科学研究 - ステップ 1 のオートメーション: Scheduling のソフトウェアに投資して下さい。

insights from industryDavid DambmanDirector of EngineeringBiosero

中心にされたスケジューリングのソフトウェアが作業の流れを自動化するために見るあらゆる実験室のための必要な第一歩どのようにであるかニュース医学科学研究のオートメーションの出現の重要性について Biosero からのデイヴィッド Dambman に話し。

オートメーションはなぜ科学研究の前進にとても重大になりましたか。

オートメーションが科学研究に有用なぜであるか多くの理由があります。 まず第一に、オートメーションはを実験切り抜け、ありま 1 つの版からの別のものに転送の液体のような世俗的なタスクを遂行しますよりもむしろ結果を、分析する時間を使えますについて。

実験室のロボットkung_tom | Shutterstock

人々は頻繁にオートメーションが事をより速くさせることについてあるが、これは事実常にではないですと考えます。 人間は非常に敏捷で、が項目を非常にすぐに移動できますオートメーションがそうである程に一貫していません。 これは再現性と問題を作成します。 研究では、科学者は繰り返し出版された、同じ結果を必要があります実験を得られます。 オートメーションは人間がもたらす可変性を除去するので、ここに重大です。

オートメーションが科学研究を進めていること 1 つの方法は革新のスパークによって行います。 新しい技術および技術を与えられるとき、それは考えをスパークさせます。 これは試金またはプロセスのための作業の流れか新しい考えを実行する新しい方法であることができます。

実験室自動化のための開発の今最も大きい領域は何ですか。

企業はかなり広いです、従ってどの領域がほとんどを育てているか言うことは困難です。 ただし、私は革新の緊要地域のが共同のオートメーションである、または cobots と考えます。 これらはあるプロセスを自動化し、他を手動に残している人間の横で働くロボットです。

会社が試金の開発の早い段階にオートメーションを持って来始めているとき、頻繁に作業の流れの開発の進行のこれを見ます。 これらの会社は十分に手動であるが、ソフトウェアによって導かれて開始し、次に構成部を追加します作業の流れから使用できるようになるように。

これは、適合私達のスケジューリングのソフトウェア、緑ボタンが行くところです。 オートメーションは作業の流れの制御について制御器械、それについてちょうどありますありません。 従って、あらゆる段階でサンプルを処理している人間と始めましたりそして整合性およびスループットを必要とする自動化された技術をゆっくり持って来ます。 ゆっくり、これは結果が再生可能である非常に能率的なプロセスに展開します。

技術が改良すると同時に、現在手動であるステップはそれから自動化することができます。 従来の工業用ロボットは人間がプロセスで害を与えられることを防ぐために安全バリアの後ろで閉鎖でなければなりません。 cobotics が育つので、そのような高レベル安全処置のための必要性は減り、オートメーションは低スループット実験室のための研究の毎日の一部分に、展開します。

Biosero はどのようにオートメーションに貢献する実験室操作ですか。

私達の一次焦点はソフトウェアですが、私達はまた統合サービスを提供します。 私達は顧客とそれらのために働く自動化された解決を設計し、実行するために働きます。

私達の主要産物は緑ボタンソフトウェア行きます統合された実験室のためのスケジューリングのソフトウェアのです。 このソフトウェアについての一義的な事はそれが完全に不可知論ハードウェアであることです。 これは選択の器械を使用できあらゆる特定のベンダーに結ばれないことを意味します。 新しい器械が異なったベンダーから使用できるようになると同時に、雲からの私達のソフトウェアにドライバーおよびアップデートをダウンロードできます。

これは指数重要である技術が展開しているレートはです。 オートメーションのプラットホームに投資し、 5 から 10 年間それを実行すると期待するのに使用される人々。 ここで、私達が見ている加速と、それはシステムが旧式である 18 か月前にそうただかもしれません。 これは NGS のプラットホームに特にあてはまます。

その代り、多くの会社は今不可知論ハードウェアであるソフトウェアプラットホームに託すことを選択しています。 これは技術が進むと同時に展開させることを可能にします。

私達の競争相手から離れて Biosero をセットする最も大きい事の 1 才である私は考えます; ハードウェアのあらゆる特定のブランドに依存していないプラットホーム、または特定の技術。 科学と展開できるのはプラットホームです。

自動化された液体の処理のロボットBork | Shutterstock

行きます研究の緑ボタンをソフトウェアそしてアプリケーション記述できますか。

前に述べられた、緑ボタン Go としてあらゆる作業の流れに統合されますスケジューリングはソフトウェアです。

私達のデバイスドライバは雲で見つけることができます。 これは新しい装置が例えば、新しいイメージ投射プラットホームのような販売することを来るときことを、私達単に書き、新しいインターフェイスを私達の雲ライブラリに追加します意味します。 ユーザーはこのライブラリにそして行き、コードをダウンロードし、彼らの workcell に追加できます。

私達は科学者が容易に彼らの作業の流れを設計することを可能にする実際に簡単なドラッグ・アンド・ドロップインターフェイスを含むように私達のソフトウェアを設計しました。 それはでハードウェアを一緒に引張り、落とし簡単、そしてプロセスを歩みま引張り、全体の作業の流れを実行するために緑の演劇ボタンを押します。

システムが稼動すれば、プロセスでひとつひとつの版または管の完全な可視性があります。 labware すべてがひとつひとつの器械の利用どこにあるかまた丁度確認し。 更にこれに、私達に裏でありましたりそしてシステムによって生成されているデータすべてを追跡し、流れ、素晴らしいデータ下部組織が捕獲します。 あなたが構築し、 AI の機械学習のイニシアチブを組み込み始めることができるのは大きいプラットホームです。

私達が全プロセスをスケジュールし、制御するように、私達ただ器械からの生データを、文脈のまた作業の流れ、ユーザーの作業およびデータこれのまわりで持つため。 この情報すべては私達が実際に実質情報および知識に生データを変形させることを可能にします。

緑ボタンソフトウェアの主な利点は何行きますですか。

主な利点はハードウェアの不可知論的な面です。 それが Tecan、ハミルトン、 Beckman または他のどの液体ハンドラもであるかどうかどんなによって器械を使用しているか、私達それらを統合できます、それ働きます重要ではありません。 これは彼らの科学が展開すると同時に私達の顧客が彼らのプラットホームを展開させることを可能にします。

また技術の 2 つの他の非常に有用な面があります。 1 つは使い易いです; オートメーションエンジニアではないし、あなたがしたいと思うすべて作業の流れを定義し、実行するべきなら、緑ボタン Go 答えです。 私達は機能をロックし、ソフトウェアを使いやすくさせてもいいです。

裏面で、エンジニアなら、緑ボタンは与えますシステムのひとつひとつの面の詳細な制御を行きます。 これは原稿をデータベースに書くことを接続できる可能にし、データに深く潜り、そして研究に特に有用である、従来とは違う方法でプロセスを制御します。

緑ボタンは強力なスクリプトを書くエンジン大蛇にようにオートメーションのソフトウェアで従来使用されないが、科学技術者および前進機械学習のためのなった実際に主言語がある言語を利用する使用の行きます。

要約するためには、私達は実験技術者およびマネージャの多数が必要とするが、また実際に科学を順方向に押している人々によって必要とされる実際に高度の機能に食料調達します使い易さに。

GreenButtonGo のモニタ

どんな助言を彼らの実験室プロセスを自動化するために見ている科学者に与えますか。 それらはどこで開始するべきですか。

オートメーションに新しい人々のために、頻繁に全体の実験室を早急に自動化したいと思う傾向があります! これは大きい考え方ですが、作業の流れを最初に見ることは重要注意深くであることを私は考えます。 エンドユーザーおよび科学者として、整合性かスループットのために最初に自動化される必要がある領域を選ぶ必要がありましたりそしてそれらに構築します。 それはこのような理由であなたと展開できるプラットホームを必要とすることです。

あまりを、余りにすぐにすることを試みれば悲惨で、非常に高い結果があるにはできます。 オートメーションによって、来る落とし穴を常に知りません。 あなたがすることができる最もよい事は実験室の自動化されたプラットホームのためによい rollout プロセスを計画する時間を使うことで適切なの管理システムがあるために確かめます。

オートメーションのすべての面でパートナーを選ぶことを試みる助言を提供できるべきで販売に特定のハードウェア焦点を合わせません。

ますますプロセスが自動化されるようになると同時にどのように次の 50 年にわたって展開すると科学研究が期待しますか。

私は私達がオートメーションがどこでもあるが、私は考えません段階に達することを考えます多くの人々が考える方法を見ることをあることを。 それはそれを自動化することは、そう人間の横で安全に働くことができるロボットを発達させて即時の焦点であるより 1 つのステップを手動でするためにより速い常に行っています。

オートメーションのもう一つの主要な駆動力は人工知能です。 残念ながら、 AI はすべてがきちんと追跡され、すべてのデータが簡単にアクセスできるまで実行することができません。 AI は学ぶことは、従ってこのデータすべてを記録して未来のアプリケーションのために必要であるプロセスを必要とします。

即時の未来は手動で実験を設計し、ある段階のためにピペットで移すことを含みますが主な違いはピペットが、例えば、 1つのソフトウェアと通信することです。 ソフトウェアは解決が等転送されたこと転送されたボリューム、時を記録します。

従って、それはどうしても器械を自動化しなくて、扱うサンプル重要な事柄であるデータを自動化しています。 科学の最も大きい進歩は人間は見ることができないことそのデータを分析し、パターンを見ることができる知性から来る筈だ。 これはロボットの巨大な部屋を十分にインストールすることを意味しません、人間が接続される必要があるきちんと追跡され、導かれる彼らの作業の流れ単に意味しことを。

それは緑ボタン Go 実際に科学者をとの助けることができることステップです; それは移動サンプルにロボットを導いているかどうか、人間を単に導くか、またはデータすべてを追跡します。

何が Biosero のために次ですか。

開発の私達の最も大きい領域はデータ域に今あります。 私達は自動追加注文し、あなたがベンチで管理し開発している、そして一貫した、信頼できる方法でそれらの追跡し、実行を助力のような日常のタスクの自動化に焦点を合わせます作業の流れを。

二番目にこれに、私達はプラットホームに大口注文管理機能および洞察力に焦点を合わせます。 決定の購入のような事を運転できてほしければより多くのオートメーション構成であれば、器械および workcell の利用に基づいて多くが。 緑ボタンはプラットホームダッシュボードの与えます種類の洞察力が決定にあらゆるレベルで与えるために、および私達それのための多くの新しい analytics のツールを造り上げている行きます。

技術者は頼むために私の作業のために使用できますダッシュボード 「どの器械または workcells を見たいと思う場合もありますか。」実験室マネージャがそれを見、言いたいと思う一方 「システムの稼働時間は何でしたか。 ほとんどはどこにエラーありましたか。 私が問題となるかもしれないハードウェアのか置換によって私の workcells をどのように改良してもいいかとより信頼できるか」。新しいハードウェア

それから見、プラットホームがほとんど使用されているどれがか」。 repurposed べきであるオートメーションかに $200,000,000 を投資した後 「尋ねたいと思うエグゼクティブレベルの眺めがあり、 1 つのシステムが 84% 時間の使用され、別のものが 14% だけ時間の使用されれば、エグゼクティブはその不均衡を解決したいと思います。

読取装置はどこでより多くの情報を見つけることができますか。

デイヴィッド Dambman について

デイヴィッド Dambman の写真Biosero の工学のディレクターとして、デイヴィッド Dambman はソフトウェアおよび統合のチームを導き、 Biosero の未来のソフトウエアプロジェクトのための視野そして方向をセットします。 Biosero の彼の 8 年の間に、デイヴィッドのリーダーシップは緑ボタン Go™を含む多数のソフトウェア製品の開発に貢献しました。 緑ボタン Go 作業の流れプロセスおよび増加の生産性を自動化するために凝集の実験室の生態系に装置を統合する装置不可知論的なソフトウェアプラットホームです。

2011 年に Biosero を結合する前に、デイヴィッドは彼がサプライチェーンのシミュレーション、航空機整備データ視覚化、自動化された試験装置の統合および電子戦争を含むいろいろ大きいプロジェクトの彼のソフトウエア開発の技術を砥石で研いだコンサルタントとして働きました。 2003 型のから 2008 型のから、デイヴィッドは設計し、彼が経営した製造し、そして共同出資しました会社のためのギターの効果のペダルを。