Chemometrie ist seit Jahrzehnten der stille Motor jeder spektralen Messung im Prozess. Sie übersetzt Raman-, NIR- oder FT-IR-Spektren in eine Zahl, die in ein DCS eingegeben werden kann – Konzentration, Dichte, Reaktionsende, Qualitätsparameter. Im Jahr 2026 durchlief dieser Bereich eine weitere Veränderungswelle: Neuronale Netze, Transformatoren und Ansätze zur Einsparung von Kalibrierproben spielen eine immer größere Rolle. PAT-Ingenieure haben daher eine neue, aber noch nicht stabilisierte Werkzeugkarte.

Bei Gekko Photonics entwerfen und fertigen wir Prozess-Raman-Analysatoren in Polen und betrachten Chemometrie als Teil des Messsystems, nicht als Zubehör zur Hardware. In diesem Überblick sammeln wir Publikationen und Vorträge aus den ersten Monaten des Jahres 2026 aus der Perspektive eines Teams, das täglich Prozess-Raman-Analysatoren in die Produktionslinie integriert – unabhängig von der Prozessbranche.

Aus Kalibrierungsperspektive hat sich die grundlegende Frage nicht geändert: Hält das neue chemometrische Modell Rohstoffdrift, Temperaturänderungen im Sondenkopf und Abweichungen in der Laserleistung stand. Neuere Fragen lauten: Wie viele Kalibrierproben werden wirklich benötigt, wann lohnt es sich, auf Faltungsnetze zurückzugreifen, und wann ist die klassische PLS einfach ausreichend.

Was die Publikationen Anfang 2026 gebracht haben

Ein im Januar 2026 in der Zeitschrift Sensors (Vol. 26, Art. 341) veröffentlichter Überblick systematisiert den Stand der Klassifizierung von Raman-Spektren mittels maschinellem Lernen. Die Autoren verbinden drei Bereiche – Algorithmen (Deep Learning, SVM, PLS-DA), Anwendungen (biomedizinische Diagnostik, Mikroplastik, Lebensmittelanalyse) und komplementäre Modalitäten (SERS, Hyperspectral Imaging) – und weisen darauf hin, dass die Standardisierung von Validierung und Berichterstattung ein Engpass für qualitative Implementierungen in der Qualitätskontrolle und Umweltüberwachung bleibt.

Ein zweiter wichtiger Beitrag erschien im Journal of Chemometrics (Rish, 2026) – das Konzept der „Lean Chemometrics”. Die Annahme ist praktisch: Anstatt Modelle zu bauen, die hunderte von Kalibrierspektren erfordern, gestalten wir Experimente so, dass die Kalibrierbelastung minimiert wird, während die Robustheit erhalten bleibt. Für PAT-Implementierungen, bei denen Prozessproben teuer oder schwer zugänglich sein können, ist dies eine wesentliche Änderung der Denkweise.

Ein dritter Strang sind Netzwerkarchitekturen. Eine Arbeit auf arXiv (Benchmarking Deep Learning Models for Raman Spectroscopy, 2026) vergleicht fünf Modelle an drei offenen Datensätzen. Entgegen den Erwartungen schnitten Transformatoren schlechter ab als dedizierte Faltungen – die höchste Punktzahl erzielte SANet. Die Schlussfolgerung für Implementierungsteams: Die Wahl der Architektur sollte bei den Besonderheiten der Spektraldaten beginnen, nicht bei der Mode der Transformatoren aus der NLP.

Signale von Konferenzen – PITTCON 2026

Das stärkste Konferenzsignal des ersten Quartals war die PITTCON 2026 (San Antonio, 7.–11. März). Ein Vortrag von Rasmus Bro von der Universität Kopenhagen – „Beyond the Hype: What Chemometrics Can Teach Generative AI” – stellte die These auf, dass die klassische Chemometrie (PLS, PARAFAC, MCR-ALS) immer noch die Grundlage der Interpretierbarkeit liefert, die große generative Modelle nicht bieten. Daneben erinnerte die Session „Speed Dating Chemometrics and Machine Learning” (Brian Rohrback) daran, dass die seit den 80er Jahren entwickelten Werkzeuge eine natürliche Basis für die aktuelle Welle der KI in der chemischen Analytik sind.

Ein gemeinsamer Strang war das FAIR-Prinzip (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), angewendet auf Raman-Daten – u.a. in der Publikation „Artificial Intelligence-Powered Raman Spectroscopy through Open Science and FAIR Principles” in ACS Nano. Offene spektrale Datensätze können den Entwicklungszyklus von Kalibriermodellen verkürzen und deren Übertragbarkeit zwischen Prozessanalysatoren verbessern.

Mechanismus: Wie maschinelles Lernen in die Prozesschemometrie Einzug hält

Die klassische Prozesschemometrie steht auf drei Kacheln: Preprocessing (Basislinienkorrektur, Normalisierung, SNV/MSC), Modellierung (PLS, PCA, PCR) und Validierung (CV, q², RMSEP). Maschinelles Lernen greift hier an drei Stellen ein:

• Preprocessing – Faltungsnetze (z.B. MGD-CNN) führen gleichzeitig Basislinienkorrektur und Rauschunterdrückung durch und reduzieren so die manuelle Parametrisierung.
• Modellierung – Autoencoder und selbstüberwachte Netze (Masked Autoencoders) können Merkmale aus nicht assoziierten Spektren extrahieren, was bei variabler Prozessmatrix hilft.
• Validierung – Benchmarks an offenen Datensätzen (SANet vs. Transformatoren) ermöglichen den reproduzierbaren Vergleich von Architekturen.

Typische Konfigurationen von Raman-Analysatoren, die gut mit ML-Modellen zusammenarbeiten

• Laserwellenlänge: 785 nm für Matrizen mit geringer Fluoreszenz, 1064 nm für Proben mit höherer Fluoreszenz (typisch in Petrochemie und Polymeren).
• Detektor: CCD gekühlt auf −60 °C für 785 nm, InGaAs oder EMCCD für 1064 nm; SPAD in ausgewählten rauscharmen Anwendungen.
• Laserleistung an der Probe: 100–500 mW; Akquisitionszeit 1–60 s, abhängig von der Analytkonzentration.
• Sonden: Back-Scatter, Transmission (halbtransparente Proben), Immersion (Reaktor).
• Integration in DCS: 4–20 mA, Modbus TCP, OPC UA, Profinet.
• Spektrale Auflösung 4–8 cm⁻¹ (typischerweise ausreichend für prozessuale PLS).

Checkliste – Implementierung eines ML-Modells in einem Prozessanalysator

• Kalibrierexperimentplan mit bewusster Konzentrationsverteilung (DoE) – Grundlage der „Lean Chemometrics”.
• Validierung an unabhängigen Proben (nicht nur CV) – Überprüfung der Robustheit gegenüber Chargenschwankungen des Rohstoffs.
• Überwachung der Modelldrift (Residuen, F-Residual, T² Hotelling) angebunden an das DCS.
• Plan für Neukalibrierung: Kriterium für Modellaustausch, Überprüfungsfrequenz, Dokumentation.
• Interpretierbarkeit: PLS als Referenzmodell neben dem neuronalen Netz.
• Datenformat gemäß FAIR – Export von Spektren, Metadaten, Akquisitionsparametern.
• Dokumentation von Modellversionsänderungen und Konformität mit PAT/QbD-Richtlinien.

Lösungen von Gekko Photonics für die Prozesschemometrie

Im Angebot von Gekko Photonics ist Chemometrie kein Zubehör zur Hardware, sondern Teil des Messsystems. Die Linie Spectrally Inline umfasst Prozess-Raman-Analysatoren (785/1064 nm, Back-Scatter-, Transmissions- und Immersionssonden, ATEX-Varianten), die für den Einsatz im Reaktor und in der Linie ausgelegt sind. Für laborgestützte Kalibrierarbeiten und Chargenkontrolle ist die Spectrally At-Line/Lab, verfügbar, und für mobile Anwendungstests die Spectrally Portable.

Die Modellebene ist die Spectrally OS – eine chemometrische Plattform, die klassische PLS und PCA sowie Modelle basierend auf Faltungsnetzen und Autoencodern unterstützt; sie ermöglicht den Import von Spektren in offenen Formaten und die Überwachung der Modelldrift während des Betriebs. Für die im Überblick 2026 skizzierten Anwendungen – von Reaktoren der Spezialchemie bis zur Bioprozessanalytik – ist ein typisches Set ein Inline-Analysator mit der OS-Plattform, bei dem die Modellebene PLS mit einem Faltungsnetz in der Preprocessing-Schicht kombinieren kann, wenn das Spektrum eine fortgeschrittene Basislinienkorrektur erfordert.

Produktion, Kalibrierung und Service in Polen. Integration in DCS über 4–20 mA, Modbus TCP, OPC UA und Profinet.

Die Produktion, Kalibrierung und Wartung der Analysatoren erfolgt in Polen. Die Integration mit Steuerungssystemen erfolgt über 4–20 mA, Modbus TCP/RTU, OPC UA und Profinet – abhängig von der DCS/SPS-Architektur im Werk des Kunden.

Wird maschinelles Lernen PLS in der Prozesschemometrie ersetzen?

Nicht im nächsten Horizont. PLS bleibt das Referenzmodell aufgrund seiner Interpretierbarkeit, der geringen Anzahl benötigter Kalibrierproben und seiner Robustheit. Neuronale Netze kommen dort zum Einsatz, wo die Matrix komplex ist, die Fluoreszenz stark und die Datenmenge groß ist – oder in der Preprocessing-Schicht (z.B. Basislinienkorrektur und Rauschunterdrückung).

Was bedeutet „Lean Chemometrics” im Jahr 2026?

Der in Journal of Chemometrics (Rish, 2026) populär gemachte Begriff beschreibt Strategien zur Minimierung der Kalibrierkosten – durchdachtes DoE, Reduzierung der Anzahl von Referenzproben, Transfer von Modellen zwischen Analysatoren, Gestaltung von Modellen mit eingebautem Unsicherheitsbewusstsein. Dies ist eine Antwort auf die Implementierungsbarrieren der Spektroskopie in PAT.

Sind Transformatoren die Zukunft der Raman-Spektralanalyse?

Nicht unbedingt. Der Benchmark von 2026 (arXiv) zeigte, dass dedizierte Faltungsnetze (z.B. SANet) bei typischen Raman-Spektraldatensätzen immer noch besser abschneiden als Transformatoren. Die Architektur wird an die Datenstruktur angepasst – nicht umgekehrt. Transformatoren benötigen größere Datensätze oder architektonische Anpassungen, um ihr Potenzial bei Spektren zu entfalten.

Welche Raman-Analysatoren bietet Gekko Photonics für PAT-Teams an, die Chemometrie einsetzen?

Dla pracy inline — Spectrally Inline (785/1064 nm, sondy immersyjne i back-scatter, warianty ATEX). Dla laboratorium i kontroli partii — Spectrally At-Line/Lab. Warstwa chemometryczna i monitoring dryfu modelu są dostarczane w platformie Spectrally OS, kompatybilnej z PLS i sieciami neuronowymi. Produkcja i kalibracja odbywa się w Polsce.

Wie integriere ich ein chemometrisches Modell in ein DCS in einer bestehenden Anlage?

Standardmäßig stellt Spectrally OS den Messwert, die Residuen und den Modellstatus über 4–20 mA, Modbus TCP, OPC UA und Profinet bereit. In der Praxis reicht es aus, die Signale auf DCS-Tags abzubilden und Warnschwellen für F-Residual und T² Hotelling einzurichten, sodass der Bediener sowohl das Messergebnis als auch den Vertrauensstatus des Modells sieht.

Kontaktieren Sie unser Applikationsteam

Kontaktieren Sie unser Applikationsteam – wir vereinbaren ein 30-minütiges Gespräch mit einem Ingenieur und schlagen innerhalb von 2 Wochen einen Testmessung an Ihrer Probe vor. Kontaktformular ist auf der Website von Gekko Photonics verfügbar; wenn Sie einen Satz von Referenzspektren haben, können wir auch innerhalb von 10 Arbeitstagen ein vorläufiges chemometrisches Modell und einen Messbericht erstellen.