In der modernen industriellen Forschung und Entwicklung (F&E) wird der Erfolg zunehmend durch die intelligente Verknüpfung von Daten, Prozessen und KI bestimmt. Wie LabV hier als integrative Lösung ansetzt, um fragmentierte Datenquellen zusammenzuführen, strukturiertes Wissen zu schaffen und die F&E-Prozesse zu optimieren, erklärt uns Herr Jouanique im Interview.
Sehr geehrter Herr Jouanique!
LabV ist eine Plattform für die F&E. Welche Funktionen bietet die Plattform konkret und worin unterscheidet sie sich von anderen Lösungen am Markt?
Unser Fokus liegt darauf, alle relevanten Daten eines F&E-Prozesses in einem System zusammenzuführen: von Materialdaten über Formulierungen und Prozessparameter bis hin zu Mess- und Versuchsergebnissen. Ergänzt wird das durch Funktionen zur strukturierten Dokumentation von Versuchen und Projekten sowie durch einen integrierten KI-Assistenten.
Der entscheidende Punkt ist: Wir sehen KI nicht isoliert, sondern immer in Verbindung mit einer sauberen Datenbasis. Viele Unternehmen arbeiten mit fragmentierten Daten wie Excel-Dateien oder PDFs. Dadurch geht im Arbeitsalltag viel Zeit verloren, weil Informationen zwar vorhanden, aber nicht effizient nutzbar sind. Unser Ansatz ist deshalb, Daten, Wissen und Prozesse zunächst in einen sinnvollen Zusammenhang zu bringen. Auf dieser Grundlage lassen sich dann auch intelligente Funktionen aufbauen.
Dazu gehören zum Beispiel:
Von anderen Plattformen grenzen wir uns vor allem in drei Punkten ab:
Erstens: Wir verbinden Datenplattform und KI konsequent. Wir glauben nicht an KI auf Basis von Excel-Tabellen, sondern an Material Intelligence auf Grundlage strukturierter Daten.
Zweitens: Unser Ansatz ist praxisnah und industrieorientiert. Wir kommen selbst aus dem industriellen Laborumfeld und entwickeln die Lösung eng mit unseren Kunden weiter.
Drittens: Datensouveränität, der Schutz geistigen Eigentums und eine vertrauenswürdige Infrastruktur sind für uns zentrale Prinzipien. Deshalb legen wir großen Wert darauf, dass die Daten unserer Kunden nach europäischen Datenschutzstandards verarbeitet werden und in einer Infrastruktur liegen, die diesen Anforderungen gerecht wird.
Viele Industrieunternehmen arbeiten mit gewachsenen IT- und Datenstrukturen. Wie gelingt es, LabV in bestehende Systeme zu integrieren? Und welche Erfahrungen haben Sie bislang bei der Einführung der Plattform in Unternehmen gemacht?
Die Integration ist für uns ein zentraler Erfolgsfaktor. In den Unternehmen beginnt niemand auf der grünen Wiese, sondern es gibt bereits bestehende Prüfgeräte, Datenquellen, ERP-Strukturen, Spezialsoftware oder historisch gewachsene Datenablagen. Unser Anspruch ist deshalb nicht, diese Realität zu ignorieren, sondern bestehende Systeme und Daten so zu integrieren, dass sie gemeinsam nutzbar werden.
Technisch arbeiten wir mit einer offenen, universellen Schnittstellenlogik. Das heißt: Wir binden Daten aus unterschiedlichen Quellen an – etwa aus Laborgeräten, bestehenden Datenbanken, ERP-Systemen oder dokumentenbasierten Ablagen. Ziel ist es, aus verteilten Informationen eine nutzbare, strukturierte Wissensbasis zu machen.
Wichtig ist dabei auch, wie wir die Einführung der Plattform angehen: Wir führen LabV nicht als „reines IT-Projekt“ ein, sondern in Kooperation mit dem Fachbereich Forschung und Entwicklung. Das bedeutet, dass wir die tatsächlichen Arbeitsabläufe verstehen und die Einführung so gestalten, dass sie im Labor- und Entwicklungsalltag funktioniert.
Besonders erfolgreich verläuft die Einführung dort, wo Unternehmen früh einen praktischen Nutzen erzielen: etwa durch deutlich bessere Auffindbarkeit historischer Daten, weniger doppelte Versuche oder effizientere Projektarbeit. Aus vielen Gesprächen mit Kunden wissen wir, dass der größte Mehrwert zunächst nicht in futuristischen KI-Szenarien liegt, sondern darin, dass vorhandenes Wissen endlich projektübergreifend nutzbar gemacht wird.
Der Einsatz von KI wirft gerade Fragen zu Vertrauen, Transparenz und Datensicherheit auf. Wie begegnen Sie diesen Bedenken?
Wir nehmen diese Bedenken sehr ernst. Gerade im industriellen Umfeld sollte der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kritisch geprüft werden. Schließlich geht es um sensible Daten, geistiges Eigentum, Produktqualität und in vielen Fällen auch um sicherheitsrelevante Entscheidungen. Wir glauben deshalb nicht an KI als Selbstzweck, sondern an KI als Werkzeug für bessere Entscheidungen.
Für uns ist KI ein Assistenzsystem: sie unterstützt Experten, ersetzt sie aber nicht. Wir sehen KI gewissermaßen als Co-Ingenieur oder Co-Chemiker. Das System macht Informationen schneller zugänglich, hilft Muster zu erkennen und bereitet Entscheidungen vor. Die Verantwortung bleibt beim Entwickler.
Welche Rolle spielen strategische Partnerschaften für die Weiterentwicklung von LabV und welche Möglichkeiten sehen Sie für Kooperationen mit Industrie, Forschung oder Investoren?
Wir sind offen für Partnerschaften, wenn sie einen klaren Beitrag zur Weiterentwicklung von Material Intelligence in der industriellen F&E leisten. Partnerschaften können für uns auf unterschiedlichen Ebenen entstehen. Auf technologischer Seite etwa bei Infrastruktur, Datenintegration oder einzelnen KI-Komponenten. Daneben sind auch industrielle Kooperationen interessant, bei denen gemeinsam neue Einsatzmöglichkeiten für unsere Softwareplattform entwickelt werden. Ein weiteres Feld sind Forschungsprojekte mit Hochschulen, zum Beispiel im Bereich Explainable AI.
Wie wird sich aus Ihrer Sicht die Rolle von Daten und KI in der industriellen Forschung und Entwicklung in den kommenden Jahren verändern – und worauf sollten Unternehmen heute besonders achten?
Aus unserer Sicht wird sich die Diskussion in den kommenden Jahren verschieben. Weg von der Frage, ob KI in der industriellen Forschung und Entwicklung relevant ist, hin zu der Frage, wie man sie sinnvoll, sicher und wirtschaftlich einsetzt.
50% der KI-Pilotprojekte scheitern. Deshalb ist der wichtigste erste Schritt oft weniger spektakulär, als viele erwarten: Unternehmen müssen ihr Wissen, also ihre Daten und ihre Prozesse zunächst in eine strukturierte Form bringen, die eine sinnvolle Nutzung von KI überhaupt erst ermöglicht. Ohne diese Grundlage bleibt KI Stückwerk. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann KI hingegen ein sehr wirkungsvolles Werkzeug für mehr Effizienz sein und langfristig die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen sichern.
Wir arbeiten daran, KI-Funktionen wie unserem KI-Assistent vom reinen Assistieren hin zum Optimieren weiterzuentwickeln. Neue Technologien ermöglichen Unternehmen aller Größen, von KI-gestützten Vorhersagen zu profitieren. Diese neue Form der Arbeit in der Forschung & Entwicklung ist bereits Realität und gerade dabei, auch in Deutschland sich in allen Industriebranchen zu verbreiten.
Über Charles Jouanique
Charles Jouanique ist seit mehr als 15 Jahren in der Industrie tätig. Neben der Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle ist er auch Unternehmer und mehrfacher Business Angel für Startups. Er ist Co-Founder und verantwortet den Bereich Sales & Marketing von LabV, einem Software-Unternehmen der NETZSCH-Gruppe.
Weiteres zu LabV
Bei LabV wird derzeit an mehreren Projekten gearbeitet. Unter anderem an der Einführung einer Multi-Agenten-Architektur für ihre Plattform. Ziel ist es, Entwicklerinnen und Entwickler in der Forschung und Entwicklung noch stärker bei der Analyse von Daten und der Planung von Versuchen zu unterstützen und so Entwicklungszyklen zu verkürzen. Wichtig ist ihnen dabei ein klarer Grundsatz: Die Entscheidung bleibt immer beim Menschen, die KI dient ausschließlich als Unterstützung im Entwicklungsprozess.
Darüber hinaus veranstalten sie regelmäßig Webinare, in denen sie aktuelle Herausforderungen der industriellen F&E diskutieren und mögliche Lösungsansätze vorstellen. Außerdem bieten sie Live-Demos an, in denen Interessierte Einblick in die Funktionsweise der Plattform und in neue Entwicklungen erhalten.
