과학적인 연구 - 단계 1에 있는 자동화: 일정잡기 소프트웨어에 투자하십시오.

insights from industryDavid DambmanDirector of EngineeringBiosero

집중한 계획 소프트웨어가 그들의 워크 플로우를 자동화하기 위하여 보는 어떤 실험실든지를 위한 필수적인 처음 단계 인 방법 뉴스 의학 과학적인 연구에 있는 자동화의 나오는 중요성에 대하여 Biosero에서 데비드 Dambman에게 말하고.

자동화는 왜 과학적인 연구 진행 아주 중요합니까 되었습니까?

왜 자동화가 과학적인 연구에 유용한 지 많은 이유가 있습니다. 맨먼저, 자동화는 실험을 떠나고 이어 1개의 격판덮개에서 또 다른 한개에 옮기는 액체와 같은 현세 업무 실행 보다는 오히려 결과를, 분석하는 시간을 소요할 수 있는에 관하여.

실험실 로봇kung_tom | Shutterstock

사람들은 수시로 자동화가 것을 더 단단 시킨다고에 관하여 이다고 생각합니다, 그러나 이것은 항상 사실이 아닙니다. 인간은 극단적으로 민첩하 품목을 아주 빨리 수 있습니다, 그러나 자동화가 인 것처럼 일관되지 않습니다. 이것은 재현성으로 문제를 생기게 합니다. 연구에서는, 과학자는 간행된 실험을 반복하고 동일 결과를 장악할 수 있을 것입니다 필요가 있습니다. 자동화는 인간이 소개하기 가변성을 삭제하기 때문에, 여기 중요합니다 있습니다.

자동화가 과학적인 연구를 진행하고 있다 1개의 쪽은 혁신을 고무해서 입니다. 새로운 기술 및 기술을 주어질 때, 그것은 아이디어를 고무합니다. 이것은 분석실험 프로세스를 위한 워크 플로우 또는 새로운 아이디어 실행의 새로운 방법일 수 있었습니다.

실험실 자동화를 위한 발달의 지금 가장 중대한 지역은 무엇입니까?

기업은 확실히 넓습니다, 그래서 어느 지역이 최대량을 증가하고 있는지 말하는 것은 단단합니다. 그러나, 나는 혁신의 중요 지역의 한개가 협조적인 자동화이다고, 또는 cobots 생각합니다. 이들은 몇몇 프로세스를 자동화하고, 나머지 사람을 수동에게 남겨두어 인간 나란히 작동되는 로봇입니다.

회사가 분석실험 발달의 초기 단계로 자동화를 가져올 것을 시작할 때, 수시로 워크 플로우의 발달의 진행성에서 이것을 봅니다. 이 회사는 완전히 수동 인 워크 플로우에서 유효하게 된 대로, 그러나 소프트웨어에 의해 인도해 시작하고, 그 후에 분대를 추가할 것입니다.

이것은, 안으로 적합 우리의 계획 소프트웨어, 녹색 단추가 가는 곳 입니다. 자동화는 워크 플로우 통제에 관하여 제어 기기, 그것에 관하여 다만 입니다 이지 않습니다. 따라서, 각 단계에서 견본을 가공해 인간과 시작하고, 그 후에 견실함 및 처리량을 필요로 하는 자동화한 기술 천천히 초래합니다. 천천히, 이것은 결과가 재생 가능한 매우 능률적인 프로세스로 진전합니다.

기술이 향상하는 때, 지금 수동 인 단계는 그 때 자동화될 수 있습니다. 전통적인 산업 로봇은 인간이 프로세스에서 해쳐지는 것을 막기 위하여 안전 방벽의 뒤에 동봉해야 합니다. cobotics가 증가하기 때문에, 그 같은 고도 안전 방책을 위한 필요는 감소되고, 자동화는 낮 처리량 실험실을 위한 조차 연구의 매일 부분으로, 진전할 것입니다.

Biosero는 어떻게 실험실 작전의 자동화에 기여하고 있습니까?

우리의 1 차적인 초점은 소프트웨어입니다, 그러나 우리는 또한 통합 서비스를 제안합니다. 우리는 고객과 그(것)들을 위해 작동하는 자동화한 해결책을 디자인하고 실행하기 위하여 일합니다.

우리의 기본 생산품은 녹색 단추 소프트웨어 갑니다 통합 실험실을 위한 계획 소프트웨어인입니다. 이 소프트웨어에 관하여 유일한 것은 완전하게 불가지론 기계설비이다 입니다. 이것은 선택의 계기를 사용할 수 있고, 어떤 특정 납품업자도에게 묶이지 않다는 것을 의미합니다. 새로운 계기가 다른 납품업자에서 가능한 되는 때, 구름에서 우리의 소프트웨어에 운전사와 갱신을 다운로드할 수 있습니다.

이것은 지수 중요하더라도 기술이 발전하고 있는 비율이. 자동화 플래트홈에 투자하고 5 10 년간 그것을 달릴 것으로 예상하도록 사용되는 사람들. 지금, 우리가 보고 있는 가속도와 더불어, 그것은 18 달 시스템이 구식 이기 전에 단지 일지도 모릅니다. 이것은 NGS 플래트홈을 위해 특히 확실합니다.

대신, 많은 회사는 지금 불가지론 기계설비인 소프트웨어 플래트홈에 투입하는 것을 선택하고 있습니다. 이것은 기술이 진행하는 때 발전하는 것을 허용합니다.

우리의 경쟁자은 그렇다 하고 Biosero를 놓는 가장 큰 것의 한살인 나는 생각합니다; 기계설비의 어떤 특정한 상표도 에 의지하고 있지 않는 플래트홈, 또는 어떤 특정한 기술. 그들의 과학으로 발전할 수 있는 플래트홈입니다.

자동화된 액체 취급 로봇Bork | Shutterstock

갑니까 연구에 있는 녹색 단추를 소프트웨어 그리고 그것의 응용 기술할 수 있습니까?

이전에 언급한, 녹색 단추 Go로 어떤 워크 플로우든지로 통합 일 수 있는 계획은 소프트웨어입니다.

우리의 장치 구동기는 구름에서 찾아낼 수 있습니다. 이것은 새로운 장비가 예를 들면 새로운 화상 진찰 플래트홈과 같이 시장에 내놓기 위하여 올 때, 우리 단순히 쓰고 새로운 공용영역을 우리의 구름 도서관에 추가합니다 의미합니다. 사용자는 이 도서관에 그 후에 가고, 부호를 다운로드하고 그들의 workcell에 추가할 수 있습니다.

우리는 우리의 과학자가 쉽게 그들의 워크 플로우를 디자인하는 것을 허용하는 실제적으로 간단한 끌어서 놓기 공용영역을 포함하기 위하여 소프트웨어를 디자인했습니다. 그것은 기계설비 함께 드래그하고 드롭해기 것처럼 간단하, 그 후에 프로세스를 족답해 오래 끌어서와 전체 워크 플로우를 실행하는 녹색 실행 단추를 다리미질하.

일단 시스템이 실행하면, 프로세스에 있는 매 격판덮개 관의 가득 차있는 시정이 있습니다. labware 전부가와 매 계기의 이용 어디에 있는지 또한 정확하게 알고 있습니다. 이것 더에, 우리는 추적하고, 흐르고 환상적인 데이터 기반이 뒤에서 있고 시스템에 의해 생성되고 있는 데이터 전부를 노획합니다. 당신이 위에 건축하고 AI 기계 배우 기선을 통합하는 것을 시작할 수 있는 중대한 플래트홈입니다.

우리가 전체적인 프로세스를 계획하고기 통제하기 때문에, 우리는 이것의 주위에 뿐만 아니라 계기에서 생 데이타, 또한 문맥에 워크 플로우, 사용자 활동 및 데이터가 있습니다. 이 정보 전부는 저희가 실제적으로 실제적인 정보 및 지식으로 생 데이타를 변형시키는 것을 허용합니다.

녹색 단추 소프트웨어의 주요 이점은 무엇 갑니까입니까?

주요 이점은 기계설비 불가지론 양상입니다. Tecan, 해밀턴, Beckman 또는 다른 어떤 액체 다루개이다는 것을 무슨 계기를 사용하고 있는, 우리 그(것)들을 통합할 수 있습니다, 그것 일할 것입니다 상관 없습니다. 이것은 그들의 과학이 발전하는 때 우리의 고객이 그들의 플래트홈을 발전하는 것을 허용합니다.

또한 기술의 2개의 그밖 아주 유용한 양상이 있습니다. 것은 사용하기 쉽습니다; 자동화 엔지니어가 아니 당신이 하고 싶은 모두 워크 플로우를 정의하고 실행함 것을 인 경우에, 녹색 단추 Go 응답입니다. 우리는 특징을 잠겨지고 소프트웨어를 사용하기 편한 시켜서 좋습니다.

레코드의 B면에, 엔지니어인 경우에, 녹색 단추는 줍니다 시스템의 매 양상의 충분히 통제를 갑니다. 이것은 데이타베이스에 연결할 수 있는 원본을 쓰는 것을 허용하고, 데이터로 깊은 곳에서 급강하하고 연구에 특히 유용한 비전통적인 쪽에 있는 프로세스를 통제합니다.

녹색 단추는 강력한 대본을 쓰는 엔진 Python에는 그러나 과학 기술자와 진행에게 기계 배우는을 위한 되는 실제적으로 중요한 언어가 있는 처럼 자동화 소프트웨어에서 전통적으로 사용되지 않는, 언어를 이용하는 용도 갑니다.

요약하기 위하여는, 우리는 실제적으로 과학을 눈에 띄게하고 있는 사람들에 의해 요구되는 실제적으로 향상된 능력에 실험실 공학자 및 매니저의 많은 것이 필요로 하는 사용 용이를, 또한 보호합니다.

GreenButtonGo 모니터

무슨 그들의 실험실 프로세스를 자동화하기 위하여 봐 과학자에게 충고할ㅂ니까? 그(것)들은 어디에서 시작해야 합니까?

자동화에 새로운 사람들을 위해, 수시로 전체 실험실을 즉시 자동화하고 싶은 추세가 있습니다! 이것은 중대한 사고 방식입니다, 그러나 워크 플로우를 첫째로 보는 것이 중요하다는 것을 똑똑히 나는 생각합니다. 최종 사용자 및 과학자로, 견실함 또는 처리량을 위해 첫째로 자동화될 필요가 있는 지역을 선택할 필요가 있고, 그 후에 그(것)들에 건축합니다. 이런 이유로 당신과 발전할 수 있는 플래트홈을 필요로 하다 입니다.

너무 많이를, 너무 빨리 하는 것을 시도하는 경우에, 비참하고 아주 비싼 결과가 있을 수 있습니다. 자동화로, 항상 올 함정을 모릅니다. 당신이 할 수 있는 최고 일에는 실험실에 있는 자동화한 플래트홈을 위해 좋은 rollout 프로세스를 계획하는 시간을 소요하기 위한 것이고, 그 자리에 관리 체계가 있기 위하여 확인합니다.

자동화의 모든 양상에 통보를 제공할 수 있는 파트너를 뽑는 것을 시도해야 하고, 판매에 특정한 기계설비 집중되지 않습니다.

점점 프로세스가 자동화해 되는 때 어떻게 다음 50 년 내내 발전하기 위하여 과학적인 연구를 기대합니까?

나는 우리가 자동화가 어디에나 있는 단계를 도달할 것이라는 점을 생각합니다, 그러나 나는 생각하지 않습니다 많은 사람들이 생각하는 쪽을 볼 것이라는 점을. 그것은 항상 그것을 자동화하는 것은, 이렇게 인간 나란히 안전하게 작동될 수 있는 로봇을 발육시켜서 즉시 초점이다 보다는 더 단단 1개 단계를 수동으로 하기 위하여 이기 위하여 려고 하고 있습니다.

자동화에 있는 또 다른 중요한 원동력은 인공 지능입니다. 불행히도, AI는 모두가 제대로 추적되고을, 모든 데이터가 쉽게 접근할 수 있을 때까지 실행될 수 없습니다. AI는 배우는 것은, 그래서 이 데이터 전부를 기록해서 미래 응용을 위해 필수적일 프로세스를 요구합니다.

즉시 미래는 수동으로 실험을 디자인하고 몇몇 단계를 위해 피펫으로 옮기는 관련시킬 것입니다, 그러나 주요 다름은 피펫이, 예를 들면, 소프트웨어의 피스와 연락할 입니다. 소프트웨어는 해결책이 etc로 옮겨졌다 옮겨진 양, 시간을 기록할 것입니다.

따라서, 그것은 다만 계기를 자동화하고 있지 않습니다 그리고 취급하는 견본, 중요한 것인 데이터를 자동화하고 있습니다. 과학에 있는 가장 큰 돌파구는 인간은 보기 가능하지 않다 그 데이터를 분석하고 패턴을 볼 수 있는 정보에서 오기 위하여 려고 하고 있습니다. 이것은 로봇의 거대한 룸 충분히 설치 의미하지 않습니다, 인간이 연락될 필요가 있다는 것을, 제대로 추적되고 인도된 그들의 워크 플로우 의미하고.

그것은 녹색 단추 Go 실제적으로 과학자를을 가진 도울 수 있다 단계입니다; 그것은 움직임 견본에 로봇을 주변에 인도하고 있다는 것을, 인간을 인도하거나, 단순히 데이터 전부 추적하기.

무엇이 Biosero를 위해 다음입니까?

발달의 우리의 가장 큰 지역은 자료 영역에 지금 있습니다. 우리는 자동적인 다시 순서를 설정하고 당신이 벤치에 개발하고 있는 워크 플로우를 처리하고, 일관된 믿을 수 있는 방법으로 그들을 추적하고 실행하는 것을 돕기와 같은 당좌 업무 자동화에 집중됩니다.

둘째로 이것에, 우리는 플래트홈으로 대량 주문 관리 능력과 통찰력에 집중됩니다. 결정 구매 같이 것을 몰 수 있는 원하면 추가 자동화 편성부대에서 있으면, 계기와 workcell 이용에 근거하여 더 많은 것이. 녹색 단추는 플래트홈 대쉬보드 줍니다 결정에게 각단계로 주어지기 위하여 통찰력의 종류가, 그리고 우리 그것을 위한 많은 새로운 analytics 공구를 증강하고 있는 갑니다.

기술공은 묻기 위하여 나의 일을 위해 유효합니다 대쉬보드, "어느 계기 또는 workcells를 보고 싶을 수도 있습니까? " 실험실 매니저가 그것을 보고 말하고 싶더라도 반면, "시스템의 가동 시간은 무엇이었습니까? 최대량은 어디에 과실 있었습니까? 나가 문제적일지도 모르다 기계설비를지 대체해서 나의 workcells를 향상해 좋은 방법과 더불어 믿을 수 있는?" 새로운 기계설비

다음 보고 및?" repurposed 하다 어느 것이 플래트홈이 최대량이라고 사용되고 있는, 자동화지에 $200백만을 투자한 후에 "묻고 싶은 실무자 수준 전망이 있습니다, 1개의 시스템이 84% 시간의 이용되고, 또 다른 한개가 단지 14% 시간의 사용되는 경우에, 실무자는 그 불균형을 해결하고 싶을 것입니다.

독자는 어디에서 추가 정보를 찾아낼 수 있습니까?

데비드 Dambman에 관하여

데비드 Dambman 사진Biosero에 기술설계의 디렉터로, 데비드 Dambman는 소프트웨어 및 통합 팀을 지도하고 Biosero의 미래 소프트웨어 계획사업을 위한 비전 그리고 방향을 놓습니다. Biosero에 그의 8 년 도중, 데비드의 지도력은 녹색 단추 Go™를 포함하여 수많은 소프트웨어 생산품의 발달에 기여했습니다. 녹색 단추 Go 워크 플로우 프로세스와 증가 생산력을 자동화하기 위하여 점착력이 있는 실험실 생태계로 장비를 통합하는 장치 불가지론 소프트웨어 플래트홈입니다.

2011년에 Biosero를 결합하기 전에, 데비드는 그가 공급 연쇄 시뮬레이션, 비행기 관리 데이터 구상, 자동화한 시험 장비 통합 및 전자전을 포함하여 다양한 큰 계획사업에 그의 소프트웨어 개발 기술을 갈은 고문으로 일했습니다. 2003형의에서 2008형의, 데비드는 디자인하고 그가 처리한 회사를 위한 기타 효력 페달을 제조하고 공동 출자했습니다.