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.
Trycket är stort att påskynda introduktionen av nya produkter. För att göra detta multitaskar forskare över projektteam och levererar på krävande mål. I denna miljö räknas varje forskares personliga produktivitet. När människor ges möjlighet att utföra sitt mest produktiva arbete kan de använda resurser mer klokt och ändå uppnå enastående resultat. Referenserna och resurserna nedan beskriver hur innovativa företag identifierar och åtgärdar viktiga flaskhalsar i forskares arbetsflöden.
Vitböcker och webbinarier
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.
Organisatoriska produktivitetsutmaningar
- Organisationer arbetar vanligtvis intensivt under dagen men saktar ner eller stänger under natten
- Experiment schemaläggs ineffektivt eftersom forskaren måste vara närvarande för att ta ett prov eller ändra en processvariabel
- Opålitliga resultat erhålls från icke-standardiserade experimentmetoder
- Forskare måste vara närvarande för att registrera information och all insamlad data måste manuellt överföras till en anteckningsbok
- Forskare slösar tid på att förbereda data från flera källor för analys och rapportering
- Värdefull data går rutinmässigt förlorad och forskare kan inte utnyttja institutionell kunskap för att minimera det manuella arbete som krävs för att slutföra projekt