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.
新產品導入的壓力日益增加。為了達成此目標，科學家們在多個專案團隊中同時處理多項任務，並完成嚴苛的目標。在這種環境下，每位科學家的個人生產力都至關重要。當人們有能力進行最具生產力的工作時，他們能更明智地使用資源，並仍能取得卓越成果。以下的參考資料與資源說明了創新企業如何識別並解決科學家工作流程中的關鍵瓶頸。
白皮書與網路研討會
新冠肺炎時期化學研發實驗室之復甦
隨著實驗室面臨新的限制 (包括保持社交距離)，科學家必須調整時間表及作法，這樣即使在實驗室內做實驗的時間縮短，也能維持生產力。 許多公司正利用自動化解決方案自動執行實驗，這些實驗具有相當豐富的資訊。 本白皮書探討了新冠肺炎全球疫情可能引發的後果，以及投資化學研發自動化技術的科學家，已如何在實驗地點受到限制和關閉的期間維持敏捷性與生產力。
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.
AbbVie 自動化
這項簡報說明了 AbbVie 如何採用並徹底善用新的自動化技術來促進管線。
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.
組織生產力挑戰
- 組織通常在白天高強度運作，但在夜間放慢或停止運作
- 實驗安排效率低，因為科學家必須在場取樣或調整過程變數
- 非標準實驗方法導致結果不可靠
- 科學家必須在場記錄資訊，且任何收集的數據需手動抄錄至筆記本
- 科學家浪費時間準備來自多個來源的數據以進行分析和報告
- 寶貴的數據經常遺失，科學家無法利用機構知識來減少完成專案所需的實務操作