Các Cấp Độ Tự Động Hóa Phòng Thí Nghiệm

Phòng thí nghiệm thông minh là một thuật ngữ chung để chỉ các công cụ phần mềm và phần cứng khác nhau nhằm đơn giản hóa hoặc tự động hóa việc quản lý dữ liệu và các quy trình trong phòng thí nghiệm. Các quy trình có thể được số hóa ở các cấp độ khác nhau và với các cách tiếp cận khác nhau. Đó là lý do tại sao số hóa phòng thí nghiệm rất phức tạp.

1. Quản lý dữ liệu kỹ thuật số

Quản lý dữ liệu kỹ thuật số là cấp độ đầu tiên của số hóa do chi phí thấp hơn và thực hiện đơn giản hơn. Ý tưởng là sử dụng các công cụ phần mềm để lập tài liệu, lưu trữ, phân tích, chia sẻ và quản lý dữ liệu thử nghiệm ở dạng kỹ thuật số. Các giải pháp phần mềm được sử dụng ở đây là Sổ tay phòng thí nghiệm điện tử (ELN), Hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS), Hệ thống thông tin phòng thí nghiệm (LIS), Hệ thống thực hiện phòng thí nghiệm (LES), Hệ thống quản lý dữ liệu phòng thí nghiệm (LDMS), Hệ thống quản lý dữ liệu khoa học (SDMS) và Hệ thống quản lý tài liệu (DMS).

2. Tích hợp dữ liệu

Ở cấp độ này, các thiết bị phòng thí nghiệm đã tự động báo cáo dữ liệu và điều kiện thí nghiệm tới kho dữ liệu trung tâm, chẳng hạn như ELN hoặc LIS. Mục đích là để kết nối các thiết bị trong phòng thí nghiệm với mạng. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng các API hoặc giải pháp phần mềm trung gian xử lý giao tiếp giữa các thiết bị và kho dữ liệu trung tâm. Mức độ số hóa này có ba tác động trực tiếp:

2.1 Ngăn ngừa lỗi trong quá trình truyền dữ liệu thủ công,

2.2 Cải thiện tính nhất quán của dữ liệu,

2.3 Giảm thời gian cần thiết để truyền dữ liệu thủ công và xác minh việc truyền dữ liệu.

Rất ít nhà khoa học nghĩ đến dữ liệu môi trường phòng thí nghiệm khi thực hiện các thí nghiệm. ELN có thể lưu trữ dữ liệu môi trường phòng thí nghiệm, chẳng hạn như nhiệt độ, độ ẩm, áp suất không khí và ánh sáng cũng như điều kiện môi trường trong thiết bị (chẳng hạn như tủ ấm, tủ lạnh) mà điều này là quan trọng. Những dữ liệu này mang lại giá trị ngay lập tức khi tối ưu hóa các xét nghiệm và tìm kiếm lý do đằng sau các giá trị ngoại lai. Khi thử nghiệm được sử dụng thường xuyên, dữ liệu môi trường có thể được sử dụng để khắc phục sự cố quy trình.

3. Tự động hóa

Tự động hóa là cấp độ số hóa tiếp theo và mang lại nhiều giá trị nhất cho phòng thí nghiệm.

Trong phòng thí nghiệm tự động, các hệ thống xử lý chất lỏng và cánh tay robot thực hiện các xét nghiệm và chuyển các thùng chứa giữa các thiết bị khác nhau. Mục đích là để loại bỏ sự tương tác của con người trong quá trình phòng thí nghiệm vật lý. Điều này giúp loại bỏ yếu tố con người và cho phép kiểm soát lỗi ở mức độ rất cao.

Một số phòng thí nghiệm được tự động hóa đến mức không cần sự tương tác của con người. Các cánh tay robot lấy mẫu từ kho lưu trữ, chuyển chúng đến thiết bị phân tích và nhà khoa học có thể kiểm tra dữ liệu trong ELN. Với điều này, chúng tôi đang bước vào thế giới IoT, nơi mọi thứ trong phòng thí nghiệm được kết nối liền mạch. Luồng dữ liệu từ các thiết bị đến các đám mây, nơi chúng được xử lý tự động.

Tự động hóa không cần phải hoàn thành ngay từ đầu

Hiện tại, việc sử dụng tự động hóa thường xuyên nhất trong các phòng thí nghiệm là tự động hóa từng phần, trong đó chỉ những quy trình thông thường nhất không có nhiều sự thay đổi giữa các lần chạy là hoàn toàn tự động, vì những quy trình này mang lại lợi tức đầu tư tốt nhất.

Tự động hóa không cần phải hoàn thành ngay từ đầu. Các công cụ phòng thí nghiệm thông minh, chẳng hạn như pipet thông minh và các dụng cụ hỗ trợ khác nhau để thực hiện các công việc thủ công dễ dàng hơn đã có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Những công cụ này có thể giảm thiểu sai sót của con người ở một mức độ nào đó và tạo ra đầu ra dữ liệu kỹ thuật số có thể được tích hợp vào hệ thống ELN hoặc LIS. So với các quy trình thủ công, tự động hóa như vậy vẫn vượt trội hơn về mọi mặt.

4. Ngoài tự động hóa

Các cấp độ ngoài tự động hóa rất rộng mở. Một ví dụ là tự động hóa toàn bộ quy trình kinh doanh, bao gồm cả các quy trình phi nghiên cứu, chẳng hạn như xử lý mẫu và vật liệu đến, lập hóa đơn, vận chuyển và báo cáo. Điều này đòi hỏi phải tích hợp với hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP).

Một khía cạnh khác là tự động hóa việc kiểm soát chất lượng, ra quyết định, báo cáo, phân tích nâng cao và dự đoán xu hướng hoặc tạo ra các giả thuyết khoa học. Đây là lĩnh vực kêu gọi sự tham gia của trí tuệ nhân tạo (AI). Mục đích là để giảm thời gian các nhà khoa học ngồi ở ghế dự bị và thay vào đó đầu tư vào các lĩnh vực mà họ có thể tạo ra giá trị lớn hơn.