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.
Presset er stort for å akselerere introduksjonen av nye produkter. For å få til dette, multitasker forskere på tvers av prosjektteam og leverer på krevende mål. I dette miljøet teller den personlige produktiviteten til hver enkelt forsker. Når folk får mulighet til å gjøre sitt mest produktive arbeid, kan de bruke ressurser mer klokt og likevel oppnå fremragende resultater. Referansene og ressursene nedenfor beskriver hvordan innovative selskaper identifiserer og adresserer nøkkel-flaskehalser i forskernes arbeidsflyt.
White Papers og webinarer
COVID-19 Recovery in Chemical R&D
This white paper discusses the implications of the COVID-19 global pandemic, as well as how scientists who invested in automation in chemical R&D were able to remain agile and productive during site restrictions and closures.
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.
Organisatoriske produktivitetsutfordringer
- Organisasjoner opererer vanligvis med intensitet i løpet av dagen, men reduserer eller stopper opp om natten
- Eksperimenter planlegges ineffektivt fordi forskeren må være til stede for å ta en prøve eller endre en prosessvariabel
- Upålitelige resultater oppnås fra ikke-standardiserte eksperimentelle metoder
- Forskere må være til stede for å registrere informasjon, og all data som samles inn må manuelt overføres til en notatbok
- Forskere bruker tid på å forberede data fra flere kilder for analyse og rapportering
- Verdifulle data går rutinemessig tapt, og forskere kan ikke utnytte institusjonell kunnskap for å minimere det praktiske arbeidet som trengs for å fullføre prosjekter