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Across the scientific ecosystem, lab sustainability has entered a new era. What was once treated as a reporting obligation has become a redesign challenge touching every part of the scientific value chain – from how labs operate and purchase equipment to how organizations plan, invest, and measure long-term impact.

Industry leaders increasingly see sustainability as a core business issue: shaping strategic priorities, influencing operational decisions, guiding capital allocation, and strengthening organizational resilience. The environmental agenda no longer competes with commercial performance – the two are fast becoming inseparable. Strong sustainability capability reduces risk, protects supply continuity, improves asset utilization, and prepares organizations for rapidly evolving expectations from regulators, investors, and health systems.

Despite this shift, lab sustainability remains one of the hardest areas to address. Labs are energy-intensive, process-heavy, and behaviorally complex environments. Real progress requires alignment between standards, equipment intelligence, and daily operational practice – not isolated initiatives or symbolic gestures.

At SciSure, we believe the only way to achieve meaningful, measurable improvement in lab sustainability is through collaboration. No single organization can solve the sustainability challenge in isolation. Standards must guide behaviors; data must reveal what’s actually happening inside equipment; and digital workflows must translate both into everyday action.

That’s why SciSure chose a collaborative approach to its sustainability mission; forging partnerships with organizations that are leading the way in their respective sustainability domains:

• My Green Lab, the global authority defining what sustainable laboratory practice looks like.

• Elemental Machines, the equipment intelligence platform that makes sustainability measurable and actionable.

• Polycarbin, the circular economy platform helping labs reduce waste and adopt more sustainable consumables.  

To shine a light on these exciting partnerships and what they mean for SciSure customers, we spoke with James Connelly, CEO of My Green Lab, Kevin Ghiasi, VP of Global Alliances at Elemental Machines, and James O’Brien, Co-founder and CEO of Polycarbin. Their insights reveal how standards, equipment intelligence, and digital lab workflows combine to help SciSure Scientific Management Platform (SMP) users move from ambition to truly sustainable operations.

My Green Lab: Building the culture and standards behind lab sustainability

Improving lab sustainability can feel like a daunting challenge, particularly in environments built for precision, safety, and scientific performance. From energy-intensive equipment to complex waste streams, labs have historically been among the most resource-intensive environments around. Yet many of the most effective sustainability improvements are surprisingly practical, rooted in better habits, clearer standards, and consistent measurement.

This is the space where My Green Lab has become a global leader. Through its widely adopted certification programs, educational initiatives, and sustainability frameworks, the organization has helped thousands of laboratories embed sustainability into their daily operations. Today, My Green Lab Certification is widely recognized as a leading standard for sustainable laboratory practice, adopted by many of the largest pharmaceutical and biotechnology organizations.

For James Connelly, CEO of My Green Lab, the biggest barrier to improving lab sustainability is not a lack of awareness. Scientists increasingly understand the environmental impact of laboratory operations. The real challenge lies in translating that awareness into consistent daily habits across complex research environments.

“A lot of sustainability ultimately comes down to behavior change. You have to build a culture where everyone is thinking about sustainability as part of how they do their work every day. Many of the improvements are actually very straightforward: things like closing fume hood sashes, turning off equipment when it’s not in use, or consolidating autoclave and washer loads. But those small actions, when adopted consistently across an organization, can drive very significant environmental and energy savings.”

These practical adjustments may appear incremental in isolation, but across large research institutions they compound into meaningful improvements in sustainability. Equipment usage, freezer management, waste segregation, and procurement choices all influence the environmental footprint of laboratory work.

While behavior change is essential, James emphasized that lasting progress requires structure and accountability. Without consistent frameworks and credible measurement, sustainability initiatives risk becoming fragmented – or worse, performative.

“It’s important that sustainability programs are meaningful and verifiable. Certification needs to be measurable, independently audited, and repeatable across laboratories. Otherwise, it risks becoming a checkbox exercise rather than something that actually changes how labs operate.”

This emphasis on verification has shaped the My Green Lab Certification program, which pairs education and behavioral guidance with independent auditing to ensure laboratories are implementing recognized best practices. The framework also includes tools that help organizations estimate environmental and financial benefits from sustainability improvements, reinforcing the connection between responsible laboratory operations and long-term organizational performance.

“One of the challenges the industry faces is that many sustainability claims are difficult to compare or verify. Standards and third-party certification create a level playing field, so organizations can make informed decisions and ensure that sustainability improvements are real and measurable.”

Beyond operational practices inside the lab, My Green Lab has also expanded its influence across the broader research ecosystem. Programs such as the ACT EcoLabel introduce standardized environmental impact labels for laboratory products, allowing procurement teams to compare equipment and consumables based on verified sustainability metrics. As life science organizations increasingly extend sustainability expectations to suppliers and research partners to address scope 3 emissions, these standards are becoming an important part of how organizations approach lab sustainability across the value chain.  

Embedding sustainability standards directly into the digital lab

For SciSure, partnering with My Green Lab reflects a strategic choice. Rather than attempting to replicate sustainability frameworks that have been developed and refined over many years, SciSure chose to collaborate with the organization already helping define global best practices for lab sustainability. The goal is not to reinvent sustainability standards, but to make them easier for laboratories to adopt by embedding them directly into the digital systems scientists already use.

From My Green Lab’s perspective, SciSure also represented a natural partner for advancing sustainable lab practices. Because the platform is already embedded across leading research institutions worldwide, it provides a direct connection to the environments where impactful sustainability decisions are made every day.

In practice, this partnership connects My Green Lab’s educational resources and sustainability frameworks with the digital workflows that manage safety, inventory, and compliance inside the SciSure SMP. This allows sustainability guidance to appear alongside the operational tasks scientists already complete, from training and chemical management to equipment oversight and compliance documentation.

By aligning sustainability practices with everyday operational processes, the collaboration helps lab teams move beyond standalone initiatives and integrate lab sustainability directly into their routine lab activity.

“Partnerships allow sustainability programs to reach scientists where they’re already working. If you can integrate sustainability education and guidance into the digital tools labs already rely on for safety, compliance, and operations, it becomes much easier for people to adopt meaningful practices while still ensuring that the results are measurable and verifiable.”

Looking ahead, the collaboration will continue to deepen as SciSure works to bring My Green Lab training programs and sustainability guidance directly into its platform environment. This will allow laboratory teams to access sustainability education alongside other required safety and compliance training, creating a more seamless pathway from awareness to action.

“The most important thing labs can do is start. There are practical steps that any lab can implement today, and when those actions are supported by the right standards and tools, they can deliver meaningful improvements in sustainability.”

By aligning globally recognized sustainability standards with digital lab workflows, the partnership helps SciSure customers take a more structured approach to lab sustainability—connecting education, behavior, and operational oversight within the systems scientists already rely on every day.

Elemental Machines: Turning lab sustainability into measurable operational intelligence

While My Green Lab helps define scientific sustainability standards, achieving meaningful progress also requires visibility into how laboratory environments and equipment actually perform. Sustainability frameworks establish best practices and guide behavior across the lab, but turning those principles into measurable operational improvements depends on understanding how equipment, infrastructure, and environmental conditions behave in real lab environments.

This is where Elemental Machines plays a critical role. Through connected sensors, environmental monitoring, and advanced analytics, the platform provides laboratories with continuous insight into how equipment, infrastructure, and environmental conditions behave in real time.

For Kevin Ghiasi, VP of Global Alliances at Elemental Machines, improving lab sustainability begins with establishing a reliable baseline of operational data.

“We see ourselves as the data foundation that makes sustainability measurable and actionable. Many labs want to improve sustainability, but they lack consistent visibility into equipment behavior, environmental stability, utilization patterns, and asset criticality. Without that baseline, improvement is difficult to quantify.”

In many labs, equipment such as ultra-low temperature freezers, incubators, and environmental chambers operate continuously with little insight into how often they are actually used or how efficiently they are running. Over time, this lack of visibility can lead to redundancies, unnecessary energy consumption, and equipment lifecycles that are shorter than they need to be.

By capturing environmental and equipment data through connected sensors and combining that information with structured analytics, Elemental Machines helps organizations identify inefficiencies that would otherwise remain hidden. This includes monitoring temperature stability, tracking equipment utilization, and evaluating the operational criticality of assets across the lab.

“Sustainability often follows operational discipline. When labs have structured data about how equipment is being used and how critical it is to operations, they can make more informed decisions about energy use, asset management, and resource allocation.”

One of the most significant shifts enabled by this type of monitoring is the move from reactive to proactive lab management. Rather than discovering inefficiencies after the fact, laboratories can identify opportunities to optimize operations as they occur.

“Sensor-driven monitoring allows labs to move from reactive operations to proactive operations. When you combine environmental monitoring with utilization data and criticality scoring, you can identify equipment that doesn’t need to run continuously, consolidate workloads onto fewer assets, and safely power down low-criticality devices during idle periods.”

These adjustments can have a substantial decarbonization impact, particularly in energy-intensive research environments. Underutilized or redundant equipment can significantly increase both energy consumption and operational costs. By revealing usage patterns and asset importance, laboratories can make informed decisions about consolidating equipment, retiring aging assets, or adjusting operating schedules without compromising scientific productivity.

Beyond energy savings, this level of operational insight also helps laboratories protect the integrity of their scientific work. Environmental stability monitoring can alert teams to temperature fluctuations or equipment performance issues that could compromise sensitive samples or experimental results.

Integrating equipment intelligence into the digital lab

For SciSure, the partnership with Elemental Machines adds a critical measurement and detection layer to the broader sustainability ecosystem being built across the platform.

Through integration between the two platforms, environmental monitoring and equipment intelligence from Elemental Machines can be connected directly to the operational systems scientists use to manage their work inside SciSure. This empowers labs to see how equipment conditions and performance relate to the samples, materials, and workflows managed within the digital lab environment.

Instead of sustainability metrics being reviewed separately from day-to-day research activity, environmental data becomes part of the same operational context as everyday research activities.

“Integration allows operational data to inform systems of record. When environmental intelligence and equipment utilization insights are embedded directly into workflow systems like SciSure, organizations can align procurement decisions, maintenance strategies, and equipment lifecycle management with real operational data.”

This kind of integration transforms sustainability from a retrospective reporting exercise into an ongoing operational discipline. Laboratories can monitor equipment performance continuously, identify inefficiencies early, and adjust practices in ways that improve both environmental outcomes and research efficiency.

Looking ahead, Kevin expects sustainability efforts across the life sciences industry to become increasingly data-driven, transparent, and integrated into broader operational decision-making.

“Over the next few years, sustainability will become more tightly connected to operational KPIs, governance, and risk management. Organizations will need objective, defensible metrics that demonstrate progress over time, and connected equipment data will play a foundational role in making that possible.”

For SciSure customers, the integration with Elemental Machines represents an important step toward making lab sustainability both measurable and operationally actionable. Instead of reviewing sustainability metrics in isolation, teams can see how equipment conditions, utilization patterns, and environmental stability intersect with the samples, materials, and workflows managed within the SciSure SMP.

This visibility empowers labs to identify inefficiencies earlier, optimize energy-intensive equipment, and make more informed decisions about asset utilization and infrastructure planning. By embedding equipment intelligence directly into the operational systems scientists already rely on, the partnership helps transform sustainability from a reporting exercise into a continuous operational discipline.

Polycarbin: Extending sustainability into lab materials and circularity

While standards and equipment intelligence are essential to improving lab sustainability, a significant portion of a laboratory’s environmental footprint lies in the materials it consumes and the waste it generates. Single-use plastics, packaging, and procurement decisions all contribute to Scope 3 emissions, making sustainable sourcing and waste reduction a critical part of the sustainability equation.

Historically, laboratory waste has been treated as an unavoidable byproduct of scientific progress, with large volumes of materials classified as hazardous and sent for incineration or landfill, even when they pose no such risk.

For James O’Brien, Co-founder and CEO at Polycarbin, addressing this blind spot is central to enabling more sustainable science:

“There’s long been this assumption in labs that everything is hazardous and nothing can be recovered. In reality, a significant portion of that material is non-infectious, non-hazardous, and perfectly capable of being diverted into closed-loop recycling streams.”

This misconception has helped sustain a fundamentally inefficient, linear model of consumption. Laboratory plastics are typically produced from fossil fuel-derived virgin resins, used once, and then discarded, creating both environmental impact and supply chain volatility.

Polycarbin’s mission is to replace this linear model with a circular one; recovering laboratory plastics and returning them to the supply chain as high-quality, lab-grade materials.

Through its closed-loop recycling platform, Polycarbin enables laboratories to divert a broad range of waste materials such as rigid plastics, pipette tip boxes, and PPE into dedicated recycling streams, where they are processed and remanufactured into new lab-grade products.

“We’re producing materials that are DNase-free, RNase-free, pyrogen-free, and tested to USP Class VI standards. There are absolutely applications where recycled materials can meet the performance and compliance expectations of modern labs.”

By maintaining these stringent quality standards, Polycarbin directly challenges one of the most persistent barriers to adoption: the assumption that circularity requires a compromise in scientific rigor.

For Polycarbin, circularity is only part of the solution. Ensuring that sustainability efforts are credible, measurable, and actionable is equally important. This is where the company’s Carbin Counter™ platform plays a central role, providing labs with real-time insight into the environmental impact of their recycling activities.

“One of the things we’re most proud of is Carbin Counter, our platform that tracks and quantifies the environmental impact of a lab’s recycling activity in real time. Labs can see exactly how much plastic waste has been diverted from landfill, what their carbon savings look like, and how they’re trending against their own sustainability goals.

That visibility changes behavior — it turns recycling from a passive act into something teams can rally around and improve over time. It creates a culture where sustainability is a metric people actually care about, not just a value statement on a website.”

Built on ISO-compliant, third-party verified life cycle analysis, the platform enables organizations to connect everyday lab activity with defensible sustainability metrics—supporting ESG reporting, regulatory compliance, procurement decisions, and Scope 3 emissions tracking.

Making circularity operational in the digital lab

While visibility and circular systems are essential, implementing these approaches in real-world lab environments requires alignment with existing workflows, safety requirements, and regulatory constraints.

This is where Polycarbin’s partnership with SciSure becomes critical.

By integrating with SciSure, Polycarbin can align its recycling programs with the workflows, safety classifications, and compliance requirements already defined within the digital lab environment. This provides a clearer, more structured view of laboratory operations, helping teams identify which materials can be safely diverted, ensure appropriate training, and scale sustainability initiatives with confidence.

“In labs that use SciSure, there’s a much clearer picture of what’s happening across workflows. That makes it significantly easier to introduce sustainable practices in a compliant, scalable way.”

More broadly, the partnership reflects a shift toward sustainability as an operational capability, rather than a standalone initiative.

“Sustainability becomes much easier to address when you have a well-run, well-organized lab. Platforms like SciSure provide that coordination layer, making it easier to adopt solutions like ours and embed them into everyday operations.”

By extending sustainability into materials, procurement, and waste workflows, Polycarbin addresses a critical but often overlooked part of the lab sustainability challenge. In combination with the standards provided by My Green Lab and the operational intelligence delivered by Elemental Machines, this creates a more complete picture of what sustainable science requires: connecting how labs operate, what they measure, and what they consume into a truly circular, data-driven system.

Bringing standards, data, and workflows together for more sustainable science

Improving lab sustainability is not a challenge any single organization can solve alone. Labs operate within complex ecosystems of technologies, suppliers, infrastructure, and scientific workflows. Meaningful progress requires collaboration across that ecosystem – bringing together the standards that guide behavior, the data that reveals operational realities, the materials and procurement decisions that shape environmental impact, and the systems that turn all of these into consistent daily practice.

As Jon Zibell, VP of Partnerships at SciSure, explains, advancing lab sustainability depends on connecting these elements through strong, purpose-built partnerships.  

“Sustainability in the lab isn’t driven by any single solution, it requires a connected ecosystem of trusted partners working together to deliver real value to shared customers. At SciSure, we’re focused on breaking down data silos between applications, reducing administrative burden, and creating a more seamless, intuitive user experience through integrated technologies. We’re always looking to partner with leading organizations like My Green Lab, Elemental Machines, and Polycarbin to expand that ecosystem and accelerate impact across the industry.”

SciSure’s sustainability partnerships reflect this philosophy. My Green Lab provides globally recognized frameworks, education, and certification standards that help laboratories establish credible sustainability practices. Elemental Machines contributes the operational intelligence needed to understand how equipment, infrastructure, and environmental conditions behave in real time. Polycarbin extends this ecosystem into materials and circularity, enabling labs to reduce waste, adopt more sustainable consumables, and embed closed-loop practices into their operations.

Together, these capabilities provide both the standards, data, and material systems required to improve sustainability in scientific research environments. But translating those insights into everyday practice requires another critical element: operational integration.

Through the SMP, SciSure connects sustainability frameworks, equipment intelligence, circular material flows, and laboratory workflows within a single digital environment. Scientists can access training, manage safety and compliance processes, monitor equipment conditions, make more informed procurement decisions, and track environmental performance through the same systems that govern their daily lab operations.

As sustainability expectations across the science industry continue to grow, collaboration will only become more important. By bringing together partners like My Green Lab, Elemental Machines, and Polycarbin, SciSure is delivering on its mission to make safer, smarter, and more sustainable labs achievable—helping research organizations move toward a more tangible, coordinated, data-driven approach to lab sustainability.

Because solving the sustainability challenge will not come from any single tool or organization, but from ecosystems working together to drive meaningful change.

Ready to make your lab’s sustainability efforts more measurable and actionable? We’re here to help. Contact our team to discuss how SciSure can support your sustainable future.

Einführung

Ein Sicherheitsdatenblatt (SDB) ist ein standardisiertes Dokument mit 16 Abschnitten, das umfassende Informationen über einen chemischen Stoff oder ein chemisches Gemisch enthält, einschließlich seiner Gefahren, sicheren Handhabung und Lagerung, Expositionskontrollen, Notfallmaßnahmen und behördlichen Status. Sicherheitsdatenblätter sind gemäß dem Gefahrenkommunikationsstandard der OSHA (29 CFR 1910.1200) vorgeschrieben und gemäß dem global harmonisierten System zur Einstufung und Kennzeichnung von Chemikalien (GHS) der Vereinten Nationen strukturiert. Sie sind das wichtigste Mittel, mit dem Hersteller, Importeure und Arbeitgeber von Chemikalien den Arbeitnehmern Gefahreninformationen übermitteln.

Für Forschungslabors, Produktionsstätten und wissenschaftliche Organisationen sind SDS-Dokumente weit mehr als eine regulatorische Checkbox. Sie sind die Grundlage einer Programm zur chemischen Sicherheit das schützt die Menschen, gewährleistet die Einhaltung der Vorschriften und unterstützt fundierte Entscheidungen auf allen Ebenen, vom Laborwissenschaftler, der mit Reagenzien umgeht, bis hin zum EHS-Direktor, der sich auf ein Audit vorbereitet.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, was Sicherheitsdatenblätter enthalten, wie das GHS-Framework die Kommunikation über chemische Gefahren weltweit standardisiert, was das HCS-Update 2024 der OSHA für den Zeitplan Ihrer Organisation zur Einhaltung der Vorschriften bedeutet und wie Sie einen nachhaltigen SDB-Managementprozess aufbauen.

Was ist das Global Harmonisierte System (GHS) und warum ist es für SDS wichtig?

Das global harmonisierte System zur Einstufung und Kennzeichnung von Chemikalien (GHS) ist ein von den Vereinten Nationen geleitetes internationales Rahmenwerk, das standardisiert, wie chemische Gefahren eingestuft und kommuniziert werden. Vor dem GHS konnte eine einzelne Chemikalie je nach Land unterschiedlich eingestuft werden, sodass für jede Aufsichtsbehörde separate Kennzeichnungen, separate Sicherheitsdatenblätter und separate Schulungsmaterialien erforderlich waren.

GHS löst dieses Problem, indem es einheitliche Kriterien für die Bewertung chemischer Gefahren festlegt, was zu standardisierten Kennzeichnungen (einschließlich Signalwörtern, Gefahrenhinweisen und Piktogrammen) und einem einheitlichen, international anerkannten SDB-Format mit 16 Abschnitten führt.

Der GHS-Rahmen wird von einem UN-Unterausschuss verwaltet, der die Leitlinien regelmäßig überarbeitet, um den aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnissen und bewährten Verfahren Rechnung zu tragen. Die jüngste wichtige Überarbeitung, GHS-Revision 7, bildet die Grundlage für die Aktualisierung des Gefahrenkommunikationsstandards durch die OSHA im Jahr 2024.

Für Unternehmen, die in mehreren Ländern oder regulatorischen Umgebungen tätig sind, vereinfacht die GHS-Angleichung die Einhaltung von Vorschriften, indem sie einen einzigen Klassifizierungsrahmen bereitstellt. Eine in der EU nach GHS eingestufte und dokumentierte Chemikalie folgt derselben Struktur wie eine in den USA oder Kanada dokumentierte Chemikalie, wodurch Doppelarbeit und das Risiko einer inkonsistenten Gefahrenkommunikation zwischen den Standorten reduziert werden.

Hauptvorteile der GHS-Standardisierung:

• Einheitliche Kriterien für die Gefahrenklassifizierung unabhängig vom Land
• Weltweit verwendetes standardisiertes SDS-Format (16 Abschnitte)
• Universell einsetzbare Piktogramme und Signalwörter, die Risiken visuell kommunizieren
• Vereinfachter grenzüberschreitender Handel und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften für Unternehmen mit mehreren Standorten

Was sind die 16 Abschnitte eines Sicherheitsdatenblatts?

Jedes konforme Sicherheitsdatenblatt folgt einem obligatorischen Format mit 16 Abschnitten. Nach OSHA müssen die Abschnitte 1 bis 8 Informationen enthalten, die für unmittelbare Sicherheitsentscheidungen am wichtigsten sind, während die Abschnitte 9 bis 16 technische, ökologische und behördliche Einzelheiten enthalten.

Das Hazard Communication Standard-Update 2024 der OSHA: Was hat sich für SDS geändert?

Im Mai 2024 hat die OSHA eine umfassende Aktualisierung des Hazard Communication Standard (HCS) abgeschlossen, um die US-Anforderungen an die GHS-Revision 7 anzupassen. Dies ist die bedeutendste Änderung des HCS seit der Aktualisierung von 2012, mit der das GHS-Regelwerk erstmals übernommen wurde. Sie wirkt sich unmittelbar darauf aus, wie Sicherheitsdatenblätter am Arbeitsplatz erstellt, verwaltet und kommuniziert werden.

Die überarbeitete Norm führt neue Gefahrenklassen ein, aktualisiert die Einstufungskriterien, verfeinert die Kennzeichnungsanforderungen (einschließlich der Bestimmungen für kleine Behälter) und verleiht den SDS-Inhaltsanforderungen Spezifität. Die OSHA geht davon aus, dass diese Änderungen die Zahl der durch Chemikalien verursachten Arbeitsunfälle und Berufskrankheiten verringern werden, indem die Qualität und Klarheit der den Mitarbeitern zur Verfügung stehenden Gefahreninformationen verbessert wird.

Wichtige Einhaltungsfristen (aktualisiert im Januar 2026):

Die OSHA verlängerte die ursprünglichen Konformitätstermine im Januar 2026 um vier Monate, um den Organisationen zusätzliche Zeit für die Umsetzung der Änderungen zu geben. Die aktuellen Fristen sind:

• 19. Mai 2026: Hersteller, Importeure und Händler von Chemikalien müssen die Sicherheitsdatenblätter und Kennzeichnungen für reine Substanzen aktualisieren, um sie an das überarbeitete HCS anzupassen.
• 20. November 2026: Arbeitgeber müssen die Kennzeichnung am Arbeitsplatz, die Schulungsprogramme für Mitarbeiter und die schriftlichen Gefahrenkommunikationsprogramme für Substanzen aktualisieren.
• 19. November 2027: Hersteller und Importeure müssen Sicherheitsdatenblätter und Etiketten für chemische Gemische aktualisieren.
• 19. Mai 2028: Die Arbeitgeber müssen alle verbleibenden Aktualisierungen für Mischungen abschließen.

Während der Übergangsphase können Unternehmen das HCS von 2012, das überarbeitete HCS von 2024 oder eine Kombination aus beiden einhalten. Eine gemischte Einhaltung erfordert jedoch eine sorgfältige Koordination, um sicherzustellen, dass die Kennzeichnungen, Sicherheitsdatenblätter und Schulungsmaterialien konsistent bleiben.

Für Forschungseinrichtungen und Organisationen mit mehreren Standorten bedeuten diese Fristen, dass SDB-Managementprozesse, chemische Inventarsysteme, und Schulungsprogramme für Mitarbeiter alle müssen innerhalb der nächsten 12 bis 24 Monate überprüft und aktualisiert werden. Unternehmen, die auf manuelle Nachverfolgungsmethoden, Papierordner oder getrennte Tabellenkalkulationen angewiesen sind, sind einem deutlich höheren Risiko ausgesetzt, ins Hintertreffen zu geraten.

Für Unternehmen, die sich auf diese Compliance-Fristen vorbereiten, ist die Entwicklung eines strukturierten Ansatzes für das Chemikalieninventar und das Sicherheitsdatenblatt von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört auch, wie Chemikalien nachverfolgt werden, wie Sicherheitsdatenblätter verwaltet werden und wie Aktualisierungen standortübergreifend und teamübergreifend wiedergegeben werden.

In unserem Webinar zum Aufbau eines skalierbaren Chemikalieninventarprogramms erfahren Sie, wie Sie Workflows für die Erfassung, Abstimmung und Compliance-Berichterstattung strukturieren, damit die SDS-Aufzeichnungen konsistent und auf dem neuesten Stand bleiben, wenn sich die Anforderungen ändern:

Playbook

Ready to implement? Get the full playbook.

Step-by-step guidance on intake, SDS management, MAQ tracking, and Tier II reporting.

Download

Wer benötigt Sicherheitsdatenblätter und wann werden sie benötigt?

Gemäß dem Hazard Communication Standard der OSHA gelten die SDS-Anforderungen für die gesamte chemische Lieferkette:

Hersteller und Importeure von Chemikalien muss für jede gefährliche Chemikalie, die sie herstellen oder in das Land bringen, ein Sicherheitsdatenblatt erstellen und es den nachgelagerten Kunden bei der ersten Lieferung zur Verfügung stellen.

Vertriebspartner muss sicherstellen, dass jeder Lieferung gefährlicher Chemikalien an nachgelagerte Käufer das richtige, aktuelle Sicherheitsdatenblatt beiliegt.

Arbeitgeber muss für jede am Arbeitsplatz vorhandene gefährliche Chemikalie ein aktuelles Sicherheitsdatenblatt einholen und verwalten. Diese müssen für die Mitarbeiter während jeder Arbeitsschicht leicht zugänglich sein und dürfen nicht in einem verschlossenen Schrank aufbewahrt oder in einem gemeinsamen Laufwerksordner vergraben werden, den im Notfall niemand finden kann.

Diese Anforderung gilt allgemein. Sie gilt für Forschungslabors, Produktionsstätten, Krankenhäuser, landwirtschaftliche Betriebe, Wartungswerkstätten und jeden Arbeitsplatz, an dem Mitarbeiter mit Chemikalien umgehen, die über den typischen Verbrauchergebrauch hinausgehen. Die OSHA-Verweise wegen Verstößen gegen die Gefahrenkommunikation gehören durchweg zu den am häufigsten veröffentlichten Berichten der Behörde, und bei schwerwiegenden Verstößen können die Strafen bis zu 16.550 USD pro Fall betragen.

Für wissenschaftliche Organisationen, die Hunderte oder Tausende von Chemikalienbehältern in mehreren Labors, Gebäuden oder Campus verwalten, ist die Pflege der aktuellen SDB-Dokumentation eine erhebliche betriebliche Herausforderung, die manuelle Prozesse allein nicht zuverlässig bewältigen können.

So verwalten Sie Sicherheitsdatenblätter effektiv in Ihrem Unternehmen

SDB-Dokumente in den Akten zu haben, ist nur ein Teil der Anforderung. Die eigentliche Herausforderung bei der Einhaltung von Vorschriften besteht darin, sicherzustellen, dass sie aktuell, zugänglich und mit Ihrem Chemikalieninventar verknüpft sind. So sieht ein effektiver SDB-Managementprozess in der Praxis aus.

Der Unterschied zwischen papierbasiertem und digitalem SDB-Management besteht nicht nur in der Bequemlichkeit. Dies wirkt sich auf die Compliance-Bereitschaft, die Reaktionszeit bei Notfällen und darauf aus, ob Ihr Team tatsächlich die richtigen Informationen finden kann, wenn es darauf ankommt.

1. ‍Sorgen Sie dafür, dass SDS-Dokumente mit Ihrem Chemikalieninventar verknüpft sind. Ein Sicherheitsdatenblatt ist nur nützlich, wenn es für die betreffende Chemikalie schnell gefunden werden kann. Der zuverlässigste Ansatz ist ein elektronisches System, das Sicherheitsdatenblätter automatisch mit einzelnen Chemikalienbehältern verknüpft, die nach dem Namen der Chemikalie, der CAS-Nummer oder dem Hersteller durchsucht werden können. Dadurch entfällt das häufig auftretende Problem, dass ein SDB-Binder nicht mit dem übereinstimmt, was sich tatsächlich im Regal befindet.
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2. Überprüfung und Aktualisierung in einem definierten Zyklus. Das GHS empfiehlt, die SDS-Informationen alle 3 bis 5 Jahre zu überprüfen, auch wenn keine neuen Gefahrendaten gemeldet wurden. Die EU- und OSHA-Vorschriften schreiben außerdem vor, dass Aktualisierungen innerhalb von 90 Tagen nach Bekanntwerden wichtiger neuer Informationen über die Gefahren einer Chemikalie vorgenommen werden. Ohne einen systematischen Überprüfungsprozess häufen sich veraltete Datenblätter an und es entstehen stille Lücken bei der Einhaltung der Vorschriften.‍
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3. Stellen Sie sicher, dass die Barrierefreiheit den gesetzlichen Erwartungen entspricht. Nach OSHA muss das Sicherheitsdatenblatt während jeder Arbeitsschicht leicht zugänglich sein. „Leicht zugänglich“ bedeutet, dass Mitarbeiter das entsprechende Sicherheitsdatenblatt schnell finden können, ohne einen Vorgesetzten ausfindig machen, Ordner durchsuchen oder in einem verwirrenden Verzeichnis navigieren zu müssen. Elektronische SDS-Datenbanken, insbesondere solche, die integriert sind Verwaltung des chemischen Inventars, erfüllen diesen Standard, indem sie den suchbasierten Zugriff von jedem Arbeitsplatz, Laborterminal oder angeschlossenen Gerät aus ermöglichen.‍
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4. Verbinden Sie SDS mit Training und Onboarding. Jeder Mitarbeiter, der mit oder in der Nähe von gefährlichen Chemikalien arbeitet, muss darin geschult werden, Sicherheitsdatenblätter zu lesen, zu verstehen und darauf zuzugreifen. Diese Schulung sollte dokumentiert und immer dann aktualisiert werden, wenn neue Chemikalien eingeführt werden oder wenn sich der Inhalt der Sicherheitsdatenblätter aufgrund einer Neuklassifizierung ändert. A) Trainingsmanagementsystem das den Abschluss nachverfolgt und Erinnerungen auslöst, vereinfacht dies für Unternehmen mit großen oder verteilten Teams.‍
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5. Bereiten Sie sich proaktiv auf Audits vor. Die Aufsichtsbehörden erwarten ein aktuelles Chemikalieninventar mit entsprechenden Sicherheitsdatenblättern für jede gefährliche Chemikalie vor Ort. Sie überprüfen auch, ob die Mitarbeiter wissen, wo Sicherheitsdatenblätter zu finden sind und wie sie zu lesen sind. Organisationen, die Sicherheitsdatenblätter digital verwalten, mit integrierten Berichterstattung zur Einhaltung von Vorschriften, kann innerhalb von Minuten die Prüfungsbereitschaft nachweisen, anstatt sich um das Zusammenstellen von Unterlagen zu bemühen.

Einen genaueren Einblick in die Anforderungen der Aufsichtsbehörden bei Inspektionen zur Chemikaliensicherheit finden Sie unter 5 häufig gestellte Fragen von Chemikalienaufsichtsbehörden (und wie man sie beantwortet).

Unternehmen, die ihr Chemikalieninventarprogramm aufbauen oder aktualisieren, können dies ebenfalls erkunden Das Playbook zur Bestandsverwaltung chemischer Stoffe von SciSure für einen schrittweisen Rahmen, der die Aufnahme, den Abgleich, die Verwaltung der Sicherheitsdatenblätter und die behördliche Berichterstattung abdeckt.

GHS-Gefahrenpiktogramme: visuelle Kommunikation chemischer Risiken

Das GHS verwendet einen Satz von neun standardisierten Piktogrammen, die jeweils von einem roten rautenförmigen Rand umgeben sind, um bestimmte Kategorien chemischer Gefahren visuell zu kommunizieren. Diese Piktogramme erscheinen sowohl auf chemischen Etiketten als auch in Abschnitt 2 jedes Sicherheitsdatenblatts.

Jedes Piktogramm steht für einen bestimmten Gefahrentyp: Gesundheitsgefahren (wie Karzinogenität oder Sensibilisierung der Atemwege), physikalische Gefahren (wie Entflammbarkeit oder Explosivität) und Umweltgefahren (wie aquatische Toxizität). Die visuelle Standardisierung bedeutet, dass ein Arbeitnehmer in jedem Land die Gefahrenkategorie auf einen Blick erkennen kann, unabhängig von der Sprache.

Für Laborleiter und Sicherheits- und Compliance-Beauftragte ist es unerlässlich, die Piktogramme zu verstehen, um Chemikalien ordnungsgemäß lagern (um sicherzustellen, dass inkompatible Materialien getrennt werden), eine geeignete Schutzausrüstung auswählen und fundierte Entscheidungen darüber treffen zu können, welche Chemikalien in gemeinsam genutzten Räumen verwendet werden dürfen.

Ein Referenzhandbuch zu allen GHS-Piktogrammen ist erhältlich unter Die Schnellkarte der OSHA zu Piktogrammen.

Fazit

Sicherheitsdatenblätter sind eines der wichtigsten Dokumente in jedem Chemikaliensicherheitsprogramm. Sie standardisieren die Art und Weise, wie Gefahreninformationen weitergegeben werden, schützen die Menschen, die täglich mit Chemikalien arbeiten, und bilden die Grundlage für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gemäß dem Gefahrenkommunikationsstandard der OSHA.

Da das überarbeitete HCS der OSHA die US-Standards an GHS Revision 7 anpasst und die Compliance-Fristen in den Jahren 2026 und 2027 näher rücken, ist es jetzt an der Zeit, dass Unternehmen ihre SDB-Managementprozesse überprüfen. Das bedeutet, zu überprüfen, ob für jede Chemikalie vor Ort ein aktuelles Sicherheitsdatenblatt vorhanden ist, sicherzustellen, dass die Mitarbeiter auf diese Dokumente zugreifen und sie verstehen können, und die Sicherheitsdatenblätter mit anderen Dokumenten zu verknüpfen chemisches Inventar und Sicherheitsinfrastruktur das unterstützt den täglichen Betrieb.

Die Organisationen, die das Sicherheitsdatenmanagement als fortlaufenden operativen Prozess und nicht als einmalige Archivierungsaufgabe betrachten, sind diejenigen, die prüfungsbereit sind, in Notfällen schneller reagieren und eine echte Kultur der Chemikaliensicherheit aufbauen.

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Moderne Labore generieren enorme Mengen an experimentellen Daten. Vom Hochdurchsatz-Screening bis hin zur Prozessanalytik, Charakterisierung und Qualitätskontrolle produzieren die heutigen Forschungsabläufe immer komplexere Datensätze. Die Erfassung dieser Daten ist dank digitaler Laborplattformen einfacher geworden, aber die Umwandlung dieser Daten in verwertbare Erkenntnisse ist oft eine andere Geschichte.

Die meisten Labore haben ihre Datenanalyse-Workflows jedoch nicht entworfen. Sie wuchsen organisch, Tool für Tool, Datei für Datei. Das hat zur Folge, dass die Datenanalyse in vielen Laboren immer noch außerhalb des digitalen Workflows stattfindet. Protokolle können digital ausgeführt und dokumentiert werden, aber sobald die Daten generiert sind, exportieren Wissenschaftler häufig Daten in Tabellenkalkulationen, statistische Tools oder Visualisierungssoftware, um Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen. Die Ergebnisse werden dann manuell zurück in das Zentralsystem des Labors übertragen.

Es ist ein Arbeitsablauf, den die meisten Wissenschaftler erkennen. Und obwohl er sich routinemäßig anfühlt, führt er zu unnötiger Komplexität: Er verlangsamt die Forschung, eröffnet Möglichkeiten für Fehler und macht es schwieriger, eine vollständige und nachvollziehbare Aufzeichnung darüber zu führen, wie die Ergebnisse generiert wurden.

Da Forschungsorganisationen skalieren und Experimente datenintensiver werden, werden diese getrennten Arbeitsabläufe zu einem großen betrieblichen Engpass.

Im Rahmen seiner Vision für ein wirklich vernetztes, durchgängiges digitales Labor-Ökosystem hat SciSure eine Partnerschaft geschlossen mit DataChaperone um die automatisierte KI-fähige Labordatenanalyse direkt in die Wissenschaftliche Managementplattform (SMP). DataChaperone führt eine spezielle Analyseebene ein, die den meisten Labors derzeit fehlt. Durch die Integration können in SciSure erfasste experimentelle Daten nahtlos in automatisierte Analyse-Workflows einfließen, wobei die Ergebnisse ohne manuelle Datenverarbeitung an die Plattform zurückgegeben werden.

Um zu verstehen, wie diese Integration SciSure-Kunden hilft, ihre Labordatenanalyse zu optimieren und tiefere Einblicke aus ihren Forschungsdaten zu gewinnen, haben wir mit Lars-Eric Feilmich, CEO und Mitbegründer von DataChaperone, gesprochen. In der folgenden Diskussion erklärt Lars, wie automatisierte Analyse-Workflows die manuelle Datenverarbeitung überflüssig machen, Analyseprozesse standardisieren und SciSure-Kunden helfen können, die Lücke zwischen Datenerfassung und wissenschaftlichen Erkenntnissen zu schließen.

Die versteckte Lücke in der Labordatenanalyse

In der Praxis zeigt sich die Diskrepanz zwischen Datengenerierung und Analyse darin, wie Wissenschaftler täglich mit Daten arbeiten. Selbst in Laboren, die digitale Plattformen eingeführt haben, erfolgt die Datenanalyse oft immer noch mit mehreren Tools außerhalb des Kernsystems.

Wissenschaftler exportieren die Rohdaten der Instrumente in Tabellenkalkulationen oder spezielle Tools, erstellen Grafiken und Berichte und geben die wichtigsten Ergebnisse dann manuell erneut in das zentrale System ein.

„Wissenschaftler verwenden in der Regel 3 bis 5 verschiedene Tools, um Rohdaten zu einem gemeldeten Ergebnis zu verarbeiten. Es sollte ein kontinuierlicher Arbeitsablauf sein, aber in der Praxis wird er auf viele verschiedene Systeme aufgeteilt.“

Dies mag sich für viele Wissenschaftler natürlich anfühlen, birgt jedoch erhebliche betriebliche Reibungen und Risiken. Jede manuelle Übergabe zwischen Systemen erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, verlangsamt die Berichtszeitpläne und erschwert es, vollständig rückverfolgbare Aufzeichnungen darüber zu führen, wie die Ergebnisse generiert wurden. Diese Fragmentierung hat echte Kosten:

„Wissenschaftler verbringen bis zu 25% ihrer Zeit mit manueller Datenverarbeitung. Sie exportieren Ergebnisse aus einem System, verarbeiten sie an einem anderen Ort, generieren Grafiken und bringen die Ergebnisse dann zurück in die Hauptplattform. Diese Hin- und Herverarbeitung von Daten wird zu einem echten Engpass.“

In regulierten Umgebungen können die Auswirkungen sogar noch größer sein. Manuelle Schritte erfordern oft eine zweite Überprüfung, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt sind. Dies erhöht den Arbeitsaufwand und die Bearbeitungszeit für bereits überlastete Teams.

„Fehler beim Kopieren und Einfügen mögen geringfügig erscheinen, aber in einer großen Organisation treten sie regelmäßig auf. Aus diesem Grund ist es in vielen regulierten Umgebungen erforderlich, dass eine zweite Person die Ergebnisse überprüft, was den Prozess noch mehr Zeit in Anspruch nimmt.“

Da die Datensätze wachsen und der Laborbetrieb immer größer wird, wird es immer schwieriger, diese Arbeitsweise aufrechtzuerhalten.

Der Wert der Automatisierung von Arbeitsabläufen zur Labordatenanalyse

In der Erkenntnis, dass viele dieser Ineffizienzen auf die manuelle Datenverarbeitung zurückzuführen sind, wurde DataChaperOne entwickelt, um Labors dabei zu unterstützen, fragmentierte Analyse-Workflows in strukturierte, standardisierte und automatisierte Prozesse umzuwandeln.

Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Wissenschaftler Daten manuell zwischen Tools verschieben, fungiert die Plattform als dedizierte Analyseebene zwischen bestehenden Laborsystemen. Sie automatisiert, wie Geräterohdaten importiert, transformiert, analysiert und gemeldet werden, und integriert gleichzeitig eine KI-gestützte Logik, bei der analytische Entscheidungen für vordefinierte Regeln zu komplex sind.

„Wenn ein Analyse-Workflow in einem Protokoll beschrieben werden kann, können wir ihn automatisieren. Wissenschaftler führen immer wieder dieselben Analysetypen durch, verarbeiten Geräteergebnisse, wenden statistische Methoden an, erstellen Grafiken und erstellen Berichte. All das kann mit dem erforderlichen Maß an Flexibilität standardisiert und automatisiert werden.“

Das Herzstück der Plattform ist eine flexible Python-basierte Architektur, die es DataChaperone ermöglicht, eine Vielzahl wissenschaftlicher Arbeitsabläufe in Biowissenschaften und Biotech-Anwendungen zu unterstützen. Diese Pipelines können alles von der Datentransformation und statistischen Analyse bis hin zur Visualisierung und Berichtsgenerierung bewältigen.

In der Praxis bedeutet dies, dass Modelle des maschinellen Lernens auf Aufgaben wie Mustererkennung, Anomalieerkennung und Klassifizierung angewendet werden können, sodass komplexe analytische Entscheidungen konsistent und maßstabsgerecht ausgeführt werden können.

„Egal, ob es sich um Statistiken, Datentransformationen, Visualisierungen oder komplexere Workflows handelt, wir können Pipelines erstellen, die die Durchführung dieser Analysen automatisieren.“

Neben der Automatisierung sorgt die Plattform auch für mehr Konsistenz und Rückverfolgbarkeit bei der Analyse von Labordaten. Jeder Schritt des Workflows wird explizit definiert und jedes Mal auf die gleiche Weise ausgeführt, wobei Variablen und Parameter protokolliert werden. So entsteht ein übersichtlicher Audit-Trail, der nachverfolgt, wie die Ergebnisse generiert wurden.

DataChaperOne ermöglicht auch Funktionen wie automatische Datenqualitätsprüfungen, standardisierte Berichte und Metaanalysen für Datensätze, sobald die Arbeitsabläufe harmonisiert sind, sodass Unternehmen im Laufe der Zeit mehr Wert aus ihren experimentellen Daten ziehen können.

„Wissenschaftler wurden nicht zu Wissenschaftlern, um ihre Zeit damit zu verbringen, Zahlen zwischen Tabellen zu verschieben. Wenn diese Aufgaben automatisiert sind, können sie sich viel mehr auf die Interpretation der Ergebnisse und die Planung besserer Experimente konzentrieren.“

Durch die Umwandlung manueller Analyseprozesse in standardisierte Arbeitsabläufe hilft die Plattform Forschungsteams dabei, konsistente, reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig den Betriebsaufwand zu reduzieren.

Den Kreislauf zwischen Experiment und Erkenntnis schließen

Die Automatisierung der Labordatenanalyse ist ein großer Fortschritt, aber die eigentliche Transformation findet statt, wenn diese Workflows direkt in die Systeme eingebettet sind, in denen Experimente entworfen, ausgeführt und aufgezeichnet werden.

Hier zeigt die Partnerschaft zwischen SciSure und DataChaperOne echte Wirkung. Für DataChaperOne zeichnete sich SciSure als natürlicher Partner aus, da sich die beiden Plattformen auf ergänzende Teile des wissenschaftlichen Workflows beziehen.

„Was uns sofort auffiel, war, wie komplementär die Plattformen sind. SciSure bietet die Umgebung, in der wissenschaftliche Arbeit organisiert und experimentelle Daten erfasst werden. DataChaperone stellt die Analyseebene bereit, die diese Daten verarbeitet. Wenn Sie diese beiden Funktionen kombinieren, können Sie den gesamten Weg vom Experiment bis zum Ergebnis automatisieren.“

Diese digitale Grundlage ist entscheidend, um automatisierte Analysen zu ermöglichen. Viele Forschungseinrichtungen sind bestrebt, fortschrittliche Analysefunktionen einzuführen, aber ihre experimentellen Daten sind immer noch auf Tabellenkalkulationen, Notizbücher und nicht miteinander verbundene Systeme verstreut.

„Wir sprechen oft mit Laboren, die daran interessiert sind, ihre Analyse-Workflows zu automatisieren, aber sie arbeiten immer noch in papierbasierten oder teilweise digitalisierten Umgebungen. Wenn die Daten nicht konsistent und digital erfasst werden, ist es sehr schwierig, die nächsten Schritte zu automatisieren.“

Durch die direkte Integration von DataChaperone in die SMP-Umgebung können SciSure-Kunden nun innerhalb eines einzigen verbundenen Workflows von der Durchführung von Experimenten zu Analyseergebnissen übergehen. In SciSure generierte und aufgezeichnete Versuchsdaten können direkt in automatisierte Analysepipelines einfließen. Die Ergebnisse werden an die Plattform zurückgegeben und mit dem ursprünglichen Experiment verknüpft.

Anstatt Datensätze in Tabellenkalkulationen zu exportieren, Analysen in separaten Tools auszuführen und Berichte manuell zu erstellen, wird der analytische Workflow zu einem strukturierten Prozess, der in die digitale Laborumgebung eingebettet ist.

Nehmen wir zum Beispiel das Durchflusszytometrie-Gating, einen häufigen Arbeitsschritt, der eine subjektive Interpretation erfordert:

„Bei der Durchflusszytometrie entscheiden Wissenschaftler, wo die Schwellenwerte für die Auswertung der Daten festgelegt werden. Diese Entscheidungen sind subjektiv, und verschiedene Wissenschaftler können sie leicht unterschiedlich angehen. Wenn dieser Prozess standardisiert und automatisiert ist, entfernt man diese Subjektivität und macht die Analyse viel konsistenter.“

Durch die Anwendung KI-gesteuerter Klassifikationsmodelle können diese Entscheidungen kodiert und konsistent in allen Datensätzen ausgeführt werden, wodurch Variabilität vermieden wird und gleichzeitig die wissenschaftliche Absicht gewahrt bleibt.

Das gleiche Prinzip gilt für viele andere Arbeitsabläufe zur Labordatenanalyse, einschließlich der mikroskopischen Bildanalyse, der Qualitätskontrolle von Tests und der statistischen Validierung. Indem Labore diese Analyseschritte direkt in den digitalen Arbeitsablauf einbetten, können sie sicherstellen, dass die Methoden projekt- und teamübergreifend einheitlich angewendet werden.

Für Wissenschaftler bedeutet dies, dass sie weniger Zeit für die Durchführung sich wiederholender Analyseaufgaben aufwenden müssen und sich mehr auf die Interpretation der Ergebnisse konzentrieren können.

„Wissenschaftler arbeiten gerne mit Daten, aber es macht ihnen nicht unbedingt Spaß, sich wiederholende Entscheidungen zu treffen, die eigentlich standardisiert werden sollten. Wenn diese Entscheidungen in automatisierten Arbeitsabläufen kodiert werden können, sind Wissenschaftler von Routineaufgaben befreit und können sich auf die Fragen konzentrieren, die die Forschung tatsächlich voranbringen.“

Die Integration beseitigt auch einen häufigen Engpass für Datenwissenschaftler und Bioinformatiker. Analytische Pipelines, die normalerweise für verschiedene Projekte wiederholt geändert werden müssten, können stattdessen einmal implementiert und teamübergreifend eingesetzt werden.

„Was heute oft passiert, ist, dass ein Datenwissenschaftler eine Analysepipeline entwirft und dann den Rest des Jahres damit verbringt, leicht unterschiedliche Versionen davon für verschiedene Projekte zu verwalten. Mit einem Plattformansatz können sie sich darauf konzentrieren, die besten Analysemethoden zu entwickeln, während die Plattform sich darum kümmert, wie diese Methoden ausgeführt und eingesetzt werden.“

Durch die direkte Einbettung automatisierter Analysen in die digitale Laborplattform hilft die SciSure-DataChaperone-Integration Laboren dabei, einen ehemals fragmentierten Prozess in einen kontinuierlichen, rückverfolgbaren wissenschaftlichen Arbeitsablauf umzuwandeln.

Erfahren Sie mehr über das DataChaperone Marketplace Add-on

Umwandlung strukturierter Labordaten in wissenschaftliche Erkenntnisse

Sobald die Arbeitsabläufe zur Labordatenanalyse automatisiert und in das digitale Labor-Ökosystem eingebettet sind, gewinnen Labore an etwas noch Wertvollerem als an Effizienz: der Fähigkeit, ihre Daten auf einem viel breiteren Maßstab zu verstehen.

Wenn Experimente digital erfasst, über standardisierte Workflows analysiert und auf einer verbundenen Plattform wie dem SciSure SMP gespeichert werden, existieren Datensätze nicht mehr als isolierte Ergebnisse einzelner Experimente. Stattdessen werden sie Teil einer wachsenden Menge strukturierter wissenschaftlicher Daten, die projekt-, team- und zeitübergreifend untersucht werden können.

Dies öffnet die Tür zu fortschrittlicheren Formen der Labordatenanalyse, bei denen KI und maschinelles Lernen angewendet werden können, um Muster zu identifizieren, Anomalien zu erkennen und Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen. Ein Beispiel dafür ist die Trendanalyse in der Qualitätskontrolle, bei der Labore beobachten, wie sich Tests und Kontrollen im Laufe der Zeit verhalten.

„Wenn Ihre Daten auf konsistente Weise gespeichert und verarbeitet werden, können Sie damit beginnen, Trends in allen Experimenten zu untersuchen. So können Sie beispielsweise überwachen, wie sich ein Test oder eine Kontrolle im Laufe der Zeit verhält, und schnell erkennen, wenn etwas zu driften beginnt.“

Diese Funktionen können auch mithilfe von maschinellem Lernen erweitert werden, um Ausreißer automatisch zu kennzeichnen, neue Trends zu identifizieren oder subtile Veränderungen der Testleistung zu erkennen, die bei manueller Analyse allein möglicherweise nicht sichtbar sind.

Ohne dieses Maß an Sichtbarkeit bleiben Probleme oft unbemerkt, bis Experimente scheitern. Wissenschaftler müssen dann möglicherweise ihre Schritte über mehrere Datensätze und Systeme hinweg zurückverfolgen, um die eigentliche Ursache zu ermitteln — ein Prozess, der Tage oder sogar Wochen dauern kann. Im Gegensatz dazu ermöglichen standardisierte Analyse-Workflows den Forschungsteams, Probleme früher zu erkennen und die Versuchsleistung besser kontrollieren zu können.

Wenn sich Datensätze ansammeln, ermöglicht diese Konsistenz auch eine tiefere Metaanalyse, bei der Muster in ganzen Forschungsprogrammen und nicht innerhalb einzelner Experimente identifiziert werden können. Im Laufe der Zeit können diese Funktionen die Arbeitsweise von Forschungsorganisationen erheblich verändern. Wenn Labore wachsen und der Versuchsdurchsatz steigt, werden manuelle analytische Arbeitsabläufe oft zu einem großen Engpass.

„Der Laborbetrieb ist überraschend schwer zu skalieren. Sie können die Größe Ihres Labors verdoppeln, aber das bedeutet nicht, dass Sie die Leistung verdoppeln. Viele der Engpässe sind auf manuelle Prozesse zurückzuführen, die einfach nicht gut skalierbar sind.“

Automatisierte und standardisierte analytische Workflows helfen dabei, diese Einschränkungen zu beseitigen. Anstatt für jeden Datensatz eine manuelle Interpretation oder sich wiederholende Analyseschritte zu erfordern, können Analysepipelines konsistent und vorhersehbar ablaufen, sodass Teams größere Mengen experimenteller Daten verarbeiten können, ohne den Arbeitsaufwand proportional zu erhöhen.

Für Forschungsleiter entsteht dadurch ein besser skalierbares Betriebsmodell, bei dem neue Experimente, neue Teams und neue Projekte auf derselben analytischen Infrastruktur aufbauen können.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass dieses strukturierte Umfeld die Grundlage für eine tiefere Form der wissenschaftlichen Entdeckung schafft.

„Das Wissen steckt bereits in den Daten. Die Herausforderung besteht darin, dass die meisten Unternehmen keine gute Möglichkeit haben, es zu erkunden.“

Wenn experimentelle Daten, analytische Arbeitsabläufe und Ergebnisse in einem vernetzten digitalen Ökosystem vorliegen, können Labore beginnen, Zusammenhänge und Erkenntnisse aufzudecken, die sonst in Rohdatensätzen verborgen bleiben würden.

Für SciSure-Kunden ist die Integration mit DataChaperOne ein wichtiger Schritt in diese Zukunft — eine Zukunft, in der die digitale Laborplattform nicht nur Experimente unterstützt, sondern Forschern auch kontinuierlich hilft, aus den Daten zu lernen, die diese Experimente generieren.

Aufbau eines stärker vernetzten digitalen Labors

Da experimentelle Datensätze an Größe und Komplexität zunehmen, besteht die Herausforderung für moderne Labore nicht mehr nur darin, Daten zu generieren, sondern zu verwalten, wie diese Daten verarbeitet, interpretiert und genutzt werden.

Durch die direkte Integration der automatisierten Labordatenanalysefunktionen von DataChaperone in das SciSure SMP können Labore fragmentierte Arbeitsabläufe hinter sich lassen und einen stärker vernetzten Ansatz für wissenschaftliche Daten verfolgen. Analyseschritte wie die Durchflusszytometrie, die mikroskopische Bildinterpretation und die Qualitätskontrolle der Tests können in derselben Umgebung standardisiert und automatisiert werden, in der Experimente entworfen und aufgezeichnet werden.

Die Wirkung geht über die Effizienz hinaus. Wenn analytische Pipelines konsequent angewendet werden und die Ergebnisse weiterhin mit ihrem experimentellen Kontext verknüpft bleiben, erhalten Labore ein weitaus klareres Bild davon, wie sich ihre Wissenschaft entwickelt. Die Teams können die Testleistung im Laufe der Zeit überwachen, neue Trends bei den Experimenten erkennen und sicherstellen, dass die Analysemethoden projektübergreifend einheitlich angewendet werden.

Für SciSure-Kunden ist die Partnerschaft mit DataChaperone ein wichtiger Schritt in Richtung eines stärker integrierten digitalen Labors, in dem Experimente, Analysen und Erkenntnisse Teil eines einzigen, kontinuierlichen wissenschaftlichen Workflows sind.

Wenn Experimente und Analysen in einem System ablaufen, sind die Ergebnisse keine statischen Berichte mehr. Sie werden wiederverwendbar, vergleichbar und skalierbar.

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