Lecture
Workflow-Automatisierung im Labor mit OriginPro
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- B1.131
- Type: Lecture
Lecture description
Der Vortrag zeigt, wie moderne Labore mit OriginPro ihre Datenanalyse- und Dokumentationsprozesse effizient automatisieren und in bestehende LIMS-/IT-Infrastrukturen integrieren können. Viele Labore stehen vor der Herausforderung, heterogene Datenquellen (Messgeräte, Excel-Dateien, PDFs, CSV-Exporte, Textdatenbanken, LIMS-Abfragen) zusammenzuführen, automatisiert auszuwerten und reproduzierbar zu dokumentieren. Oft sind diese Schritte noch manuell, fehleranfällig und zeitaufwändig. Genau hier setzt OriginPro mit seinen Automatisierungs- und Integrationsfunktionen an. Im Vortrag demonstriere ich praxisnah einen vollständigen digitalen Analyse-Workflow – vom Datenimport bis zum automatisch generierten Bericht: 1. Automatisierter Datenimport & Pre-Processing OriginPro ermöglicht das periodische oder eventgesteuerte Einlesen von Messdaten aus Geräten, Ordnern oder LIMS-Abfragen. Die Daten werden automatisch gefiltert, bereinigt oder vereinheitlicht (z. B. Ausreißererkennung, Einheitenumrechnung, Strukturierung nach Laborparametern). Besonders leistungsfähig ist die Kombination aus Import-Assistent, Python-Integration und intelligenter Formel (Origin 2026), mit der selbst komplexe Text-/Numerik-Mixe automatisch extrahiert und harmonisiert werden können. 2. Standardisierte Auswertung & Qualitätsanalyse Anhand eines beispielhaften Laborversuchs zeige ich, wie Auswertelogik, QC-Regeln, statistische Analysen (z. B. Prozessfähigkeit, Verteilungen, Regression, Batch-Statistik) oder Peak-Analyse standardisiert und reproduzierbar umgesetzt werden. Methoden wie Analysis Templates, Batch Processing, Apps und Python-Scripts ermöglichen, dass identische Analysen zuverlässig und ohne manuelle Eingriffe auf ganze Datenserien angewendet werden. 3. Automatisierte Reports & Rückführung ins LIMS Abschließend wird demonstriert, wie OriginPro Berichte, Visualisierungen oder PDF-/Word-Ausgaben vollautomatisch erzeugt – inklusive Laborparametern, Statistiken, Diagrammen und QC-Flags. Die Ergebnisse können automatisch abgelegt, versioniert oder per API/Webservice an LIMS-/ELN-Systeme zurückgespielt werden (z. B. Signals Notebook, REST-basierte Systeme). Nutzen für das Labor • Weniger Aufwand durch automatisierte, reproduzierbare Analysen • Weniger Fehler dank standardisierter QC-Methodik • Schnellere Entscheidungen durch sofort verfügbare Reports • Nahtlose IT-Integration durch Python, R, SQL und offene Schnittstellen • Hoher Return-on-Invest durch Reduktion manueller Schritte in Routineprozessen
