数据驱动实验室效率提升

随着效率需求的不断提升，科研机构正在采用数据智能系统，着力提升实验室运营的可视化，助力制定更加明智的决策。

　　根据安捷伦一项针对制药实验室负责人的调查结果显示，实验室负责人越来越注重速度、优化和效率的提升:

　　· 随着人们对样品处理能力的要求持续激增，工作速度在实验室负责人关注的问题中排名第一

　　· 此外，83%的受访者认为实验室的工作流程需要优化，63%的受访者十分欢迎创新的方法以提高实验室效率

　　提高实验室效率主要分为两个层面：样品分析处理能力和实验室运营效率。在本文中，我们将围绕实验室运营效率和朝向全新数据智能范式的根本性转变，来探讨当前和未来的解决方案。

　　先进的实验室监控体系

　　在汽车行业，实验室需要承接整个集团公司创新研发项目，同时还要为工厂的每年型式试验提供服务，随着汽车主机厂新产品不断增加，这提高了实验室的管理复杂性，实验室亟需实现对所有资源的全面可视化管理。先进的实验室监控和管理系统能够满足实验室的上述需求，持续提升实验室运营的清晰度和可控性。

　　实验室负责人经常提出的问题包括：

·        实验室有哪些仪器资产?

·        为什么会有这些特定的仪器资产?

·        这些仪器资产的当前状态如？

            ·  这些仪器资产的利用率如何？

    网萨实验室管理软件中的样品管理，设备管理等功能模块可以提供有关实验室库存控制、资产规模调整以及许多其他方面的信息，帮助实验室负责人改进实验室运营。

　　实验室可视化面板可以清晰地显示实验室资产的使用情况。设备实验任务执行情况和利用率视图可以基于使用情况提供整个实验室资产的快照。对仪器使用情况的全面了解构成了数据驱动决策的基础。除此之外，这些程序还可以识别实验室工作流程的瓶颈、产能题和其他低效率问题。

    此类信息的获取和使用相对来说比较简单。只需要将适当的过滤工具应用于感兴趣的区域，例如特定的实验室场所或仪器组，然后设置所需的时间范围，可视化程序即可自动确定精确的使用频率和使用模式。这一过程既可以提供细化至单个仪器的可视化数据，又可以提供整个实验室范围内所有仪器的统一可视化数据。

　　通过这种“一目了然(turning on the lights)”的方式，仪器资产的利用率程序可以帮助用户精确地了解实验室实际发生的情况。用户可以立即看到已经暴露出来的瓶颈和其他低效率问题，并即刻采取措施来解决这些问题。

　　为了确保准确，用户仍然需要对资产利用率数据进行整合和解读，需要通过进一步的分析和更多的专业技能来着手改进实验室运营。变革能力是一个关键因素。

　　最后的一些感想

　　随着科研系统复杂性和互联互通能力的不断提升，实验室环境也随之快速发生改变，由此催生并带动了以较低带宽实现更高效率的需求——这往往导致人们把太多的时间花在运营问题上，而不是科学问题上。在此背景下，先进的数据智能系统与专家指导相结合的方法，正在迅速成为各大实验室的运营支柱。实验室对卓越运营的需求正在迅速增长，甚至达到了机器学习的层面，目前人们正在研究如何借助人工智能以前所未有的精细化程度来提升实验室的可视化能力和效率。