Digitalization in Chemical Development
85% of laboratory data is lost because it is not transferred from instruments or is not recorded at all. Learn how to ensure data capture with this free white paper.
Nyomás nehezedik az új termékbevezetések felgyorsítására. Ennek érdekében a tudósok több feladatot végeznek párhuzamosan a projektcsapatokban, és teljesítik a szigorú célokat. Ebben a környezetben minden tudós személyes termelékenysége számít. Amikor az emberek felhatalmazást kapnak arra, hogy a legtermelékenyebb munkájukat végezzék, bölcsebben használhatják az erőforrásokat, és mégis kiemelkedő eredményeket érhetnek el. Az alábbi hivatkozások és erőforrások azt írják le, hogyan azonosítanak és kezelnek az innovatív vállalatok kulcsfontosságú szűk keresztmetszeteket a tudósok munkafolyamataiban.
Fehér könyvek és webináriumok
Vegyipari K+F alternatívák a COVID–19-járvány idején
A laboratóriumok új irányelvei miatt – a fizikai távolságtartást is beleértve – a kutatóknak annak tudatában kell beütemezniük és végrehajtaniuk feladataikat, hogy lényegesen kevesebb időt tölthetnek a munkaállomáson. Számos vállalat profitál az automatizált megoldásokból, ezekkel ugyanis felügyelet nélkül is információban gazdag kísérleteket végezhetnek. Ez a tanulmány a COVID–19-világjárvány következményei mellett arra is kitér, hogy a kutatók a megannyi munkahelyi szabályozás és lezárás dacára a vegyipar kutatási-fejlesztési automatikájának használatával hogyan képesek a gördülékeny és produktív munkavégzésre.
Optimizing Solvent Swap Distillation
This white paper outlines important design aspects of the solvent swap operation and presents a workflow with key modeling and experimental activities to achieve an efficient and robust process.
Automation at AbbVie
This presentation describes how AbbVie adopted and leveraged new automation technologies to advance the pipeline.
AstraZeneca's Journey to Lab Digitalization
This webinar describes how Mettler-Toledo instruments have been integrated with AstraZeneca's ELN and some of the challenges that arose during the project.
Szervezeti termelékenységi kihívások
- A szervezetek általában nappal intenzíven működnek, de éjszaka lassulnak vagy leállnak
- A kísérletek nem hatékonyan vannak ütemezve, mert a tudósnak jelen kell lennie mintavételhez vagy a folyamatváltozó megváltoztatásához
- Megbízhatatlan eredmények származnak nem szabványos kísérleti módszerekből
- A tudósoknak jelen kell lenniük az információk rögzítéséhez, és az összegyűjtött adatokat kézzel kell átmásolniuk a jegyzetfüzetbe
- A tudósok időt pazarolnak az adatok több forrásból történő előkészítésére elemzés és jelentés céljából
- Értékes adatok rendszeresen elvesznek, és a tudósok nem tudják kihasználni az intézményi tudást a kézi munka minimalizálására a projektek befejezéséhez