So könnte es aussehen: Über eine sogenannte Middleware planen Labormitarbeitende ihre Versuche im Labor. Die Software ruft gegebenenfalls vorliegende Work Orders am LIMS ab, gliedert Versuche in Prozessschritte, versorgt die automatisierten Laborgeräte mit notwendigen Daten und triggert Workflows. Im Anschluss liefern die Geräte ihre Versuchsdaten über die Middleware zurück an die Mitarbeitenden. Diese verarbeiten und analysieren die Daten, geben Resultate frei und leiten sie letztlich aufbereitet an das LIMS weiter. Regulatorische Anforderungen berücksichtigt die Software hierbei ebenso wie die elektronische Dokumentation im Laborbuch. Parallel dazu arbeiten im Hintergrund Systeme künstlicher Intelligenz, die anhand von Geräte-, Prozess-, Nutzungs- und Umweltdaten auffällige Veränderungen registrieren, die Anwender vor bevorstehenden Geräteausfällen oder ungünstigen Laborbedingungen warnen, nach der optimalen Nutzungsauslastung suchen oder mittels Bilderkennung bei der Befundung unterstützen.

… Klingt zu perfekt, um wahr zu sein? Das Laborumfeld von heute ist in der Tat noch weit von der skizzierten Vorstellung entfernt, und das, obwohl digitale und durchgängig vernetzte Labore in aller Munde sind und häufig auch bereits beworben werden. Eine Studie von McKinsey aus dem Jahr 2019 zeigt auf, dass Qualitätslabore dadurch bis zu 50 Prozent der Kosten und bis zu 70 Prozent der Lieferzeit einsparen könnten. Neben der erheblichen Verringerung des Dokumentations- und Prüfaufwands durch eine automatisierte Erfassung von Messergebnissen spielen weitere Faktoren eine wichtige Rolle: So führt die Eliminierung menschlicher Fehler sowie eine geringere Varianz bei der Durchführung von Analysen nicht nur zu einer höheren Qualität, sondern auch zu einer besseren Planbarkeit von Personal, Abläufen und Materialverbrauch.

Status quo: Laborlandschaft verhindert Vernetzung

Dem entgegen steht jedoch die aktuelle Infrastruktur im Labor, die sich durch hohe Heterogenität und fehlende Kommunikationsstandards auszeichnet. So bieten generische Softwarelösungen auf der höheren IT-Ebene (ERP, LIMS, MES) kaum Möglichkeiten, Geräte und andere Softwareprodukte überhaupt, geschweige denn effizient, einzubinden. Eine durchgängige Vernetzung ist derzeit nur laborspezifisch möglich und erfordert hohen individuellen Entwicklungs- oder Anpassungsaufwand auf Softwareebene. Das Ergebnis liefert jedoch starre Strukturen, da eine flexible Veränderung der Software- und Gerätelandschaft (Laborgerät von Hersteller A gegen Laborgerät von Hersteller B austauschen und in die höhere IT-Struktur einbinden) neue Entwicklungsaufwände generiert. Das liegt an den im Laborumfeld überwiegend genutzten proprietären, also herstellereigenen Kommunikationsschnittstellen, in deren Folge sich Systeme unterschiedlicher Hersteller nicht effizient miteinander vernetzen lassen. Erschwerend kommt hinzu, dass viele Geräte nicht ausreichend digitalisiert sind, um sie in eine wertschöpfende Vernetzung zu integrieren. Das trifft in ähnlicher Weise auch auf hochgradig automatisierte, autark arbeitende Gerätesysteme zu, die zwar digitale Daten erzeugen, aber überhaupt keine Kommunikationsschnittstellen besitzen.

Bereits verfügbar und praxiserprobt: OPC UA

Unternehmen der diskreten Fertigung und Prozessindustrie standen vor knapp 25 Jahren vor einer ähnlichen Herausforderung wie heute die Laborbranche. Mitte der 1990er-Jahre schlossen sich deshalb weltweit mehrere konkurrierende Marktgrößen der Automatisierungsindustrie zusammen und gründeten die „OPC Foundation“. Sie pflegt den seit 2008 verfügbaren offenen und herstellerunabhängigen Kommunikationsstandard „OPC UA“, der mittlerweile weltweit als vorherrschender Standard im Industrieumfeld etabliert ist.

Der Clou: OPC UA lässt die Ausgestaltung sogenannter „OPC UA Companion Specifications“ zu. Hierbei handelt es sich um spezielle Informationsmodelle für bestimmte Branchen oder Maschinentypen. So definiert beispielsweise die Companion Specification für Robotik (OPC UA Robotics) ein standardisiertes Informationsmodell, das roboterbezogene Daten auf Basis von OPC UA herstellerunabhängig einheitlich darstellen kann. Der Nutzen ist elementar: Anwender können in kurzer Zeit einen Roboter „vertikal“ anbinden – ähnlich dem vom Heimcomputer bekannten Plug-and-play.

Im Laborumfeld fehlt bislang noch ein solcher weltweit etablierter Standard. Zwar existieren beispielsweise mit „JCAMP“, „AnIML“, Allotrope oder „SiLA“ sehr gute Ansätze. Diese Schnittstellen sind jedoch sehr spezifisch, teilweise nicht zertifiziert oder ohne moderne Sicherheitsfeatures aufgebaut. Zudem konzentrieren sie sich mitunter oft auf den reinen Datenaustausch, nicht aber auf die Steuerung von Laborgeräten. Entsprechend eingeschränkt ist ihr Einsatzgebiet.