数字化转型正在我们的日常生活的许多方面发生，从通过应用程序控制家用电器到通过可穿戴设备监视健康的能力。但这不仅是在家中发生的事情：我们处于第四次工业革命（工业4.0）中，数字技术将自动化流程和设备连接，监视和控制供应链，并与被编程的机器人一起工作以利用人工智能（AI）。

这种转换称为“数字化”。它与数字化不同，这是将信息转换为数字格式的过程。数字化意味着使用数字技术收集数据，建立趋势，自动化流程并做出更好的业务决策。

在科学实验室中，行业4.0原则的应用（通常称为实验室4.0）有可能通过简化和自动化流程并推动更多有见地的数据分析来加速创新。然而，生命科学行业在数字化转型方面落后，持续依赖旧系统和孤立的信息。为了实现实验室4.0的潜力，组织将需要提高其数字成熟度 - 使用数字技术创造价值的能力。关键的第一步是连接人员，设备，消耗品，系统和数据。在这里，我们探讨了这种连通性的好处，以及开发适合未来的实验室的方法。

数字化转型之旅

具有内置传感器和连接性（统称为物联网或物联网）的新兴技术，例如AI，机器人技术和对象，越来越多地进入我们的房屋和工作场所。尽管许多实验室环境都得到了物联网的一些支持，并使用部分自动化进行一些过程，例如样本准备和分析，但生命科学行业在其数字化转型之旅中处于早期阶段。这部分是因为大多数实验室房屋仪器和来自不同供应商的系统，每个供应商都依赖于专有软件，从而创建了断开的数据孤岛。整合这些系统及其数据对大多数科学组织提出了挑战，并且是有效数据管理和共享的障碍。

COVID-19大流行强调了数字化在实验室确保业务连续性和实现全球合作的重要性。在使用数字技术方面更先进的组织，也许具有某种形式的自动化或远程访问实验数据，可以更好地应对中断并迅速适应新的工作方式。在大流行期间，公司领导人意识到他们的组织需要更加敏捷，这鼓励了拥抱数字化。在对200名实验室领导者的调查中，有77％的人说COVID-19危机加速了他们的数字化转型计划。¹

大流行还说明了全球的数据和信息共享在朝着共同目标努力的同时，例如疫苗的快速开发。现代的数字基础架构可以支持全球分布式，高技能的劳动力，从而允许从任何地方访问数据，并使科学家能够远程进行数据分析。

每个组织的数字转型旅程将处于不同的阶段。那些在旅途开始时的人可能具有有限的数字功能和几乎完全是手动操作。相比之下，数字成熟的组织将利用完全集成和连接的技术，并具有最大的自动化。在最成熟的组织中，将建立AI和机器学习（ML），以帮助优化实验室流程，从管理消耗品的供应链到维护设备。

达到这一水平的数字成熟度有三个关键步骤：

1.连接一切

2.建立端到端的工作流程

3.实施高级分析

通过实现尽可能多的连接性的第一步，您将建立基础，使您的组织能够获得实验室4.0的回报。

连通性在实验室的重要性演说

实验室中成功的数字化需要将尽可能多的流程，工具，人员，系统和消耗品连接起来。从这个连接的实验室框架中，您可以构建自动化的端到端工作流程，以加速科学并提高生产率。

在具有许多独特的实验室环境的全球组织中实现连通性所需的投资似乎令人生畏，但好处是多方面的：

改进的实验室数据质量

连接的技术可以减少甚至消除科学家和技术人员需要进行的一些重复的手动工作。如果科学家使用连接的工具进行实验，则可以立即将数据送入实验室信息管理系统（LIMS）。这消除了对手动数据输入或转移的需求，并降低了转录错误的风险，从而提高了数据质量。

使用标准化和自动化的过程进行数据捕获，可以将连接的仪器（例如分析设置）中的元数据均匀，一致地包含在分析数据集中。这确保数据和元数据符合公平的原则- 一组共享标准，如果应用，可以使数据可访问，可访问，可互操作和可重复使用（公平）。这可以确保数据完整性，并使组织中的每个人都可以访问和可行。

授权实验室人员

腾出时间在手动上花费的时间，重复性任务也改变了科学家和实验室人员的角色，使他们能够专注于更有意义，更复杂的工作。在数字化实验室中，他们可以快速，轻松地与连接的仪器，共享，合并或链接来自不同来源的数据，并与他人无缝合作。这种未来的工作环境将有助于吸引高技能的工人，同时激励现有员工扩大技能。

易于审计和实验室合规性

借助连接的技术，您可以在整个实验室工作流程中实时访问，管理和报告数据，而不仅仅是最后。这在诸如生物制造之类的行业中尤其重要，在这种行业中，每个过程都必须遵守良好的制造实践（GMP）。通过将所有内容连接到LIMS，可以在每个步骤，从原材料分析到成品，支持审计要求并更容易证明合规性方面管理，跟踪和报告样品，测试和测试结果。

光滑而无缝的实验室用品

连接的系统还可以通过跟踪和提供有关其使用的见解来更轻松地管理样品和消耗品。这样的系统可以监视和控制原材料的库存水平，进程和成品，以确保在整个实验室工作流程中最佳使用供应，并开放自动重新排序的潜力。

从实验室数据中确定更深入的见解

最后，通过连通性实现的提高数据质量和完整性为更高级的分析提供了强大的基础。例如，机器和深度学习方法可以识别以前无法检测到的趋势，并从数据中获得更深入的见解，以支持决策或工作流优化。通过进一步的使用和培训，这些算法可用于在工作流中构建AI，以改善实验室流程，或自动管理仪器或设备的维护。

再进一步，最成熟的实验室将寻求优先考虑在所有环境中的连接。例如，扩展现实（XR）工具在进行实验时为科学家提供了对LIM的免费访问权限，因此即使在洁净室工作时，科学家也可以轻松输入数据或查看协议。

为了实现这些好处，实验室必须从坚实的连接框架开始，包括支持在实验室运营中连接的数据管理基础架构。

如何在实验室建立连通性

在许多情况下，旧数据基础架构可防止科学家从连接和自动化的实验室可以带来的见解中受益。在对全球实验室领导者的一项调查中，有67％的人表示，他们目前的实验室设备阻碍了他们对实验室进行自动化的努力，而71％的人表示他们的实验室软件正在阻止这些努力。¹

为了实现实验室4.0的潜力，您需要有效的LIM来提供高质量，高完整性数据的必要基础。必须拥有一个管理整个工作流程并遵守ALCOA+原理的系统（图1）。

图1： 铝业+原则

最先进的LIM可以提供：

1。连接：通过连接到仪器传感器并通过电子实验室笔记本或增强现实等高级工具（AR）等设备消除手动数据输入，有效的LIM可以支持流程，设备和人员之间高质量数据的实时集成流量实现真正的联系，自动化和智能实验室。

2。合规性和安全性：通过具有数据访问控制，版本控制和事件的自动记录的安全系统，LIMS提供了即时审核跟踪和符合法规的数据管理 - 确保整个数据生命周期都可以访问所有原始数据和相关的元数据。

3。工作流程和消耗品管理：LIMS不仅是用于数据的集中安全位置。最新的迭代还包括实验室执行能力，管理从样本到最终结果的实验​​室工作流程，通过标准操作程序指导分析师，以确保和记录合规性，并通过管理消耗品，试剂和其他化学品的库存来维持供应可用性。

结合支持数字化的文化，使实验室连接的LIMS对于任何组织的数字转型旅程都是必不可少的。

结论

未来的实验室是一个连接的自动化环境，使科学家能够无论身在何处都可以快速与设备，数据和合作者互动。为了朝着数字成熟度发展，并实现实验室4.0承诺的生产率和质量提高，关键的第一步是连接性。实现这种连接的关键是实施一个LIM，无论制造商或技术如何，都集成了组织和实验室系统和仪器，以提高数据质量并保留数据完整性。这将使您的组织能够从最大的自动化，高级分析技术和高技能的全球分布式劳动力中受益。

参考：

1。F奥雷斯特。未来的实验室在这里。https://assets.thermofisher.com/tfs-assets/cmd/reference-materials/wp-95975-lab-future-future-wp95975-en.pdf。于2021年1月出版。2021年12月访问。