実験データを100%収集しデータ管理に転換（日本語版）
調査では、実験室で測定されたデータの85%が機器に残ったままか、まったく記録されていないことが示されています。データから、反応やパラメータ変更によるプロセスへの影響をより深く理解することが可能となります。メトラー・トレドの新しい技術資料で、確実にデータを取得する方法を説明しています。
新製品の導入を加速するプレッシャーがかかっています。そのために、科学者はプロジェクトチーム間でマルチタスクを行い、厳しい目標を達成します。この環境では、すべての科学者の個人の生産性が重要です。人々が最も生産的な仕事を行う権限を持つと、リソースをより賢く使いながらも優れた成果を達成できます。以下の参考文献とリソースは、革新的な企業が科学者のワークフローにおける主要なボトルネックを特定し、対処している方法を説明しています。
ホワイトペーパーとウェビナー
withコロナ時代の化学分野における研究開発
ソーシャルディスタンスの確保などを含む研究所における新たな制限 – 研究者は物理的に実験台に留まる時間を減らしながらも、生産性を維持するためのスケジュール調整が求められています。多くの企業は自動化ソリューションにより実験を無人で行っています。このホワイトペーパーでは、新型コロナウイルスによる世界的なパンデミックの中、施設への立ち入り制限や閉鎖があった期間に化学分野の研究開発の自動化に投資した研究室がどのように機敏性と生産性を維持してきたのか、をご紹介します。
溶媒置換蒸留の最適化
このホワイトペーパーでは、溶媒置換操作の重要な設計面を概説し、効率的で堅牢なプロセスを実現するための重要なモデリングと実験活動を含むワークフローをご紹介します。
ウェビナー: AbbVie社における化成品開発プロセスの自動化
このプレゼンテーションでは、AbbVie社が化成品開発プロセスに新しい自動化技術を採用して活用することによりパイプラインを高度化した方法について説明します。
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.
組織の生産性の課題
- 組織は通常、日中は活発に活動しますが、夜間は減速または停止します
- 科学者がサンプルを採取したりプロセス変数を変更したりするために立ち会う必要があるため、実験のスケジューリングが非効率的です
- 非標準的な実験方法から信頼性の低い結果が得られます
- 科学者は情報を記録し、収集されたデータを手動でノートに書き写すために立ち会わなければなりません
- 科学者は分析や報告のために複数のソースからのデータを準備するのに時間を浪費しています
- 貴重なデータが日常的に失われ、科学者はプロジェクト完了に必要な手作業を最小限に抑えるために組織の知識を活用できません