Labautomatisering is het proces waarbij handmatige taken in een laboratorium worden vervangen of ondersteund door technologie, zoals robots, analyzers en datamanagementsystemen.
Volgens Wikipedia en de RVO helpt dit om processen efficiënter, betrouwbaarder en kosteneffectiever te maken.
In ons eigen onderzoek bleek dat de grootste uitdagingen in laboratoria liggen bij administratieve lasten, lange wachttijden voor goedkeuringen en gebrekkige afstemming tussen teams. Deze knelpunten kunnen direct worden aangepakt met moderne automatiseringsoplossingen, zoals LIMS, LIS en geautomatiseerde sample handling.
In dit artikel beantwoorden we tien veelgestelde vragen over labautomatisering. Zo krijg je een compleet overzicht van wat labautomatisering inhoudt, welke voordelen het biedt en hoe je het stapsgewijs kunt implementeren.
Wat valt er onder automatisering?
Onder labautomatisering vallen alle processen waarbij menselijke handelingen in het laboratorium worden vervangen door machines, software of geïntegreerde systemen.
Dit kan gaan van eenvoudige taken zoals automatisch pipetteren tot volledige end-to-end workflows met robotarmen en LIMS-integratie.
Volgens de RVO en Wikipedia gaat automatisering in essentie over het meten, regelen en sturen van processen zonder voortdurende menselijke tussenkomst. In laboratoria betekent dit het inzetten van apparatuur en systemen die routinetaken overnemen.
Enkele veelvoorkomende voorbeelden in laboratoria zijn:
Automatische sample sorters die buisjes registreren en routeren
Pipetteerrobots die hoge precisie en herhaalbaarheid garanderen
Gekoelde opslag- en transportsystemen voor monsterbeheer
LIMS (Laboratory Information Management System) en LIS (Laboratory Information System) voor dataverwerking en rapportage
Zoals we in een eerder blog al benoemden, is automatisering niet alleen een technische upgrade, maar ook een strategische stap naar hogere productiviteit en kwaliteit in het lab.
Wat is het concept van een geautomatiseerd laboratorium?
Een geautomatiseerd laboratorium, ook wel smart lab genoemd, is een laboratorium waarin hardware en software samenwerken om processen te optimaliseren en menselijke interventie te minimaliseren.
Het doel is een gestroomlijnde, efficiënte workflow die consistente en betrouwbare resultaten oplevert.
Volgens Sciencelink en Synchrom Lab Automation bestaat een smart lab uit een geïntegreerd netwerk van apparatuur, analyzers, robots en informatiesystemen zoals LIMS. Deze systemen communiceren met elkaar en sturen automatisch processen aan, van monsterregistratie tot rapportage.
Een smart lab kan bijvoorbeeld bestaan uit:
Robotarmen die monsters automatisch in analyzers plaatsen
Pipetteerrobots die meerdere tests gelijktijdig voorbereiden
LIMS die alle resultaten centraal verzamelt en direct rapportages genereert
Het resultaat is een laboratorium waarin menselijke handelingen beperkt zijn tot kwaliteitscontrole, interpretatie van resultaten en strategische beslissingen. Dit verhoogt de productiviteit, verlaagt de foutkans en zorgt voor betere naleving van kwaliteitsnormen.
Wat zijn geautomatiseerde laboratoriumtests?
Geautomatiseerde laboratoriumtests zijn analyses die grotendeels of volledig door machines en geautomatiseerde systemen worden uitgevoerd. Deze tests verlagen de kans op menselijke fouten en verhogen de snelheid en nauwkeurigheid van analyses.
Praktische voorbeelden hiervan zijn:
DNA-analyse met geautomatiseerde sequencers
Bloedanalyses met high-throughput analyzers in klinische labs
Chemische analyses via geautomatiseerde HPLC- en GC-systemen
De voordelen van geautomatiseerde tests zijn duidelijk: consistentere resultaten, snellere doorlooptijden en lagere personeelsbelasting. In discussies op Reddit’s r/LabRats en r/Biotech benadrukken laboranten dat automatisering hen in staat stelt zich te richten op complexere, waardevollere taken.
Door deze technologieën te integreren, kan een laboratorium niet alleen zijn efficiëntie verhogen, maar ook zijn concurrentiepositie versterken in een steeds meer datagedreven en geautomatiseerde markt.
Wat is L1-, L2- en L3-automatisering?
L1-, L2- en L3-automatisering zijn drie niveaus van labautomatisering die oplopen van basisoplossingen tot volledig geïntegreerde systemen. L1 staat voor losse geautomatiseerde apparaten, L2 voor deels geïntegreerde workflows, en L3 voor end-to-end automatisering met volledige procescontrole.
L1-Automatisering
Bij L1-automatisering gaat het om basis automatisering in het lab, bijvoorbeeld automatische pipetteerrobots of sample sorters die op zichzelf werken. Deze oplossingen zijn geschikt voor laboratoria die starten met automatisering of specifieke bottlenecks willen aanpakken.
L2-Automatisering
L2-automatisering betekent dat systemen met elkaar communiceren. Analyzers zijn gekoppeld aan een LIMS (Laboratory Information Management System), waardoor data automatisch wordt verwerkt en workflows efficiënter verlopen. Dit niveau wordt vaak gekozen door labs die al ervaring hebben met L1 en hun processen verder willen stroomlijnen.
L3-Automatisering
L3-automatisering is de meest geavanceerde vorm. Hierbij is het volledige proces – van monsterregistratie tot rapportage – geautomatiseerd en vaak AI-gestuurd. Robots, analyzers, opslag- en transportsystemen en informatiesystemen zijn volledig geïntegreerd. Volgens Synchrom Lab Automation en Morgan Lab is dit niveau ideaal voor grote laboratoria met hoge sample volumes en strenge kwaliteitsnormen.
Wat is de planning voor labautomatisering?
De planning voor labautomatisering bestaat uit een stapsgewijs proces: analyse, selectie, integratie en training. Een goed plan zorgt voor een soepele implementatie en voorkomt verstoringen in de workflow.
Het begint met een analyse van de huidige processen: waar zitten de grootste knelpunten? (Pollresultaten wijzen op administratie, wachttijden en afstemming.) Daarna volgt de selectie van geschikte oplossingen, zoals LIMS, LIS of fysieke automatiseringssystemen.
In de integratiefase worden de systemen technisch gekoppeld aan bestaande apparatuur en software. Tot slot is training cruciaal: medewerkers moeten leren werken met de nieuwe systemen om de maximale efficiëntie te behalen.
Praktische tip van Morgan Lab: begin klein (L1) en breid uit naarmate het team ervaring opdoet. Dit voorkomt overbelasting en vergroot de adoptie.
Wat is LIMS/LIS/Lab automation?
Een LIMS (Laboratory Information Management System) is software die laboratoriumprocessen en gegevens beheert, van monsterregistratie tot rapportage. Een LIS (Laboratory Information System) richt zich specifiek op klinische laboratoria, waarbij het patiëntgegevens en testresultaten beheert. Beide systemen vormen samen met fysieke automatisering de ruggengraat van een geautomatiseerd laboratorium.
Laboratory Information Management System
Een LIMS wordt vooral gebruikt in R&D-laboratoria, kwaliteitscontrole-afdelingen en productieomgevingen. Het systeem helpt bij het registreren, volgen en beheren van monsters, het toewijzen van taken, het bijhouden van resultaten en het genereren van rapporten. Door een LIMS te implementeren, kan een laboratorium zijn efficiëntie aanzienlijk verhogen, administratieve lasten verminderen en foutgevoeligheid minimaliseren. Zoals Sciencelink beschrijft, is LIMS essentieel voor laboratoria die op grote schaal data verwerken en strenge compliance-eisen hebben.
Laboratory Information System
Een LIS daarentegen is toegespitst op klinische laboratoria. Het systeem beheert patiëntinformatie, koppelt testresultaten automatisch aan patiëntdossiers en genereert medische rapportages. Dit zorgt voor snelle, foutloze communicatie tussen laboratorium en zorgverleners. LIS-systemen zijn cruciaal in ziekenhuizen en diagnostische centra, waar snelheid en nauwkeurigheid van levensbelang zijn.
Lab automation
Lab automation gaat verder dan software. Het is de combinatie van fysieke automatisering (zoals robotarmen, automatische pipetteersystemen en sample sorters) en digitale automatisering (zoals LIMS en LIS) die samen een geïntegreerde workflow vormen. Wanneer deze systemen met elkaar communiceren, ontstaat een smart lab waarin menselijke handelingen worden beperkt tot strategische taken, zoals interpretatie van resultaten en kwaliteitsbewaking.
Volgens Morgan Lab ligt de kracht van labautomatisering juist in deze integratie. Een LIMS of LIS functioneert als de digitale spil waar alle data samenkomt, terwijl de fysieke automatiseringssystemen de uitvoering verzorgen. Door deze koppeling kan een laboratorium zijn doorlooptijd (TAT) verkorten, operationele kosten verlagen en kwaliteitsniveaus verhogen. Het kiezen van het juiste systeem hangt af van de aard van het laboratorium.
Wat zijn de voordelen van lab automatisering?
De voordelen van labautomatisering zijn onder meer kortere doorlooptijden, minder menselijke fouten en lagere operationele kosten. Daarnaast verhoogt automatisering de consistentie, naleving van kwaliteitsnormen en schaalbaarheid van laboratoriumprocessen.
Verkorting van de doorlooptijd
Een van de meest directe voordelen van automatisering is de verkorting van de doorlooptijd (Turnaround Time, TAT). Waar handmatige processen vaak leiden tot wachttijden, zorgt automatisering voor een continue workflow. Monsters worden direct herkend, geregistreerd, verwerkt en doorgestuurd naar de juiste analyseapparatuur. Dit leidt tot snellere resultaten, wat cruciaal is in bijvoorbeeld klinische laboratoria.
Foutreductie
Een tweede belangrijk voordeel is foutreductie. Handmatige stappen brengen altijd een risico op fouten met zich mee, zoals verkeerd pipetteren, verwisselde monsters of verkeerd ingevoerde gegevens. Automatiseringssystemen zoals LIMS en LIS koppelen data automatisch aan monsters en controleren routinematig op inconsistenties.
Kostenbesparingen
Daarnaast levert automatisering aanzienlijke kostenbesparingen op. Hoewel de initiële investering hoog kan zijn, dalen de operationele kosten door hogere efficiëntie en minder verspilling. Laboratoria kunnen met hetzelfde personeel meer analyses uitvoeren en hebben minder last van herhalingsanalyses of afgekeurde batches.
Strategische flexibiliteit
Volgens Morgan Lab zien veel laboratoria automatisering als een manier om ook hun strategische flexibiliteit te vergroten. Door schaalbare systemen te gebruiken (L1 → L2 → L3), kunnen labs eenvoudig opschalen wanneer de vraag stijgt.
Tips & stappenplan voor lab automatisering
Een succesvolle implementatie van labautomatisering begint met een gedegen analyse en een stapsgewijze aanpak. Belangrijk is om klein te beginnen en systemen stapsgewijs op te schalen naarmate ervaring en capaciteit toenemen.
Het stappenplan:
Analyseer huidige processen – Identificeer bottlenecks zoals administratie, wachttijden en communicatieproblemen.
Kies het juiste automatiseringsniveau – Start bijvoorbeeld met L1-oplossingen (individuele apparaten) en breid uit naar L2 of L3.
Selecteer geschikte systemen – Overweeg LIMS of LIS voor dataverwerking, en fysieke automatiseringssystemen voor sample handling.
Integreer in de bestaande workflow – Zorg dat de nieuwe systemen compatibel zijn met bestaande apparatuur en software.
Train het team – Medewerkers moeten vertrouwd raken met de nieuwe systemen. Training is essentieel om de ROI te maximaliseren.
Evalueer en optimaliseer – Monitor prestaties en voer verbeteringen door waar nodig.
Wij adviseren om implementatieprojecten op te delen in fasen, zodat de impact op de dagelijkse operatie beheersbaar blijft.
De toekomst van lab automatisering
De toekomst van labautomatisering ligt in een combinatie van kunstmatige intelligentie (AI), modulaire systemen en vooral gebruiksvriendelijke software. Naast hardware-innovaties wordt de volgende grote stap het verlagen van de programmeerdrempel, zodat automatisering toegankelijker wordt voor meer laboratoria.
Uit discussies op Reddit’s r/biotech blijkt dat veel laboratoria automatisering nog selectief toepassen. Kleine teams gebruiken vaak alleen bepaalde robots of systemen, omdat volledige integratie niet altijd rendabel is zonder voldoende schaal.
Zoals een gebruiker beschrijft: “We have a solid but small liquid handling robot with usage across 3 teams… Another team has your typical fermentation robot, but that’s just a direct replacement to running glass tanks so a bit simpler to make good use of it.”
Dit laat zien dat de mate van automatisering sterk afhangt van het soort werk en de omvang van het team.
Een belangrijke drempel is programmatie. In dezelfde Reddit-discussies benadrukken gebruikers dat het instellen van huidige robots vaak omslachtig is. Een eenvoudige handeling zoals “pipetteer X volume van A naar B” kan nu tientallen programmeerstappen omvatten (align, push down, shake, lift, move…). Dit maakt dat sommige teams liever handmatig pipetteren totdat een bepaald schaalniveau is bereikt.
De toekomst zal hier verandering in brengen door de opkomst van low-code en no-code platforms. Steeds meer leveranciers ontwikkelen interfaces die intuïtief zijn, waardoor wetenschappers geen diepgaande programmeerkennis meer nodig hebben.
Zoals een gebruiker voorspelt: “There are more and more platforms every year that aim to low code/no code… It won’t take more than 10 years in major hubs.”
Ook AI speelt hierin een rol. AI kan complexe workflows automatisch optimaliseren, storingen voorspellen en onderhoud inplannen. Dit verkort niet alleen de leercurve, maar zorgt ook voor betrouwbaardere prestaties.
Ten slotte zal de adoptie van modulaire automatiseringssystemen toenemen. Kleine labs kunnen beginnen met een enkele robot of LIMS-integratie (vergelijkbaar met L1) en later uitbreiden naar een volledig smart lab (L3) naarmate de behoefte groeit. Dit maakt labautomatisering flexibeler en betaalbaarder.
Kortom, de toekomst van labautomatisering wordt gekenmerkt door toegankelijkheid, slimme software en schaalbare hardware. Labs die nu investeren in gebruiksvriendelijke, modulaire systemen bouwen een solide basis om in de komende jaren mee te groeien met technologische ontwikkelingen.
FAQ – Veelgestelde vragen over labautomatisering
Welk deel van het klinisch laboratorium is het meest geautomatiseerd?
Het pre-analytische proces in het klinisch laboratorium is doorgaans het meest geautomatiseerd.
Dit omvat het automatisch scannen, registreren, sorteren en routeren van monsters naar de juiste analyzers. Klinische chemie en hematologie zijn vaak sterk geautomatiseerd vanwege hun hoge sample throughput.
Wat is het automatiseringsprincipe in de klinische chemie?
Het automatiseringsprincipe in de klinische chemie is het minimaliseren van handmatige stappen door monsters automatisch te verwerken via geautomatiseerde analyzers en robots.
Deze systemen doseren, analyseren en rapporteren resultaten zonder directe menselijke interventie, wat de snelheid en nauwkeurigheid vergroot.
Wat zijn de nadelen van automatisering?
Een nadeel van automatisering zijn de hoge initiële kosten en de afhankelijkheid van specifieke technologie en leveranciers.
Daarnaast kunnen storingen of softwareproblemen leiden tot productiestilstand. Regelmatig onderhoud en training van personeel zijn essentieel om deze risico’s te beperken.
Wat zijn de risico’s van automatisering?
De belangrijkste risico’s van automatisering zijn systeemstoringen, dataverlies en afhankelijkheid van technologie.
Om dit te minimaliseren worden back-upsystemen, redundante processen en cybersecuritymaatregelen toegepast.
Wat zijn enkele voorbeelden van geautomatiseerde systemen?
Voorbeelden van geautomatiseerde systemen in laboratoria zijn pipetteerrobots, geautomatiseerde sample sorters, LIMS (Laboratory Information Management System) en LIS (Laboratory Information System).
Daarnaast worden modulaire robots, geautomatiseerde opslag- en transportsystemen, en AI-gestuurde analyzers steeds vaker ingezet.
Wil je meer weten over hoe jouw laboratorium kan profiteren van deze ontwikkelingen? Lees dan ook ons artikel Laboratoriumautomatisering: de toekomst van efficiëntie en precisie en ontdek praktische toepassingen.
