützen fundierte Entscheidungen - von der automatisierten Dokumentation bis zur Optimierung komplexer Arbeitsabläufe.

Die Stärken von LLM werden auch im Qualitätsmanagement ausgespielt. Dort erstellen und aktualisieren KI-Tools Dokumente wie SOPs oder Auditberichte automatisiert und unterstützen Auditoren bei Planung und Berichterstellung. Zudem erleichtert eine QM-KI die Suche in großen und/oder komplexen Dokumentationen, und sie beantwortet Fragen ohne zeitaufwendige Recherchen.

Das Seminar zeigt praxisnah wie KI in Laborprozessen und in QM-Landschaften integriert werden kann: von automatisierten Plausibiliätsprüfungen bis hin zu innovativen Dokumentationslösungen.

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an:
- Laborleitungen und Managementfunktionen in Forschung, Entwicklung und Qualitätskontrolle, die ein grundlegendes Verständnis für den Einsatz von KI im Laborumfeld erwerben möchten.
- Qualitätsmanager:innen und QS-Beauftragte, die die Vorteile von KI zur Optimierung ihrer Labor- und Qualitätsprozesse nutzen wollen.
- IT-, LIMS- und Daten-Verantwortliche, die sich auf die Implementierung von KI-Lösungen im Laborbereich vorbereiten.

Lernziele

Nach diesem Seminar
- haben Sie ein fundiertes Verständnis der grundlegenden Konzepte und Funktionsweisen von Large Language Models (LLMs) erlangt.
- werden Sie in der Lage sein, die Potenziale und Grenzen von LLMs im Labor zu erkennen und kritisch zu bewerten.
- kennen Sie die grundlegenden Konzepte und Vorteile des Einsatzes von KI im Qualitätsmanagement.
- sind Ihnen mögliche Anwendungsbeispiele oder Techniken zur Automatisierung der Dokumentation im Qualitätsmanagement bekannt.
- können Sie Strategien entwickeln, wie Audits mit KI-Unterstützung effizienter geplant, durchgeführt und ausgewertet werden können.

Termin
Referent:in
Preis
09.10.2025
Online
 
610,00 € zzgl. MwSt.
(725,90 € inkl. MwSt.)

Funktion, Einsatz und Bewertung von Large Language Models (Grundlagenvortrag Elmar Harringer)

  • Wie funktioniert ein LLM
  • Begriffe und ihre Bedeutungen
  • Einsatz in den verschiedenen Laborbereichen, wie z.B. Verwaltung, Auftragsbearbeitung Probenorganisation, Qualitätsmanagement und Datenauswertung
  • Möglichkeiten zur Prozessoptimierung im Labor durch KI
  • Vorgehensweise zur Eignungsbeurteilung von KI-Tools auf den Anwendungsfall

Praxisbeispiel zum Einsatz von LLMs im Labor (Anwendervortrag Charles Jouanique)

  • Unterstützung wiederkehrender Abläufe im Laboralltag
  • Laborauftragsbearbeitung mit KI
  • Automatisierte Berichtserstellung durch LLM
  • Einsatz in der Datenauswertung von Labordaten
  • Überprüfung von Normenänderungen auf interne Dokumentationsvorgaben
  • Kundenfeedback und Reklamationsbearbeitung

Praxisbeispiele aus QM, Dokumentenmanagement und Auditierung (Anwendervortrag Cornelia Hunke)

  • Erstellung, Optimierung und Aktualisierung von SOPs durch KI-Tools
  • Überprüfung von Standard, Normenänderungen auf interne Dokumentationsvorgaben
  • Echtzeitüberwachung und -alarmierung: Abweichungen von den Standardprozessen direkt erkennen
  • Auditvorbereitung durch Clustering von Schwerpunktthemen
  • Reduzierung von Fehlern und Verschwendung durch frühzeitiges Erkennen zur Vermeidung von Abweichungen
  • Einhaltung von Qualitätsstandards - Sicherstellen der Compliance
  • Lieferantenqualifizierung, Nachverfolgung und Organisationen
  • Unterstützung bei der Vorbereitung von Behörden Inspektionen, KI als Sparring Partner

Erarbeitung relevanter Anwendungsfälle mit den Teilnehmenden (Moderiertes Online-Whiteboard)

  • Austausch mit den Teilnehmenden über KI-Aufgabenstellungen in Labor und QM
  • Vorstellung der Aufgabensituation aus dem Teilnehmerkreis
  • Lösungsansätze zur Umsetzung mit KI-Tools.

Impulse, Perspektiven, Lösungen (Talkshop)

  • Veränderung der Arbeitsweise im Labor durch Einsatz von LLMs
  • Möglichkeiten und Grenzen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz