隨著效率需求的不斷提升，科研機構正在采用數據智能系統，著力提升實驗室運營的可視化，助力制定更加明智的決策。
 
根據安捷倫一項針對制藥實驗室負責人的調查結果顯示，實驗室負責人越來越注重速度、優化和效率的提升: 

• 隨著人們對樣品處理能力的要求持續激增，工作速度在制藥實驗室負責人關注的問題中排名第一 
• 此外，83%的受訪者認為實驗室的工作流程需要優化，63%的受訪者十分歡迎創新的方法以提高實驗室效率

 
提高實驗室效率主要分為兩個層面：樣品分析處理能力和實驗室運營效率。在本文中，我們將圍繞實驗室運營效率和朝向全新數據智能范式的根本性轉變，來探討當前和未來的解決方案。
 
先進的實驗室監控體系
 
由于科研實驗室的復雜性越來越高，實驗室亟需實現對所有資產的全面可視化管理。先進的實驗室監控和管理系統能夠滿足實驗室的上述需求，持續提升實驗室運營的清晰度和可控性。
 
實驗室負責人經常提出的問題包括：

• 實驗室有哪些儀器資產？
• 為什么會有這些特定的儀器資產？
• 這些儀器資產的使用情況如何

 
儀器資產的利用率程序（Asset Utilization Program）可以幫助回答上述問題，這些程序可以提供有關實驗室庫存控制、資產規模調整以及許多其他方面的信息，幫助實驗室負責人改進實驗室運營。
 
實驗室可視化面板可以清晰地顯示實驗室資產的使用情況。儀器熱圖（Instrumentation Heat Map）可以基于使用情況提供整個實驗室資產的快照。對儀器使用情況的全面了解構成了數據驅動決策的基礎。除此之外，這些程序還可以識別實驗室工作流程的瓶頸、產能題和其他低效率問題。
   
此類信息的獲取和使用相對來說比較簡單。只需要將適當的過濾工具應用于感興趣的區域，例如特定的實驗室場所或儀器組，然后設置所需的時間范圍，可視化程序即可自動確定精確的使用頻率和使用模式。這一過程既可以提供細化至單個儀器的可視化數據，又可以提供整個實驗室范圍內所有儀器的統一可視化數據。
 
通過這種“一目了然（turning on the lights）”的方式，儀器資產的利用率程序可以幫助用戶精確地了解實驗室實際發生的情況。用戶可以立即看到已經暴露出來的瓶頸和其他低效率問題，并即刻采取措施來解決這些問題。
 
為了確保準確，用戶仍然需要對資產利用率數據進行整合和解讀，需要通過進一步的分析和更多的專業技能來著手改進實驗室運營。變革能力是一個關鍵因素。
 
變革管理技能
 
在當今這個快節奏的世界里，變革管理很可能會成為一種負擔。實驗室需要能夠快速適應不斷變化的業務環境，如果無法做到這一點，實驗室可能會在激烈的效率競爭中落后。為了防止出現這種情況，實驗室的變革管理必須將數據智能（為清楚起見）和專家指導（關于變革）結合起來。
 
行業技能能夠幫助實驗室負責人更好地調整儀器資產的規模，找到一種微妙的“平衡”，提升實驗室資產的敏捷性，滿足日益復雜的和激烈的競爭環境提出的各項新需求。
   
數據可視化作為一項強有力的戰略工具，需要專家指導才能實現更高的效率、更高的適應性和更高的盈利能力，使實驗室從業界同行中脫穎而出。
 
我們可以將先進的實驗室運營劃分為三個不同的階段：簡化、優化和轉型。最初的簡化階段需要對所有實驗室資產進行評估，以便了解資產的使用情況。正如我們所看到的，數據智能工具可以助力實現整體資產的可視化，提升對儀器資產的掌控力。優化階段將儀器資產的利用率數據與其他儀器屬性（如維修記錄、使用年限和服務終止期限等）相結合，制定優化決策。在此過程中，可以借助風險評分來衡量各種儀器的“健康”狀態和服務期限。
 
儀器維修紀錄和保障服務終止期限（End-of-Guaranteed Support，EGS）的可視化呈現為后續的統計分析以及確定哪些資產極易發生故障或可能需要替換奠定了基礎。這種對儀器健康狀況的全面了解可以極大地簡化決策過程，確定哪些資產可以予以保留、需要重新部署或需要出售，出售資產獲得的收益可以用于購買新的儀器，實現“技術更新”。
 

在這一點上，專業人士可以助力發掘存在的機遇，并基于整體業務目標確定需要改進的領域和優先順序。數據智能和專家指導相結合的方式有助于回答此類功能性問題。隨著時間的推移，實驗室可以獲取和消化的數據越來越多，這時實驗室就可以進行有針對性的調整，進一步提高運營效率。更重要的是，以數據為驅動的決策可以增進人們的信心，讓人們相信實驗室運營能夠優化所有設備的可用性和使用效率。

 
最后，在實驗室層面推動所有運營業務向數據信息管理系統轉型可以確保所有儀器都能夠得到最高效的使用，并實現最合理化的支出。以數據為驅動的決策正在成為一流實驗室和科研機構的評判標準。
 


最后的一些感想
 
隨著科研系統復雜性和互聯互通能力的不斷提升，實驗室環境也隨之快速發生改變，由此催生并帶動了以較低帶寬實現更高效率的需求——這往往導致人們把太多的時間花在運營問題上，而不是科學問題上。在此背景下，先進的數據智能系統與專家指導相結合的方法，正在迅速成為各大實驗室的運營支柱。實驗室對卓越運營的需求正在迅速增長，甚至達到了機器學習的層面，目前人們正在研究如何借助人工智能以前所未有的精細化程度來提升實驗室的可視化能力和效率。
 
作者Philippe Desjardins是安捷倫科技實驗室生產力科學家