AK Chemometrik & Qualitätssicherung

Arbeitskreis Chemometrik & Qualitätssicherung

Der Arbeitskreis Chemometrik & Qualitätssicherung wurde im Jahr 1991 unter dem Namen Arbeitskreis Chemometrik & Labordatenverarbeitung durch Zusammenschluss der Arbeitsgemeinschaft Chemometrik der Chemischen Gesellschaft der DDR und des GDCh-Arbeitskreises Laborautomation und Datenverarbeitung gegründet. Entsprechend der Schwerpunkte dieser beiden Gruppen will der Arbeitskreis der GDCh-Fachgruppe Analytische Chemie die Gewinnung von Daten im Labor mit deren statistischer Bewertung, Plausibilitätskontrolle und entsprechender Qualitätssicherung als gute Analysenpraxis kombinieren. Daher sollen sich insbesondere Analytiker:innen angesprochen fühlen, die viele Daten im Labor in der stationären Analyse und bei dynamischen Prozessen gewinnen und diese auch mit weiter verarbeiten. Das Interesse des Arbeitskreises richtet sich auch auf die Anwendung uni- und multivariater Verfahren der Datenanalyse, auf Verfahren zur Klassifizierung und Mustererkennung sowie auf das Management von „big data“ und deren Einbindung in den Analytischen Prozess.

Der Arbeitskreis ist bei nationalen und internationalen Tagungen präsent bzw. richtet diese federführend aus. Darüber hinaus beteiligt sich der Arbeitskreis mit Erfolg an der analytica conference. Nicht zuletzt spiegeln sich auf der ANAKON regelmäßig Aspekte des Arbeitskreises in Vorträgen wider. Aufgrund der stetig zunehmenden Zahl und Komplexität von Chemometrik-Verfahren hat der Arbeitskreis sich als Ziel gesetzt, Leitlinien für den praktischen Einsatz chemometrischer Verfahren zu erarbeiten.

Der Arbeitskreis

fördert die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Chemometriker:innen in allen Disziplinen der analytischen Chemie und angrenzenden Fachgebieten
analysiert und beobachtet Trends und neue Verfahren
unterstützt die Methodenentwicklung und Anwendung
ist Ansprechpartner für nationale und internationale Organisationen
engagiert sich für und bei internationalen Konferenzen und Tagungen
wirkt im Bereich Datenanalyse, Qualitätssicherung und Datanmanagement, bei der Definition von Begriffen und Formulierungen beratend mit
entwickelt Leitlinien zur Anwendung chemometrischer Verfahren
organisiert Seminare für Aus- und Weiterbildung.

Shortlink zu dieser Seite: www.gdch.de/chemometrik

Fachliche Schwerpunkte

Analytische Qualitätssicherung
Beschreibende und schließende Statistik
Datenmanagement
Expertensysteme, LIMS
Kalibration und Optimierung
Univariate Datenanalyse
Multivariate Datenanalyse (Mustererkennung, Mehrkomponentenanalyse)
Neuronale Netze und genetische Algorithmen
Probennahme
QSAR
Signalbehandlung
Spektreninterpretation
Statistische Versuchsplanung
Zeitreihenanalyse und Prozesskontrolle
big data
Dokumentation und Datenarchivierung

Zu diesen Fragestellungen werden von der GDCh, dem Euro-Chemometrik CS-Verbund und dem Wissenstransfer der Universität Tübingen (WIT), im Haus der Technik in Essen und bei anderen Veranstaltern (vor allem Friedrich-Schiller-Universität Jena, Bergakademie TU Freiberg) Fort- und Weiterbildungskurse bzw. Lehrveranstaltungen angeboten.

Vorstand 2024-2027

Dr. Claudia Beleites (Vorsitz), Chemometrix GmbH, Wölfersheim
Prof. Dr. Stephan Seifert (stellv. Vorsitz), Universität Hamburg
Joscha Christmann (Schriftführung), Hochschule Mannheim
Dr. Andrea Paul (Beisitz), Bundesanstalt für Materialforschung und –prüfung, Berlin

Ständiger Gast des Vorstands
Marcel Dahms, LightGuard GmbH, Dresden

Kontaktaufnahme mit dem Vorstand: ak-chemometrik@go.gdch.de

Empfohlene Literatur zum Selbststudium über Multivariate Datenanalyse

(mit subjektiver Einschätzung des Inhalts von W. Kessler)

K. Backhaus, B. Erichson et al.: Multivariate Analysenmethoden - Eine anwendungsorientierte Einführung
(recht anschaulich aber für Wirtschaftswissenschaften ausgerichtet, stammt ursprünglich aus dem Jahre 1987, ist aber 2008 neu erschienen, immer noch ohne PLS, dafür sind Clusteranalyse,Diskriminanzanalyse und neuronale Netze enthalten)

K. Beebe, R. Pell, M. Seasholtz: Chemometrics – A Practical Guide
(sehr anschaulich, ohne viel Mathematik, mit vielen Beispielen)

R. Brereton: Chemometrics, Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant
(ausführlich, gut erklärt, vollständige Mathematik, Beispiele vor allem aus der Chemie)

K. Danzer, H. Hobert et al.: Chemometrik- Grundlagen und Anwendungen
(Umfassender Überblick auch univar. Statistik, aber nur kurz erklärt, mathematisch)

Foo-tim Chau, Yi-zeng Liang et al: Chemometrics – From Basics to Wavelet Transform
(Guter Überblick über die verschiedenen Vorverarbeitungsalgorithmen)

B. Flury, H. Riedwyl: Angewandte multivariate Statistik
(recht anschaulich, stammt aber aus dem Jahr 1983)

R. Henrion, G. Henrion: Multivariate Datenanalyse
(wichtige Algorithmen werden erklärt, aber ziemlich viel Mathematik)

H. Hobert: Computer gestützte Auswertung physikalisch chemischer Messungen
(ziemlich viel Mathematik)

I.T. Jolliffe: Principal Component Analysis
(sehr ausführlich, aber sehr sehr mathematisch)

W. Kessler: Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik
(als Lehrbuch gedacht, geht detailliert auf die wichtigsten Verfahren ein, CD mit Software zur multivariaten Datenanalyse mit Übungsbeispielen enthalten)

E. Malinowski: Factor Analysis in Chemistry
(sehr ausführlich, mathematisch komplett, vor allem für Chemiker, 3rd edition 2002)

H. Martens, T. Naes: Multivariate Calibration
(sehr ausführlich mit vollständiger Mathematik, trotzdem verständlich )

H. Martens, M. Martens: Multivariate Analysis of Quality – An Introduction
(sehr ausführlich wie oben, mit Zielpunkt Qualitätsverbesserung)

M. Otto: Chemometrie
(als Überblick gut geeignet, die einzelnen Verfahren sind sehr kurz gefasst)

B.Vandeginste, D. Massart et al.: Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part A and B
(die Bibel der Chemometriker, sehr teuer, ausführlich, verständlich, sehr gut)

Brown et al., Comprehensive Chemometrics, Elsevier
Eine Beschreibung des Buches ist unter folgenden Link zu finden: https://www.elsevier.com/books/comprehensive-chemometrics/brown/978-0-444-52701-1