CC BY
0УДК 004 Никитенко С.С., Андиева Е.Ю.
Никитенко С.С.
студентка 1 курса, Нефтехимический институт Омский государственный технический университет (г. Омск, Россия)
Андиева Е.Ю.
доцент, кандидат технических наук Нефтехимический институт Омский государственный технический университет (г. Омск, Россия)
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ В ЛАБОРАТОРИЯХ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВОЗМОЖНОСТИ
Аннотация: цифровая трансформация играет ключевую роль в модернизации лабораторных процессов, что позволяет повысить эффективность, производительность и точность исследований. В данной обзорной статье рассматриваются основные цифровые технологии, такие как Internet of Laboratory Things (IoLT), облачные вычисления, системы управления лабораторной информацией (LIMS), системы управления научными данными (SDMS), искусственный интеллект (ИИ) и автоматизация, и их интеграция в лабораторную практику. Статья также подчеркивает важные аспекты стратегии цифровой трансформации, включая культурные изменения, развитие процессов, безопасность данных и создание благоприятной лабораторной среды. Обсуждаются этапы цифровой трансформации, начиная с подключения всех инструментов и данных, до автоматизации и интеллектуализации лабораторий. Основное внимание уделяется преимуществам цифровой трансформации, таким как повышение прозрачности, экономия средств, улучшение качества обслуживания клиентов и повышение гибкости и устойчивости лабораторий. В статье также представлен сравнительный анализ текущих подходов и возможных улучшений на основе стандартных требований ISO/IEC 17025:2019.
1586
Ключевые слова: данные, искусственный интеллект, цифровая трансформация, цифровые технологии, анализ данных, автоматизация процессов, системы управления, производительность, лабораторная информация.
Научный мир развивается, и лабораторные процессы, которые раньше полностью выполнялись вручную, теперь оптимизируются за счет автоматизации и подключения данных. Современные системы управления данными и программные платформы позволяют ученым подписывать и хранить электронные записи в безопасном и перспективном формате. Передовые аналитические решения, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, используются для подключения, сопоставления и анализа данных с различных объектов по всему миру.
Цифровые преобразования происходят во многих аспектах повседневной жизни: от возможности управлять бытовой техникой с помощью приложений до мониторинга состояния здоровья с помощью носимых устройств. Четвертая промышленная революция уже идет полным ходом, соединяя автоматизированные процессы и оборудование, отслеживая и контролируя цепочки поставок, работая вместе с роботами, запрограммированными на использование искусственного интеллекта (ИИ). Эта трансформация, известная как цифровизация, отличается от оцифровки, которая представляет собой процесс преобразования информации в цифровой формат. Под оцифровкой понимается переход от аналоговых данных к цифровым, например, замена бумажных записей на цифровые и использование электронных систем отслеживания.
Цифровизация подразумевает использование цифровых технологий для сбора данных, определения тенденций, автоматизации процессов и принятия более эффективных бизнес-решений. В этой работе представлены некоторые ведущие цифровые технологии, которые могут быть интегрированы для повышения производительности лабораторий и ускорения научных исследований. Кроме того, в статье рассматриваются соображения, которые
1587
необходимо принять во внимание, и показаны преимущества и проблемы стратегии цифровой трансформации.
Цифровые технологии, интегрированные в лаборатории.
Цифровая трансформация — это процесс интеграции цифровых технологий для создания или изменения бизнес-процессов, операций, культуры и улучшения организационных результатов. Инструменты, такие как интернет вещей (IoT) и машинное обучение (ML), радикально меняют процессы и рабочие процессы в лабораториях, обеспечивая взаимосвязь всех инструментов, операций и работников.
1. Internet of Laboratory Things (IoLT): IoLT-устройства используются для сбора и обмена данными через Интернет, что позволяет непрерывно мониторить приборы и параметры управления запасами, а также собирать данные. Это сокращает количество ручных задач и снижает риск человеческих ошибок, повышая производительность и снижая затраты.
2. Облачные вычисления: Облачные технологии предоставляют удаленные ресурсы для хранения, управления и централизации данных, а также соединения разрозненных инструментов в разных местах и организациях.
3. Информатика: Вычислительные системы, такие как системы управления лабораторной информацией (LIMS) и электронные лабораторные тетради (ELN), используются для отслеживания образцов от момента получения до представления результатов, что обеспечивает внедрение методических данных в цифровую экосистему.
4. Системы управления научными данными (SDMS): Эти системы предоставляют централизованную базу данных для сбора, организации и хранения данных, что облегчает анализ данных и обеспечивает соответствие нормативным требованиям.
5. Искусственный интеллект (ИИ): ИИ-технологии выполняют задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как принятие решений, контроль процессов и интерпретация данных, что повышает эффективность и устойчивость лабораторий.
1588
6. Автоматизация: Интеграция модульных систем автоматизации повышает надежность и воспроизводимость процессов и управления данными, минимизируя вмешательство персонала лаборатории.
Важные аспекты стратегии цифровой трансформации.
Переход на безбумажные системы и интеграция технологий, основанных на данных, требует комплексного подхода. Лаборатории должны учитывать множество факторов, влияющих на изменение лабораторной среды:
Люди и культура: В лаборатории будущего будет уделяться больше внимания глобальному и межорганизационному сотрудничеству. Исследователи будут лучше осведомлены о работе других, что устранит барьеры для сотрудничества и позволит внедрять новые методы по мере их появления. Значительная часть ручного труда будет устранена благодаря внедрению робототехники и автоматизации, что позволит ученым сосредоточиться на ключевых аспектах и сложных сторонах своей работы.
Эволюция и развитие процессов: Интеграция робототехники и автоматизации будет способствовать повышению эффективности и качества лабораторных процессов и экспериментов. Лаборатории будут все больше ориентироваться на цели экологии и устойчивого развития, минимизируя использование токсичных и вредных материалов.
Безопасность и управление данными: Лаборатории должны разработать комплексные стратегии соответствия нормативным требованиям для обеспечения и поддержания безопасности данных. Принципы данных FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable) облегчают навигацию, управление, анализ и использование данных.
Лабораторная среда: Лаборатории будущего должны создавать более открытые рабочие зоны, способствующие сотрудничеству и командной работе, а также минимизировать воздействие на окружающую среду за счет использования энергоэффективных приборов и оборудования.
1589
Основные этапы стратегии цифровой трансформации.
Существует три основных этапа цифровой трансформации, которые приведены ниже:
1. Подключение: включает подключение всех инструментов и данных, чтобы сделать их доступными. Наличие высококачественных данных FAIR, которые можно с уверенностью использовать повторно, является ключевым моментом. Подключение экспериментальных и операционных данных повысит целостность данных, соответствие требованиям и производительность. Подключенные лаборатории — это фундаментальный слой цифровой трансформации.
2. Автоматизация: автоматизация сквозных рабочих процессов, ориентированных на приложения, для повышения эффективности, увеличения воспроизводимости и адаптации лабораторий к меняющимся рабочим процессам и технологиям, чтобы ученые могли сосредоточиться на задачах, приносящих пользу. Автоматизированные лаборатории — это второй уровень цифровой трансформации.
3. Интеллектуализация: переход к "умной" лаборатории, которая использует данные и инструменты передовой аналитики (например, ML и AI), а также иммерсивные технологии (например, голосовой доступ без рук и системы виртуальной реальности) для принятия обоснованных решений в отношении данных и последующей деятельности. Умные лаборатории представляют собой третий и последний уровень цифровой трансформации.
Преимущества цифровой трансформации.
Преимущества цифровой трансформации в лабораториях включают:
• Повышение эффективности и производительности: Цифровая трансформация позволяет ученым общаться в группах и между отделами, постоянно обмениваться данными в режиме реального времени, улучшая целостность данных и процессов, экономя время, деньги и ресурсы.
• Повышение прозрачности: Автоматизация рабочих процессов с данными повышает прозрачность, выявляя тенденции в процессах и практиках,
1590
что приводит к небольшим, но последовательным улучшениям во всех аспектах работы лаборатории.
• Экономия средств: Иммерсивные решения позволяют повысить эффективность совместной работы, упрощая обучение, поиск и устранение неисправностей, и техническое обслуживание персонала, что в конечном итоге сокращает расходы за счет увеличения времени работы инструментов и оборудования.
• Повышение рентабельности: Минимизация затрат, выявление неэффективности и совершенствование передового опыта приводят к росту доходов.
• Улучшение качества обслуживания клиентов: Технологические инновации позволяют организациям собирать и анализировать данные о клиентах, улучшая существующие продукты и создавая новые услуги.
• Повышенная гибкость и устойчивость: Внедрение аналитики данных, автоматизации и других цифровых инструментов позволяет лабораториям быть универсальными и устойчивыми, продолжая развивать свой бизнес даже в условиях кризисов.
Текущий подход по сравнению с возможным подходом
В следующей таблице представлен список современных подходов, основанных на стандартных требованиях ISO/IEC 17025:2019. Исходя из них и принимая во внимание уже внедренные цифровые технологии, выделены возможные подходы для каждого требования:
1591
Таблица 1. Текущий подход по сравнению с возможным подходом.
№ п/п ISO/IEC 17025:2019 стандартные требования Современный подход Комментарии относительно возможных подходов, основанных на стандартных требованиях
1 Лаборатория несет ответственность за проведение испытаний и калибровки таким образом, чтобы она соответствовала требованиям международного стандарта, потребностям клиентов и регулирующих органов. Проводить периодические аудиты на основе анализа документации, предоставленной лабораторией, и анализа на месте. Постоянный сбор данных о потоке образцов, проводимых с ними операциях, используемом оборудовании и условиях позволяет автоматически анализировать качество процесса, в том числе с помощью автоматизированных систем (например, А1), которые автоматически генерируют отчеты и информацию для клиента/органов власти в режиме реального времени.
2 Система менеджмента должна охватывать деятельность, осуществляемую в постоянных помещениях лаборатории, помещениях за пределами постоянных помещений лаборатории, в помещениях, используемых временно, или в составе передвижных лабораторий. Аналитическая деятельность как правило децентрализована и в настоящее время сложно отследить все места по компьютерному потоку. Возможным подходом будет автоматическое отслеживание с помощью специализированных отчетов, поступающих непосредственно в систему управления и предназначенных для каждой темы (НК тестирование, валидация и т.д.).
3 Если лаборатория является частью организации, которая осуществляет деятельность, отличную от испытаний и/или калибровки, то обязанности ключевого персонала, который вовлечен или имеет влияние на деятельность лаборатории, должны быть определены заранее для выявления потенциального конфликта интересов. Заявления и обучение со стороны гарантии того, что головная организация не будет оказывать какого-либо давления на лабораторию или персонал. Взаимодействие только через компьютерную систему с ограниченными правами и стандартными сообщениями.
1592
4 Лаборатория должна иметь руководство и его заместителя, а также технический персонал, обладающий полномочиями и ресурсами для выполнения задач и выявления отклонений от системы качества или процедур, а также для инициирования действий по предотвращению или минимизации таких отклонений. Обучение персонала и решения о создании замен. Использование в процессе принятия решений управленческих "клонов", способных не только поддерживать текущую управленческую деятельность, но и выступать в роли заместителей по текущим задачам.
5 В лаборатории должны быть разработаны правила и процедуры для обеспечения защиты конфиденциальной информации и прав собственности своих клиентов, включая процедуры для защиты электронного хранения и передачи результатов. Правила и процедуры, подкрепленные контрактами со специализированными ИТ-компаниями. Использование специализированного программного обеспечения для защиты киберпрограмм на основе передовых технологий искусственного интеллекта и способов управления данными в облаке.
6 Лаборатория должна определить ответственность, полномочия и взаимоотношения для всего персонала, который проводит, выполняет или проверяет деятельность, влияющую на качество испытаний и/или калибровки. Очень обширные заявления/решения и описания должностных обязанностей. Устранение трудоемких требований (например, отбор проб и их подготовка, составление сложных отчетов, статистический анализ тенденций).
7 Лаборатория должна обеспечить надлежащий надзор за персоналом, осуществляющим деятельность по тестированию и калибровке, включая персонал, проходящий обучение тех, кто имеет опыт работы с методами и процедурами, используемыми в лаборатории. Периодические отчеты руководителя лаборатории. Контроль является автоматическим и всеобъемлющим. Профессиональные результаты могут быть автоматически оценены так часто, как это необходимо через онлайн тесты, в том числе в виртуальной среде.
Выводы и будущие тенденции.
В эпоху цифровизации научные лаборатории также активно готовятся к будущему - роботизированные системы и автоматизация, полная цифровизация, гибкая модульная рабочая среда, умные материалы и функциональные
1593
поверхности — все это становится возможным. Лаборатории переходят от бумажных систем документирования к безбумажным, от электронных систем к интегрированным технологиям, управляемым данными.
Цифровизация лабораторий значительно упрощает ведение учета. Исследователи могут легко сортировать, маркировать, хранить, получать доступ и искать цифровые данные. Безопасность данных - одно из главных преимуществ оцифровки. Цифровые данные можно шифровать, надежно хранить в облаках и защищать контролем доступа. Цифровые данные значительно упрощают создание полного аудиторского следа для защиты интеллектуальной собственности или соблюдения нормативных требований. Платформы для работы с цифровыми данными могут автоматически отслеживать записи и правки данных с временными метками, поэтому становится ясно, кто внес вклад в разработку новых идей и когда была создана интеллектуальная собственность.
В целом цифровизация лабораторий улучшает процессы, упрощает рабочие процессы и делает исследования и разработки более эффективными. С развитием машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта лаборатории становятся умными.
Лаборатории будущего будут умными, подключенными и бесконтактными:
• Встроенные рабочие процессы исследований: Синхронизация всех лабораторных заметок, напоминаний, обновлений, списков поставок и многого другого, мгновенный обмен документами с членами лаборатории для улучшения совместной работы.
• Активный доступ к данным: Пошаговое руководство по экспериментальным процессам с помощью голосовых или визуальных подсказок, голосовой доступ к записанным экспериментам, существующим данным, календарю, спискам дел, добавление заметок непосредственно на каждом этапе процесса для более быстрого редактирования.
• Запись данных без использования рук: Делайте заметки, записывайте результаты, составляйте списки поставок, устанавливайте
1594
напоминания, записывайте заметки из любой точки лаборатории, оптимизируя рабочий процесс и сокращая количество отвлекающих факторов, приводящих к ошибкам.
Реализация комплексной цифровой стратегии является ключом к созданию взаимосвязанной научной экосистемы. Это может потребовать внесения изменений в корпоративную культуру и должна учитывать особенности людей, инструментов, процессов и данных в организации. Цифровая трансформация лабораторий позволит оптимизировать процессы и рабочие процессы, повысить эффективность и упростить контроль качества и соблюдения требований.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-kompaniy-strategicheskiy-analiz-faktory-vliyaniya-i-modeli (дата обращения: 01.06.2024);
2. Цифровизация и цифровая трансформация бизнеса: современные вызовы и тенденции // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-i-tsifrovaya-transformatsiya-biznesa-sovremennye-vyzovy-i-tendentsii (дата обращения: 01.06.2024);
3. Цифровая трансформация мировой экономики: торговля, производство, рынки // Издательский дом "Международные научные исследования". URL: https://izd-mn.com/PDF/06MNNPM21.pdf (дата обращения: 01.06.2024);
4. Цифровая трансформация промышленных предприятий в условиях инновационной экономики // Издательский дом "Международные научные исследования". URL: https://izd-mn.com/PDF/38MNNPM19.pdf (дата обращения: 01.06.2024);
5. Современные подходы к определению термина "Цифровая трансформация" // КиберЛенинка. URL:
1595
https://cyberleninka.m/article/n/sovremennye-podhody-k-opredeleniyu-termina-tsifrovaya-transformatsiya (дата обращения: 01.06.2024);
6. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты // Высшая школа экономики. URL: https://publications.hse.ru/articles/222145355 (дата обращения: 01.06.2024);
7. Статьи о цифровой трансформации // DT Consulting. URL: https://www.dtconsulting.ru/articles/digital-transformation (дата обращения: 01.06.2024);
8. Sisodia A., Jindal R. A meta-analysis of industry 4.0 design principles applied in the health sector // Engineering applications of artificial intelligence. 2021. Vol. 104.
9. Eisen K., Eifert T., Herwig C., Maiwald M. Current and Future Requirements for Process Analytical Infrastructure // Analytical and Bioanalytical Chemistry. 2020. Vol. 412. P. 2027-2035;
10. Imran F., Shahzad K., Butt A., Kantola J. Digital Transformation of Industrial Organizations: Towards an Integrated Framework // Journal of Change Management. 2021. Vol. 21. P. 451-479;
11. Lippi G., Da Rin G. Benefits and limitations of laboratory automation: a personal overview // Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 2019. Vol. 57. P. 802-811
1596
Nikitenko S.S., Andieva E. Yu.
Nikitenko S.S.
Omsk State Technical University (Omsk, Russia)
Andieva E.Yu.
Omsk State Technical University (Omsk, Russia)
DIGITAL TRANSFORMATION IN LABORATORIES: PROSPECTS AND OPPORTUNITIES
Abstract: digital transformation plays a key role in modernizing laboratory processes, which can improve the efficiency, productivity and accuracy of research. This review article examines key digital technologies such as the Internet of Laboratory Things (IoLT), cloud computing, laboratory information management systems (LIMS), scientific data management systems (SDMS), artificial intelligence (AI) and automation, and their integration into laboratory practice. The article also highlights important aspects of a digital transformation strategy, including cultural change, process evolution, data security, and creating a supportive laboratory environment. The stages of digital transformation are discussed, from connecting all tools and data to automation and intellectualization of laboratories. The focus is on the benefits of digital transformation, such as increased transparency, cost savings, improved customer experience, and increased laboratory agility and sustainability. The article also provides a comparative analysis of current approaches and possible improvements based on the standard requirements of ISO/IEC 17025:2019.
Keywords: data, artificial intelligence, digital transformation, digital technologies, data analytics, laboratory information, process automation, control systems, productivity.
1597
