50 QC-Berichte, eine SPC-Tabelle: So
bündeln Sie Daten ohne manuelle Eingabe

Die Zwei-Phasen-Erfassungsfalle in QC-Laboren

Die meisten QC-Labore in der Fertigung arbeiten nicht mit einphasiger manueller Erfassung. Sie verwenden die Zwei-Phasen-Erfassung: Ein Techniker notiert Messwerte am Gerät auf Papier, und eine zweite Person – manchmal derselbe Techniker, manchmal eine andere – überträgt diese Papierwerte in Excel oder ein LIMS. Jede Phase vervielfacht das Fehlerrisiko.

Laut Beamex enthalten bei zwei manuellen Erfassungspunkten statistisch gesehen 40 % der Datensätze mindestens einen Fehler. Ein Labor mit 10.000 Kalibrierungen oder Qualitätstests pro Jahr und Zwei-Phasen-Erfassung generiert etwa 4.000 fehlerhafte Datenpunkte. Das sind keine theoretischen Zahlen – sie stehen für reale Untersuchungen, echte Nacharbeit und unzählige Stunden, die Menschen damit verbringen, Tippfehler zu jagen, anstatt Trends zu analysieren.

Die am wenigsten beachtete Konsequenz ist, was manuelle Eingabefehler für die Glaubwürdigkeit von SPC-Diagrammen bedeuten. Wenn Bediener sehen, dass Kontrollkarten regelmäßig aufgrund offensichtlicher Dateneingabefehler auslösen, verlieren sie das Vertrauen in die Karten. Jedes falsche Alarmsignal trainiert dem Personal ein, dass das SPC-System „Wolf“ schreit – und sobald diese Lektion sitzt, verschwinden die echten Qualitätssignale im Rauschen. Ein Labormanager, der fünf Fehlalarme in einem Monat abgetan hat, wird auf den sechsten, legitimen Alarm wahrscheinlich nicht mehr dringend reagieren. Die Automatisierungsinvestition, die viele Werke in SPC-Software gesteckt haben, ist teilweise verschwendet, wenn die Daten immer noch von Hand eingegeben werden.

Warum die Einzelbericht-Extraktion im Batch-Betrieb versagt

Einzelbericht-Extraktionswerkzeuge – bei denen man eine PDF hochlädt, eine Datenzeile erhält und wiederholt – optimieren für einen Workflow, der in einem Produktions-QC-Labor nicht existiert. Niemand führt einen Test durch, erhält einen Bericht und gibt eine Zeile ein. Der tägliche Alltag ist ein Stapel: Der Shimadzu-HPLC hat seinen Lauf beendet und eine PDF mit 12 Assay-Parametern erzeugt. Der Mettler Toledo Karl-Fischer-Titrator hat seinen Feuchtigkeitsbericht geliefert. Der Instron-Zugprüfer hat seine mechanischen Eigenschaften ausgegeben. Der Agilent-GC hat seine Lösungsmittelrückstandsanalyse zurückgegeben. Multiplizieren Sie das mit der Anzahl der an diesem Tag getesteten Chargen, und Sie haben 30 bis 50 Geräteberichte, die vor jeder SPC-Analyse in einen einzigen Datensatz zusammengeführt werden müssen.

Batch-Verarbeitung ist nicht einfach 50-fache Einzelverarbeitung. Sie bringt Herausforderungen mit sich, die ein Eins-nach-dem-anderen-Workflow nie kennt:

• Namenskonventionen brechen bei Skalierung. Bei einem Bericht gehört die Ausgabezeile zu einer Charge. Bei 50 Berichten benötigen Sie Chargen-IDs, Proben-IDs, Geräte-IDs und Zeitstempel pro Zeile, damit die zusammengeführte Tabelle durchsuchbar und rückverfolgbar bleibt. Eine Spalte namens "Gehalt (%)" mit 50 identischen Überschriften ist nutzlos – Sie brauchen "Charge-20260627-01 | HPLC | Gehalt (%)" im Workflow, oder besser noch Gerät und Charge als separate Spalten, die jede Zeile ihrer Quelle zuordnen.
• Das Zusammenführen von Ergebnissen ist der eigentliche Engpass, nicht die Extraktionsgeschwindigkeit. Selbst wenn Sie jeden Bericht in 10 Sekunden extrahieren könnten, frisst das manuelle Zusammenführen von 50 Ausgabezeilen in die SPC-Hauptmappe – Abgleich von Spalten aus Geräten mit unterschiedlichen Layouts, Prüfung auf Lücken, Auflösung doppelter Spalten – die eingesparte Extraktionszeit. Ein für die Stapelverarbeitung konzipiertes Tool erstellt in einem Durchlauf eine einheitliche Tabelle, in der alle Zeilen demselben Spaltenschema folgen.
• Ausnahmebehandlung potenziert sich. Ein einzelner Bericht mit einem fehlenden Parameter ist eine 5-Sekunden-Entscheidung. Ein Stapel von 50 Berichten, bei denen 6 verschiedene Felder fehlen, 2 unleserliche Thermodruck-Werte haben und 3 OOS-Flags enthalten, wird zu einer 45-minütigen Abgleichsübung. Die Stapelverarbeitung muss Ausnahmen systematisch anzeigen – nicht, dass Sie durch 50 Zeilen scrollen müssen, um Lücken zu finden.

Eine ausführliche Anleitung zur Einzelbericht-Extraktion für QC-Labore finden Sie in unserem Leitfaden zur Extraktion von Fertigungs-QC-Labordaten in Excel. Der Rest dieses Artikels konzentriert sich darauf, was sich ändert, wenn Sie dies 50 Mal am Tag tun müssen.

Wie gerätegenerierte PDFs vorlagenbasierte Tools überfordern

Betreten Sie ein QC-Labor mit Geräten verschiedener Hersteller, und Sie haben ein Formatfragmentierungsproblem, das vorlagenbasierte Extraktionstools nie lösen sollten. Ein Shimadzu-HPLC mit LabSolutions druckt Analyseergebnisse in einer Tabelle mit Spaltenüberschriften wie "Verbindungsname / Retentionszeit / Fläche / Konzentration / Einheit." Ein Mettler-Toledo-Titrator mit LabX druckt einen Bericht mit "Proben-ID / Ergebnis / RSD / n" in einem völlig anderen Layout. Ein Agilent-GC mit OpenLab CDS erzeugt eine weitere Struktur – manchmal mit demselben Parameter, der in verschiedenen Softwareversionen anders benannt ist. Drei Geräte, drei PDF-Layouts, und keines wurde dafür entwickelt, maschinell in eine Tabelle eingelesen zu werden.

Traditionelle OCR- und vorlagenbasierte IDP-Tools verlangen, dass Sie für jedes Geräte-PDF-Layout die genauen Koordinaten oder Ankerpunkte definieren, an denen sich jeder Datenpunkt befindet. Wenn das Labor auf eine neue Version von LabSolutions aktualisiert und sich das Berichtslayout um drei Zeilen verschiebt, bricht die Vorlage stillschweigend – sie extrahiert den falschen Wert in die falsche Spalte, ohne Hinweis darauf, dass etwas schiefgelaufen ist, bis die Qualitätssicherung es bei der Stapelprüfung bemerkt. Ein Labor mit fünf Geräten und regelmäßigen Software-Updates unterhält im Wesentlichen fünf fragile Extraktionsvorlagen, die mit der Zeit an Zuverlässigkeit verlieren.

Die Alternative ist die benutzerdefinierte Spaltenextraktion: Statt dem Tool zu sagen, wo die Daten auf der Seite stehen, sagen Sie ihm, welche Daten Sie möchten. Geben Sie die Spaltenüberschriften ein, die Ihren SPC-Datenfeldern entsprechen – "Gehalt (%)", "Feuchtegehalt (%)", "Zugfestigkeit (MPa)" – und die KI lokalisiert jeden Wert, indem sie versteht, was der Text bedeutet, nicht wo er erscheint. Ein Ergebnis, das in einem Bericht als "Gehalt: 99,2%" und in einem anderen als "Inhalt: 99,2% (wie erhalten)" gedruckt wird, wird derselben Ausgabespalte zugeordnet, weil das Modell beide als Gehaltswerte erkennt, nicht weil beide bei X=320, Y=480 erschienen. Dieser semantische Ansatz – vorlagenfrei und formatunabhängig – ist das einzige Extraktionsparadigma, das in einer Laborumgebung mit mehreren Geräten funktionsfähig bleibt.

Für Labore, die Geräte von Agilent, Shimadzu und Mettler Toledo parallel betreiben, funktionieren dieselben Spaltendefinitionen in allen drei Geräteformaten ohne Neukonfiguration. Das Extraktionsergebnis landet in einer einzigen Tabelle mit identischer Spaltenstruktur, unabhängig davon, welches Gerät das jeweilige Quell-PDF erzeugt hat. Dies ist der grundlegende Unterschied zwischen einem Werkzeug, das für variable Formatstapel ausgelegt ist, und einem, das für Einzelformat- und Einzelberichtsanwendungen optimiert ist.

Das OOS-Flag-Problem, über das niemand spricht

Ein außerhalb der Spezifikation liegendes Ergebnis (OOS) in einem QC-Laborbericht ist nicht nur eine rote Zahl. Gemäß der FDA-Leitlinie zur OOS-Untersuchung von 2006 löst jedes OOS-Ergebnis eine obligatorische zweiphasige Untersuchung aus: Phase I prüft, ob ein Laborfehler die Ursache war, Phase II untersucht den Herstellungsprozess selbst. Die Untersuchung muss dokumentiert, die Grundursache ermittelt und Korrekturmaßnahmen ergriffen werden, bevor die Charge freigegeben werden kann. Eine einzige OOS-Untersuchung dauert in der Regel 3 bis 10 Arbeitstage, und die Anforderung zur Chargenaufzeichnungsprüfung gemäß 21 CFR 211.192 bedeutet, dass die Qualitätseinheit jede Untersuchungsschlussfolgerung genehmigen muss.

Betrachten Sie nun, was passiert, wenn OOS-Ergebnisse durch manuelle Übertragung laufen. Ein Techniker tippt "0,052", obwohl der Gerätebericht "0,025" anzeigt – eine einstellige Vertauschung – und der Wert überschreitet die Spezifikationsgrenze. Die SPC-Karte schlägt Alarm. Die Untersuchung beginnt. Vier Stunden später findet QA den ursprünglichen Geräteausdruck, vergleicht ihn mit dem Excel-Eintrag und stellt fest, dass es sich um einen Tippfehler handelte. Die Charge war nie außerhalb der Spezifikation. Die Untersuchung war eine Verschwendung aufgrund eines Tastaturfehlers.

Das umgekehrte Szenario ist gefährlicher: Ein Gerätebericht zeigt einen echten OOS-Wert, der Techniker überträgt ihn fälschlicherweise als bestandenen Wert, und die Charge wird ohne Untersuchung freigegeben. Die fertigungsbedingte Grundursache – Kontamination, Prozessdrift, Rohstoffvariabilität – bleibt unentdeckt, bis sie nachfolgende Chargen beeinträchtigt und möglicherweise einen Rückruf auslöst. Ein Übertragungsfehler hat nicht nur Zeit gekostet; er hat eine regulatorische Sicherheitsvorkehrung umgangen, die dazu dient, systemische Qualitätsfehler zu erkennen.

Wenn die Extraktion automatisiert ist, werden OOS-Flags systematisch behandelt. Definieren Sie eine abgeleitete Spalte namens "Bestanden/Nicht bestanden" mit einer Regel wie "BESTANDEN, wenn alle Messwerte innerhalb der Spezifikationsgrenzen; NICHT BESTANDEN, wenn ein Wert außerhalb der Spezifikation" – die KI wertet jeden extrahierten Wert während der Verarbeitung anhand seiner Spezifikation aus und markiert Verstöße automatisch. Die Ausgabetabelle enthält eine eigene Spalte, in der OOS-Bedingungen über alle 50 Berichte hinweg in einer einzigen Ansicht sichtbar werden. Anstatt Geräte-PDFs nach rotem Text zu durchsuchen, überfliegen QC-Prüfer eine Spalte, erkennen die drei Zeilen mit "Nicht bestanden" und öffnen nur diese drei Berichte zur Untersuchung. Die Aufmerksamkeit gilt dort, wo sie hingehört: den Ausnahmen, nicht der Überprüfung jeder Zahl, die bereits korrekt vom Gerät gedruckt wurde.

Die Lücke zwischen Geräteausgabe und SPC-Eingabe schließen

Der Datenfluss in einem manuellen QC-Labor sieht so aus: Gerät schließt Test ab → Gerät druckt PDF → Techniker liest PDF → Techniker tippt Zahlen in Excel → QS prüft Excel → Daten werden zur Regelkartenerstellung in SPC-Software kopiert. Jeder Pfeil in dieser Kette ist ein Verzögerungs- und Fehlerpunkt. Die Zeitspanne zwischen „Test abgeschlossen" und „Daten im SPC" beträgt typischerweise 2 bis 8 Stunden – nicht weil der Test lange dauert, sondern weil die Pipeline aus Übertragung, Prüfung und Kopieren sequenziell und von Menschen gesteuert ist.

In einer automatisierten Batch-Pipeline reduziert sich der Ablauf auf: Geräte führen den ganzen Tag über Tests durch → alle PDFs werden in einem Batch-Ordner gesammelt → Batch wird am Schicht- oder Tagesende hochgeladen → KI extrahiert alle Berichte in eine strukturierte Tabelle → Tabelle wird direkt in die SPC-Software importiert. Der Extraktionsschritt selbst dauert 5 bis 10 Sekunden pro Seite, sodass 50 Berichte in weniger als 10 Minuten Verarbeitungszeit abgeschlossen sind. Das 2- bis 8-stündige Übertragungsfenster wird zu einem 10-minütigen Validierungsgate, bei dem QS-Prüfer eine Stichprobe der Ergebnisse überprüfen, anstatt jedes Feld abzutippen.

Die meisten SPC-Softwareplattformen – Minitab Real-Time SPC, InfinityQS, JMP, WinSPC, dataPARC – akzeptieren CSV- oder Excel-Import als Standard-Dateneingabepfad. Die aus der Batch-Extraktion resultierende Tabelle ist bereits für diesen Importschritt formatiert: jede Zeile ist ein Testergebnis, jede Spalte entspricht einem SPC-Parameter, und die in der SPC-Software konfigurierten Regelgrenzen generieren automatisch I-MR-, Xbar-R- oder Xbar-S-Karten, sobald die Daten geladen werden. Cp- und Cpk-Berechnungen werden sofort aktualisiert, da der zugrunde liegende Datensatz von Anfang an vollständig und korrekt strukturiert ist.

Die Produktivitätsrechnung: Ein Labor, das 30 tägliche Batches mit je 15 Parametern verarbeitet, die von einem Techniker mit einem Stundenlohn von 28 $ übertragen werden, verbraucht allein für die manuelle Dateneingabe etwa 84 $ pro Tag (3 Minuten pro Bericht × 30 Berichte = 90 Minuten). Über ein Jahr mit 250 Arbeitstagen sind das 21.000 $ an Arbeitskosten für das Eintippen von Zahlen, die die Geräte bereits digital generiert haben. Die durch Übertragungsfehler verursachte Untersuchungszeit – konservativ geschätzt eine Untersuchung pro Woche à 4 Stunden – kommt mit weiteren 5.600 $ jährlich hinzu. Die kombinierten 26.600 $ sind die wiederkehrenden Kosten der Nicht-Automatisierung, bevor die schwerer zu quantifizierenden Kosten für verzögerte Batch-Freigaben und verlorenes Vertrauen in SPC-Karten berücksichtigt werden.

Aufbau einer rückverfolgbaren Chargenprotokoll-Pipeline

Die automatisierte Extraktion wirft eine berechtigte Compliance-Frage auf: Wenn niemand die Zahlen eintippt, wie beweist man einem Prüfer, dass der Wert in der Tabelle tatsächlich aus dem Instrumentenbericht stammt? Der Prüfpfad verschwindet bei der Automatisierung nicht – er ändert nur seine Form.

Gemäß 21 CFR 211.188 müssen Chargenproduktions- und Kontrollaufzeichnungen eine vollständige Dokumentation jedes wesentlichen Schritts enthalten, einschließlich der Ergebnisse der Laborkontrollen und der Identität der Personen, die jeden Schritt durchführen und prüfen. Bei automatisierter Extraktion funktioniert die Rückverfolgbarkeitskette über Metadaten, nicht über Tastatureingaben: Jede Zeile in der Ausgabetabelle ist über den Dateinamen mit ihrem Quell-PDF verknüpft; der Batch-Verarbeitungszeitstempel protokolliert, wann die Extraktion durchgeführt wurde; der Benutzer, der den Batch gestartet und die Ergebnisse geprüft hat, wird erfasst; und die Original-PDFs bleiben als unveränderliche Quelle der Wahrheit verfügbar.

Die Norm ASTM D6299 zur statistischen Qualitätssicherung betont, dass Regelkartenstatistiken aus rückverfolgbaren, verifizierbaren Daten berechnet werden müssen. Eine automatisierte Extraktionspipeline mit Quellverweisen in jeder Zeile erfüllt diese Anforderung systematischer als ein handschriftlicher Logbucheintrag, da die Verknüpfung zwischen dem Tabellenwert und dem Instrumentenbericht programmatisch ist und nicht davon abhängt, dass jemand daran denkt, zu notieren, welchen Instrumentenausdruck er gerade betrachtet hat. Prüfer, die einen Chargenprotokoll inspizieren, können von der Tabellenzeile zurück zum Original-PDF klicken und den Wert in unter 30 Sekunden bestätigen – schneller und eindeutiger als die Nachverfolgung von Handschrift in einem Papierprotokoll.

Der praktische Workflow für Compliance: Organisieren Sie tägliche Instrumenten-PDFs in Ordnern nach Datum und Prüfstation (Rohmaterial / In-Prozess / Fertigprodukt), verarbeiten Sie die Berichte jeder Station stapelweise in eine eigene Tabelle mit einer Spalte zur Identifizierung des Quellinstruments, und speichern Sie die Ausgabe zusammen mit den Original-PDFs im Chargenprotokoll-Paket. Die extrahierte Tabelle wird zur Arbeitsdatendatei für die SPC-Analyse; die Original-PDFs bleiben der unveränderliche Nachweis. Dies ist strukturell ähnlich wie Labore bereits mit chromatographischen Datendateien umgehen – der rohe .lcm- oder .d-Ordner ist die Quelle, der verarbeitete Bericht ist die Arbeitsausgabe – erweitert auf die gesamte Instrumentenausstattung des Labors.

Batch-Verarbeitung einrichten

Der Wechsel von manueller Transkription zu automatisierter Batch-Extraktion erfordert kein LIMS-Implementierungsprojekt. Der folgende Workflow ist innerhalb einer einzigen Schicht betriebsbereit:

Im Vergleich zum herkömmlichen Einzelbericht-Workflow lagert der Batch-Ansatz die Spaltendefinition und Instrumentenkonfiguration vor und verarbeitet dann alle Berichte parallel – der gleiche Einrichtungsaufwand, der für einen Bericht 10 Minuten dauert, gilt auch für 50 Berichte. Diese Skaleneffizienz macht das Batch-First-Design aus.

Häufig gestellte Fragen

Funktioniert das auch mit handschriftlichen Notizen auf Laborberichten?

Ja. Die KI verarbeitet sowohl gedruckten Text als auch Handschrift – einschließlich handschriftlicher Chargennummern, Analystenkürzel oder Randnotizen neben instrumentengedruckten Ergebnissen. Wenn ein Techniker den Verdünnungsfaktor oder das Probengewicht handschriftlich auf dem Ausdruck vermerkt, kann dieser Wert in eine eigene Spalte extrahiert werden. Für Labore, die hauptsächlich papierbasiert arbeiten, finden Sie in unserem Leitfaden zur Extraktion von QC-Laborberichten spezifische Techniken für handschriftliche Formulare.

Was ist mit gescannten Thermodrucken älterer Geräte?

Gescannte oder fotografierte Thermodrucke funktionieren genauso wie digitale PDFs – die KI liest den visuellen Inhalt, unabhängig davon, ob er aus einem digitalen Bericht oder einem Papierausdruck stammt. Verblasstes Thermopapier (häufig bei Ausdrucken älter als 6–12 Monate) kann jedoch die Extraktionsgenauigkeit verringern. Für archivierte Thermodrucke empfiehlt es sich, diese innerhalb weniger Wochen nach dem Druck bei gleichmäßiger Beleuchtung zu fotografieren, bevor die Thermobeschichtung nachlässt.

Brauche ich für jedes Instrumentenmodell eine separate Einrichtung?

Nein. Da die benutzerdefinierte Spaltenextraktion semantisch und nicht per Vorlagenabgleich arbeitet, gelten dieselben Spaltendefinitionen geräteübergreifend. „Assay (%)“ findet den Assay-Wert, egal ob auf einem Shimadzu-, Agilent- oder Mettler-Toledo-Bericht. Nur wenn verschiedene Instrumententypen grundlegend unterschiedliche Parameter messen, können instrumentspezifische Spalten sinnvoll sein – „Zugfestigkeit“ sucht man auf einem HPLC-Bericht vergeblich. Die KI gibt für Spalten ohne passende Daten einfach einen leeren Wert zurück.

Wie wirkt sich das auf die 21 CFR Part 11-Konformität für elektronische Aufzeichnungen aus?

Das Batch-Extraktionstool erstellt eine Ausgabetabelle aus Instrumenten-PDFs – es ist ein Datentransformationsschritt, kein Aufzeichnungssystem. Die ursprünglichen Instrumenten-PDFs bleiben Ihre elektronischen Quellaufzeichnungen und unterliegen denselben Part 11-Kontrollen (Prüfpfade, elektronische Signaturen, Zugriffskontrollen), die Ihr Labor bereits auf Instrumentenausgaben anwendet. Die extrahierte Tabelle dient als Arbeitsdokument für die SPC-Analyse und die Zusammenstellung von Chargenaufzeichnungen. Für Labore, die unter vollständigen Part 11-Anforderungen für elektronische Aufzeichnungen arbeiten, sollten extrahierte Daten in Ihrem bestehenden Dokumentenmanagement- oder LIMS-System von der Qualitätseinheit geprüft und freigegeben werden – genau wie manuell eingegebene Daten. Die Automatisierung ändert, wie Daten vom Instrument zur Tabelle gelangen; sie ändert nicht Ihren Compliance-Rahmen – sie reduziert die Übertragungsfehler, die zu Compliance-Feststellungen führen.

Kann ich Berichte von mehreren Produktionsstandorten in einer unternehmensweiten SPC-Ansicht verarbeiten?

Ja. Indem Sie eine Spalte „Standort" zu Ihrer Extraktionsvorlage hinzufügen und die täglichen Berichte jedes Standorts als separate Batches verarbeiten (jeder erzeugt eine eigene Ausgabedatei), können Sie alle Standortdaten in einem einzigen unternehmensweiten SPC-Dashboard konsolidieren. Das einheitliche Spaltenschema über alle Standorte hinweg bedeutet, dass Daten von Plant A's Shimadzu HPLC und Plant B's Waters Alliance-System im gleichen strukturierten Format landen. Dies ist besonders wertvoll für Organisationen, die eine IATF 16949-ähnliche unternehmensweite SPC-Überwachung über mehrere Produktionsstandorte hinweg implementieren.

Was ist mit Laborinstrumenten, die direkt in ein LIMS exportieren – brauche ich das dann noch?

Wenn jedes Instrument in Ihrem Labor strukturierte Daten direkt an ein LIMS exportiert und dieses LIMS Ihre SPC-Software speist, haben Sie kein manuelles Übertragungsproblem. Aber in den meisten QC-Laboren in der Fertigung ist das, was direkt angebunden ist, typischerweise eine Minderheit der Instrumente – die HPLC exportiert vielleicht über ein CDS, aber der Titrator, die Feuchtewaage, das Viskosimeter und der Härteprüfer erzeugen weiterhin eigenständige PDFs oder Ausdrucke. Die Batch-Extraktion überbrückt die Lücke zwischen den angebundenen und den nicht angebundenen Instrumenten und erzeugt eine einheitliche Ausgabe, die zusammen mit LIMS-Datenfeeds importiert werden kann. Die Landschaft der Dokumentenextraktion in der Fertigung entwickelt sich hin zu hybriden Modellen, bei denen strukturierte Instrumentenfeeds und KI-extrahierte PDF-Daten in derselben SPC-Pipeline koexistieren.

Wie gehe ich mit Proben um, die an mehreren Prüfstationen mit unterschiedlichen Spezifikationen getestet werden?

Definieren Sie eine Spaltenstruktur, die den Prüfstationskontext enthält: "Rohmaterial | Identität (Bestanden/Nicht bestanden)", "In-Prozess | Gehalt (%)", "Fertigprodukt | Freisetzung (%)". Jede Spalte gilt nur für Berichte, die diesen Parameter enthalten. Ein Rohmaterialbericht füllt also die Rohmaterialspalten, ein Fertigproduktbericht die Fertigproduktspalten, und die Ausgabetabelle unterteilt die Ergebnisse automatisch nach Prüfstation, wobei Zellen leer bleiben, wenn ein Parameter für eine bestimmte Probe nicht zutrifft. Sie können auch Stapelverarbeitungstechniken verwenden, die für andere Fertigungsdokumenttypen entwickelt wurden – der spaltenbasierte Ansatz lässt sich auf verschiedene Dokumentkategorien übertragen.