RAYA 2026 – Robotik und KI in der Pharmabranche im Allgemeinen
Ich bin Alperen Gökce, Masterstudent im Fach Industrielle Biotechnologie an der Technischen Universität München (TUM). Vom 29. September bis zum 1. Oktober 2026 nahm ich gemeinsam mit drei Kommilitonen der TUM an der ISPE Robotics & AI and RAYA Conference 2026 in Zürich teil. Die von Takeda ausgerichtete Veranstaltung bot uns die Gelegenheit, zu erkunden, wie Robotik und KI in den pharmazeutischen Arbeitsalltag integriert werden könnten. Die Vorträge und die Ausstellung lieferten reichlich Gesprächsstoff, von Laboraufgaben bis hin zu den Herausforderungen bei der Vernetzung eines gesamten Arbeitsablaufs.
Wie könnten Robotik und KI im pharmazeutischen Arbeitsalltag aussehen? Die Konferenz lieferte uns konkrete Beispiele für beides und zeigte zugleich, warum es hilfreich ist, ihre jeweiligen Rollen voneinander abzugrenzen. Zu den KI-Anwendungen gehörten die Analyse von Zellbildern sowie die Unterstützung bei der Sichtprüfung auf Verpackungsfehler und Partikel. Weitere Beispiele betrafen die Überwachung von Prozessen und die Vorhersage von Geräteproblemen. Diese Anwendungen zeigten, wie weit das Thema über Chatbots hinausgeht. KI kann dabei helfen, die in einem Labor oder Fertigungsprozess generierten Informationen zu interpretieren, ohne dass dabei zwangsläufig ein Roboter zum Einsatz kommen muss.
Die Robotik rückte die physische Seite in den Fokus. Wir erfuhren von Robotern, die Flüssigkeiten handhaben, Proben vorbereiten und Materialien zwischen Laborstationen transportieren. Die mobile Laborlogistik war besonders interessant, da sie sich mit der Herausforderung befasste, in einem bestehenden Labor zu arbeiten. Ein auf der Messe vorgestelltes System konnte Produkte zwischen den Stationen transportieren und so den Arbeitsablauf unterstützen, ohne dass das gesamte Labor an eine fest installierte Roboterzelle angepasst werden musste. Dadurch fühlte sich die Diskussion sehr nah an der praktischen Frage an, wie ein Labor Automatisierung in seine bestehende Struktur integrieren könnte.
Es gab zudem Beispiele für die Zusammenarbeit von KI und Robotik. In den Vorträgen wurden Systeme beschrieben, bei denen Kameras und Sensoren Informationen liefern, die KI eine Entscheidung unterstützt und ein Roboter die physische Handlung ausführt. Ein Beispiel in der Ausstellung befasste sich mit der Reinigung von Komponenten in der pharmazeutischen Fertigung mithilfe von KI und Robotik. Die KI wurde eingesetzt, um das zu reinigende Teil zu identifizieren und die für die Aufgabe erforderlichen Informationen abzurufen. Dies ermöglichte es uns, sich ein konkretes Bild von ihrer Beziehung zu machen. Die Analyse hilft dabei, festzustellen, was geschehen muss, und das Robotersystem führt die Arbeit aus. Es wurde zudem deutlich, dass die Kombination beider Technologien einer bestimmten Aufgabe dienen sollte und nicht als Selbstzweck zu betrachten ist.
In mehreren Vorträgen erfuhren wir, wie viel Arbeit erforderlich ist, um diese Anwendungen in den täglichen Betrieb zu integrieren. Einen Roboter dazu zu bringen, eine einzelne Aufgabe auszuführen, ist nur der Anfang; die Anbindung an den Rest des Labors erfordert jedoch sorgfältige Planung. In einem autonom betriebenen Labor wurde die Vernetzung von zehn Softwaretools als größte Herausforderung beschrieben. Dieses Beispiel machte uns die Bedeutung der Integration besonders deutlich. Der Kauf und die Installation der Geräte waren nur ein Teil des Programms. Auch die Software musste nahtlos zusammenarbeiten.
In derselben Präsentation wurde die Erfassung von Daten und deren Kontext während der Experimente hervorgehoben, um das maschinelle Lernen zu unterstützen. Dies verdeutlichte einen weiteren Aspekt, wie KI im Arbeitsalltag sinnvoll eingesetzt werden kann. Ein vernetztes Labor muss berücksichtigen, was mit den von ihm erzeugten Informationen geschieht und wie Proben zwischen den Geräten transportiert werden. Ein weiterer Vortrag veranschaulichte, wie sich ein Projekt, das mit einem einzigen Roboter begann, zu einem Programm mit fünf Arbeitssträngen ausweitete. Eine Skalierung erfordert, frühzeitig den gesamten Arbeitsablauf zu durchdenken, verschiedene Spezialisten zusammenzubringen und zu vereinbaren, wer für welche Aufgaben verantwortlich ist.
An dieser Stelle ließen sich auch organisatorische Fragen kaum noch ignorieren. In den Vorträgen zum Thema automatisierte Labore wurden Probleme beschrieben, die sich aus getrennten Projekten, einer verspäteten Integration und unklaren Zuständigkeiten zwischen Lieferanten und internen Teams ergaben. Prozesswissen, Automatisierungstechnik und digitales Fachwissen spielten alle eine Rolle dabei, das Programm zum Erfolg zu führen. Für uns als Studierende verwandter Fachrichtungen war dies eine nützliche Erinnerung daran, wie viele Disziplinen in der pharmazeutischen Automatisierung aufeinandertreffen. Die physische Ausrüstung, die Software und die Menschen, die sie bedienen, müssen gemeinsam betrachtet werden.
Der Mensch spielt in diesem Zusammenhang nach wie vor eine wichtige Rolle. Ganz gleich, ob KI Daten analysiert oder einen Roboter steuert – die Referenten betonten die Bedeutung von Überprüfung und menschlicher Aufsicht. Sie beschrieben eine Automatisierung mit klaren Grenzen, bei der Menschen die Ergebnisse überprüfen und bei Bedarf eingreifen können. Wir sahen zudem unterschiedliche Ansätze für die Arbeitsteilung zwischen Menschen und Robotern. Die richtige Konfiguration hängt von der jeweiligen Aufgabe und dem Umfang des erforderlichen menschlichen Beitrags ab. Die zunehmende Autonomie warf daher Fragen darüber auf, wie Menschen auf dem Laufenden bleiben und weiterhin eingreifen können.
OriHime hat dieser Diskussion eine weitere Dimension hinzugefügt. Das von Takeda in Zusammenarbeit mit OryLab vorgestellte System ermöglicht es Menschen mit Behinderungen, aus der Ferne an sozialen und beruflichen Aktivitäten teilzunehmen. Es wird von einer Person bedient und kommt ohne KI aus. Die Ausstellung veranschaulichte, wie das System Menschen dabei helfen könnte, an Arbeitsplätzen in der Pharmabranche mitzuwirken, wenn sie nicht physisch anwesend sein können – beispielsweise nach einer Krankheit oder einem Unfall. Für uns erweiterte dies die Diskussion von der Frage, wie Arbeit erledigt wird, hin zu der Frage, wer daran teilnehmen kann.
Der Reiz einer gleichmäßigeren Arbeitsbelastung sowie weniger sich wiederholender oder gefährlicher Aufgaben für die Mitarbeiter war leicht zu erkennen. Beispiele aus den Bereichen Laborhandhabung und -prüfung veranschaulichten, wo Automatisierung repetitive Arbeitsbelastungen reduzieren könnte, während in anderen Vorträgen gefährliche Aufgaben thematisiert wurden. Künstliche Intelligenz wurde zudem als Mittel zur Verringerung der mentalen Belastung beschrieben. Die Umsetzung dieser Ideen erfordert jedoch nach wie vor Investitionen und die richtigen Kompetenzen. Die Referenten hoben die Anschaffungskosten, den Integrationsaufwand und Wissenslücken als praktische Herausforderungen hervor, die Beachtung erfordern.
Für uns war es eine wertvolle Erkenntnis, sowohl die Anwendung selbst als auch die erforderlichen Maßnahmen zu betrachten, um sie in den täglichen Betriebsablauf zu integrieren. KI kann durch Analyse einen Beitrag leisten, Robotik durch die physische Ausführung, und bei manchen Aufgaben ist eine Kombination beider Ansätze von Vorteil. Die Beispiele, die uns besonders im Gedächtnis geblieben sind, machten diese Rollen verständlich – sei es durch das Transportieren von Proben im Labor, die Unterstützung bei Reinigungsaufgaben oder die Ermöglichung einer Fernteilnahme. Als Studentin habe ich nun ein klareres Verständnis für die Fragen gewonnen, die hinter einem Automatisierungsprojekt stehen, sowie für das Spektrum an Fachwissen, das erforderlich ist, um es in die pharmazeutische Praxis umzusetzen.
