우수한 반응 제어 – 모든 데이터 수집
85%의 실험실 데이터가 기기에서 전송되지 않거나 전혀 기록되지 않아 손실되는 것으로 연구 결과 드러났습니다. 반응이 어떻게 일어나는지 또는 공정이 파라미터 변경으로 인해 어떠한 영향을 받는지에 대한 이해는 실험 데이터로부터 시작합니다. 당사의 새로운 백서에서는 데이터 수집을 보장받는 방법에 대해 논의합니다.
신제품 출시를 가속화해야 하는 압박감이 있습니다. 이를 위해 과학자들은 프로젝트 팀 간에 멀티태스킹을 수행하며 까다로운 목표를 달성합니다. 이러한 환경에서 모든 과학자의 개인 생산성은 매우 중요합니다. 사람들이 가장 생산적인 작업을 할 수 있도록 권한이 부여되면, 자원을 더 현명하게 사용하면서도 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. 아래의 참고자료와 리소스는 혁신적인 기업들이 과학자의 작업 흐름에서 주요 병목 현상을 어떻게 식별하고 해결하는지 설명합니다.
백서 및 웨비나
화학 연구 개발의 COVID-19로부터의 회복
사회적 거리두기를 비롯한 실험실의 새로운 제약으로 인해, 연구원들은 작업대에서 소요하는 물리적 시간을 더 적게 들이면서도 생산성을 유지하기 위해 일정 및 업무를 조정해야 합니다. 많은 회사는 무인 방식으로 풍부한 정보를 활용하는 실험을 실행하기 위해 자동화된 솔루션을 활용하고 있습니다. 이 백서는 전 세계적인 COVID-19 팬데믹의 영향과 화학 연구 개발의 자동화에 투자한 연구원들이 현장 제약 및 폐쇄 속에서 민첩성과 생산성을 유지할 수 있었던 방법에 대해 논의합니다.
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.
AbbVie의 자동화
본 프레젠테이션은 파이프 라인 개선을 위해 AbbVie을 적용하여 새로운 자동화 기술을 활용하는 방법을 설명합니다.
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.
조직 생산성 문제
- 조직은 일반적으로 낮 동안에는 강도 높게 운영하지만 밤에는 느려지거나 중단됩니다
- 과학자가 샘플을 채취하거나 공정 변수를 변경하기 위해 반드시 현장에 있어야 하므로 실험 일정이 비효율적으로 잡힙니다
- 비표준 실험 방법으로 인해 신뢰할 수 없는 결과가 도출됩니다
- 과학자는 정보를 기록하기 위해 반드시 현장에 있어야 하며, 수집된 모든 데이터는 수동으로 노트북에 전사됩니다
- 과학자들은 분석 및 보고를 위해 여러 출처의 데이터를 준비하는 데 시간을 낭비합니다
- 귀중한 데이터가 일상적으로 손실되며, 과학자들은 프로젝트 완료에 필요한 직접 작업을 최소화하기 위해 기관 지식을 활용하지 못합니다