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 på for at fremskynde introduktionen af nye produkter. For at gøre dette multitasker forskere på tværs af projektteams og leverer på krævende mål. I dette miljø tæller hver enkelt forskers personlige produktivitet. Når folk får mulighed for at udføre deres mest produktive arbejde, kan de bruge ressourcer mere klogt og stadig opnå fremragende resultater. Referencerne og ressourcerne nedenfor beskriver, hvordan innovative virksomheder identificerer og håndterer nøgleflaskehalse i forskernes arbejdsprocesser.
Whitepapers 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 produktivitetsudfordringer
- Organisationer opererer typisk intensivt i dagtimerne, men sænker tempoet eller lukker ned om natten
- Eksperimenter planlægges ineffektivt, fordi forskeren skal være til stede for at tage en prøve eller ændre en procesvariabel
- Upålidelige resultater opnås fra ikke-standardiserede eksperimentelle metoder
- Forskere skal være til stede for at registrere information, og alle data, der indsamles, skal manuelt overføres til en notesbog
- Forskere spilder tid på at forberede data fra flere kilder til analyse og rapportering
- Værdifulde data går rutinemæssigt tabt, og forskere kan ikke udnytte institutionel viden til at minimere det praktiske arbejde, der kræves for at færdiggøre projekter