Frankfurt (ots) –
Die Digitalisierung von Laboren in der Life Sciences Branche birgt enormes Potenzial, doch viele Unternehmen stehen vor großen Herausforderungen. Während einige Projekte und Initiativen bereits gestartet wurden, fehlt es oft an einem übergreifenden Ansatz, um technologische, strategische und regulatorische Hürden zu überwinden. Eine nachhaltige und effiziente Vernetzung der Laborlandschaft erfordert gezielte Maßnahmen und übergreifende Planung.
Stellen Sie sich ein wissenschaftliches Labor vor, in dem Systeme und Tools nahtlos vernetzt, Daten jederzeit verfügbar und abrufbar sind, Experimente automatisiert ablaufen und Umweltfaktoren von vornherein in vielen Prozessen berücksichtigt werden.
Diese Vision könnte Realität werden – doch die aktuelle BearingPoint-Studie zur Transformation von Laboren zeigt, dass viele Unternehmen noch am Anfang ihrer digitalen Reise stehen. Um den Stand der Digitalisierung in Laboren und die Perspektiven besser zu erfassen, hat BearingPoint Tiefeninterviews mit Expertinnen und Experten aus sieben renommierten Life Science Unternehmen geführt. Die Studienergebnisse zeigen: Mit gezielten Maßnahmen können Unternehmen den Prozess erheblich beschleunigen und die Vorteile einer vernetzten, effizienten Laborlandschaft schneller nutzen. Leistungsfähige Labore sind ein unverzichtbares Rückgrat bei der Sicherung individueller Gesundheit und allgemeinen Wohlstands in modernen Industriegesellschaften. Umso wichtiger ist es, sie bereits heute auf technologische und wirtschaftliche Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten und ihre Leistungsfähigkeit zu erhöhen.
Digitalisierung in Laboren: Ein notwendiger, wenn auch komplexer Wandel
Die Interviews zeigen, dass viele Unternehmen bereits einige Digitalisierungsprojekte und -initiativen gestartet haben, doch fortschrittliche Technologien wie bspw. Künstliche Intelligenz (KI) und Internet of Things (IoT) bleiben bisher größtenteils Zukunftsvisionen. Eine umfassende Implementierung scheitert an technischen, organisatorischen und regulatorischen Hürden.
Die Studie zeigt eindeutig, dass das papierlose Labor – ein Wunsch, der von allen Befragten explizit genannt wird – ein wichtiger Schritt hin zu mehr Effizienz und Transparenz sein kann. Doch der Weg zur vollständigen Digitalisierung erfordert nicht nur eine entsprechende technische Infrastruktur, sondern auch grundlegende digitale Kompetenzen auf Management-Ebene sowie die verantwortungsvolle Nutzung und Programmierung digitaler Tools.
Jens Raschke, Globaler Leiter Chemicals, Life Sciences & Resources bei BearingPoint, sieht großes Potenzial für die Digitalisierung der Labore: „Der Bedarf und der Wille zur Digitalisierung sind groß. Viele Unternehmen aus der Life Science Branche haben Transformationen gestartet, doch oft fehlt eine übergreifende Strategie, um Insellösungen zu vermeiden und eine vernetzte Laborlandschaft zu schaffen. Das Potenzial ist enorm – jetzt gilt es, die Digitalisierung gezielt und nachhaltig voranzutreiben.“
Technologische, strategische und regulatorische Hürden bremsen den Fortschritt
Die Vorteile von Automatisierung und Digitalisierung im Labor werden laut den Forschungsergebnissen jedoch durch verschiedene Rahmenbedingungen erheblich gebremst.
Ein zentrales Problem ist das Fehlen integrierter Systeme, die Labore untereinander sowie mit anderen Akteuren aus Forschung, Verwaltung und der Biotechnologiebranche vernetzen. Statt einer durchgängigen Vernetzung dominieren Einzellösungen, die oft nicht miteinander kompatibel sind. Dies zwingt viele Unternehmen dazu, Arbeitsschritte nach wie vor manuell durchzuführen – mit Effizienzverlusten und erhöhter Fehleranfälligkeit als Folge.
Darüber hinaus erschweren strenge regulatorische Anforderungen die digitale Transformation der Labore. Hinzu kommt, dass Mitarbeitende häufig nicht über die erforderlichen digitalen Kompetenzen verfügen, da es an gezielten Schulungsprogrammen mangelt. In vielen Unternehmen fehlt zudem eine strategische Herangehensweise. Die Digitalisierung wird oft nur punktuell angegangen und nicht als holistischer Prozess umgesetzt, was den langfristigen Erfolg der Transformation erschwert.
Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Digitalisierung
Um Labore erfolgreich in die digitale Zukunft zu führen, sind gezielte Maßnahmen erforderlich. Ein zentraler Schritt ist die Entwicklung einheitlicher digitaler Infrastrukturen mit offenen Schnittstellen und standardisierten Systemen, um eine nahtlose Vernetzung zu ermöglichen und Insellösungen zu vermeiden. Gleichzeitig müssen Unternehmen verstärkt in Schulungsprogramme investieren, um die digitalen Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden gezielt auszubauen. Eine nachhaltige Transformation erfordert zudem eine strategische Planung mit klar definierten Umsetzungsschritten, um technologische Fortschritte strukturiert einzuführen. Entscheidend ist dabei der Einsatz digitaler Tools, die nicht nur bestehende Prozesse digitalisieren, sondern eine echte Optimierung ermöglichen. Automatisierungstechnologien wie Robotik und KI spielen eine zentrale Rolle, um manuelle Tätigkeiten zu reduzieren und Effizienzsteigerungen zu realisieren.
„Ein zukunftsorientiertes Labor geht jedoch über reine Digitalisierung hinaus: Flexibilität, Ergonomie und der Fokus auf die Umwelt müssen integraler Bestandteil sein. Ressourcenschonende Technologien, agile Labordesigns sowie kollaborative Arbeitsumgebungen tragen dazu bei, eine moderne, effiziente und anpassungsfähige Laborlandschaft zu schaffen. Unternehmen, die diese Handlungsfelder konsequent angehen, können die Transformation ihrer Labore beschleunigen und sich langfristig Wettbewerbsvorteile sichern“, resümiert Jens Raschke.
Über die Studie
Für die Studie über die Transformation von Laboren hat die Management- und Technologieberatung BearingPoint Tiefeninterviews mit Expertinnen und Experten aus sieben Life-Science-Unternehmen geführt. Die Studie fasst neben den individuellen Erfahrungen der befragten Personen zudem die Digitalisierungsimplikationen von sechs Anwendungsfällen in der und für die Laborbranche zusammen. Hierzu zählen Hard- und Software genauso wie Künstliche Intelligenz, Automatisierung von (kleinen) Laborumgebungen oder Nachhaltigkeitsaspekte.
Über BearingPoint
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