В то время, когда конкуренция в научных исследованиях становится все более ожесточенной, лаборатория, как основная позиция технологических инноваций, эффективность управления напрямую определяет скорость и качество результатов научных исследований. Тем не менее, традиционные модели управления лабораториями полагаются на ручную запись, бумажный документооборот и децентрализованное хранение данных и часто сталкиваются с такими болезненными точками, как неэффективное распределение ресурсов, фрагментация экспериментальных данных и скрытые риски соблюдения. Изменения, вызванные интеллектуальной системой управления лабораториями, приводят к качественным изменениям в эффективности управления для научно - исследовательских институтов.

　　I. Трудности традиционного управления: двойной вызов эффективности и безопасности

Управление лабораториями включает в себя многомерные услуги, такие как планирование оборудования, закупка расходных материалов, права персонала и мониторинг экспериментальных процессов. Ручные настольные счета легко теряются, отставание в плане обслуживания оборудования, упущения в управлении опасными химическими веществами и другие проблемы, которые не только приводят к растрате ресурсов, но и, скорее всего, вызовут риски безопасности. Например, университетская лаборатория не была своевременно очищена из - за истечения срока действия реагента, что привело к отклонению экспериментальных данных и задержке прогресса проекта на несколько месяцев. Кроме того, в межсекторальном сотрудничестве экспериментальные данные разбросаны по персональным компьютерам или бумажным записям, что затрудняет обмен знаниями и повторное использование, что ограничивает скорость научных исследований и инноваций.

　　Разгром интеллектуальной системы: цифровая реконструкция всего процесса

Новое поколение систем управления лабораториями с « подключением данных» в качестве ядра, через Интернет вещей, алгоритмы ИИ и технологии облачных вычислений, для создания сети управления всей цепью, охватывающей « человек - машина - материал - метод - кольцо»:

1. Интеллектуальное планирование ресурсов: мониторинг состояния работы оборудования в режиме реального времени, автоматическая генерация напоминаний об обслуживании, оптимизация правил бронирования лабораторной станции, чтобы избежать простоя ресурсов;

2. Точное управление запасами: инвентаризация расходных материалов связана с экспериментальным планом, автоматически запускает раннее предупреждение о закупках, в сочетании с технологией сканирования для достижения полного жизненного цикла реагента;

3. Система контроля за соблюдением правил ветра: встроенная отраслевая нормативная база, операции с опасными химическими веществами, обработка отходов и другие аспекты интеллектуальной проверки соблюдения, снижение аудиторского риска;

4.Центральная платформа данных: Интеграция экспериментальных исходных данных, параметров прибора, записей операций персонала, построение отслеживаемой карты знаний, помощь в научных исследованиях и сотрудничестве.

　　III. Повышение ценности: от повышения эффективности за счет сокращения капитала к расширению возможностей для инноваций

Ценность интеллектуальной системы управления не только отражается в снижении эксплуатационных расходов и предотвращении и контроле рисков, но и обеспечивает почву для научных исследований и инноваций. После того, как биомедицинское предприятие внедрило систему, время подготовки к эксперименту сократилось на 40%, использование оборудования увеличилось на 25%, в то же время с помощью интеллектуального анализа данных было обнаружено три потенциальных пути экспериментальной оптимизации. Когда процесс управления переходит от « ручного привода» к « управлению данными», исследователи могут быть освобождены от повторяющейся работы, фокусируясь на исследованиях высокой ценности и действительно реализуя первое сердце « управления для научных услуг».

В соответствии с тезисом времени, когда наука и техника самодостаточны, интеллектуальная система управления лабораториями стала необходимым вариантом для цифровой трансформации научно - исследовательских институтов. Это не только модернизация инструментов, но и эволюция управленческого мышления - высвобождение производительности научных исследований через поток данных, что делает лаборатории действительно инкубаторами инновационных идей.