Digitales Labor: Womit du anfängst, wenn Papier und Excel nicht mehr reichen

In vielen Laboren läuft die Arbeit heute schon digital, nur eben nicht durchgängig. Die Waage druckt einen Zettel, jemand tippt die Zahl in eine Excel-Tabelle, ein Kollege kopiert sie in den Bericht, und am Ende wird der Bericht ausgedruckt und abgeheftet. Jede dieser Stationen kostet Zeit, und an jeder kann ein Fehler entstehen. Dieser Beitrag zeigt, womit du anfängst, wenn du das ändern willst. Er gehört zum Fachbuch Das digitale Labor von Dr. Elke Spahn und Björn Poleschner, das im November 2026 erscheint.

Was ein digitales Labor ist und was nicht

Ein digitales Labor ist kein einzelnes Programm. Es bedeutet, dass Daten dort erfasst werden, wo sie entstehen, und ohne Umweg zu den Menschen gelangen, die sie brauchen. Eine Software gehört meistens dazu, aber sie steht nicht am Anfang. Wer ein System anschafft, bevor er seine Abläufe kennt, überträgt die alten Probleme in ein neues Werkzeug.

1. Die Abläufe sichtbar machen

Nimm einen typischen Auftrag und verfolge ihn vom Probeneingang bis zum Bericht. Wer fasst wann was an? Wo wird etwas aufgeschrieben, wo abgetippt, wo kopiert? Dafür reichen oft ein Whiteboard und ein Nachmittag mit den Leuten, die die Arbeit tatsächlich machen.

2. Medienbrüche zählen

Ein Medienbruch ist jede Stelle, an der Daten das Medium wechseln: vom Messgerät auf einen Zettel, vom Zettel in Excel, von Excel in ein Berichtsformular. Zähle sie. Die Stellen mit den meisten Brüchen kosten meist auch die meiste Zeit und sind am anfälligsten für Fehler.

3. Mit dem größten Risiko anfangen

Nicht alles muss auf einmal umgestellt werden. Beginne dort, wo ein Fehler am teuersten wäre oder wo Prüfer zuerst hinsehen, bei Daten für Freigaben, Zertifikate oder Audits. Als Maßstab hilft das Prinzip ALCOA+: Daten sollen zuordenbar, lesbar, zeitnah erfasst, original und richtig sein, dazu vollständig, konsistent, beständig und verfügbar. Je weniger Handarbeit zwischen Messung und Ablage liegt, desto leichter lässt sich das einhalten.

4. Validierung von Anfang an mitdenken

Wenn eine Software Ergebnisse berechnet oder freigibt, muss nachvollziehbar sein, dass sie das richtig tut. Das nennt man Validierung. Wer sie erst am Ende angeht, verliert oft Monate. Regelwerke, an denen sich Labore orientieren, etwa ISO/IEC 17025 oder GMP, verlangen eine nachvollziehbare Datenhandhabung. Eine passende Software kann dabei unterstützen und vieles erleichtern. Die Verantwortung für die Daten bleibt trotzdem im Labor.

5. Die Menschen mitnehmen

Ein System, das niemand benutzen will, bleibt eine Insel. Frage die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, was sie im Alltag am meisten nervt. Meist sind das genau die Stellen aus Schritt 2, und wer sie löst, gewinnt die besten Fürsprecher.

Wer wovon etwas hat

Die Laborleitung verliert weniger Zeit mit Suchen und Abtippen. Das Qualitätsmanagement bekommt nachvollziehbare Daten und weniger Abweichungen durch Übertragungsfehler. Die Geschäftsführung gewinnt kürzere Durchlaufzeiten und Audits, die sich besser planen lassen.

Das Buch geht diese Schritte Kapitel für Kapitel durch, mit Beispielen aus dem Laboralltag. Alle Neuerscheinungen des Herbstes findest du im Beitrag „Herbst 2026: Sechs neue Bücher“.