Description
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.
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.
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.
Programm
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
Das vollständige Programm finden Sie hier.
