The Analytical Intelligence™ of Things - Improving productivity through AIoT technology for analytical laboratory

Význam tématu

Analytické laboratoře čelí tlaku na maximální efektivitu, snížení nákladů a správu know how. Integrace AI a IoT umožňuje sledovat stav přístrojů v reálném čase, předcházet poruchám a optimalizovat procesy.

Cíle a přehled studie

Text prezentuje koncept Analytical Intelligence of Things od společnosti Shimadzu, který využívá propojení analytických přístrojů s cloudem, umělou inteligencí a síťovými technologiemi. Cílem je zvýšit produktivitu a spolehlivost laboratoře prostřednictvím automatizace, prediktivní údržby a datové analýzy.

Použitá metodika a instrumentace

• Analytické přístroje Shimadzu HPLC a UPLC
• LabSolutions jako softwarové prostředí pro sběr a vizualizaci dat
• M2M Router a služba Smart Service Net pro přenos dat do cloudu
• Gravimetrický senzor pro sledování objemu mobilní fáze
• AI modul pro automatickou detekci poruch a integraci špiček PeakIntelligence

Hlavní výsledky a diskuse

Laboratoř získala schopnost sledovat chyby a údržbu v reálném čase, což vedlo ke snížení prostojů a možnosti plánované výměny spotřebního materiálu. Gravimetrická kontrola mobilní fáze zabránila poškození kolony a ztrátě vzorků. AI špičkový zpracovatelský modul zrychlil integraci dat až na třetinu původního času s 90 procenty shody s expertními výsledky.

Přínosy a praktické využití metody

• Snížení nákladů díky preventivní údržbě
• Zvýšení reprodukovatelnosti dat bez ohledu na zkušenost operátora
• Efektivní správa spotřebního materiálu a minimalizace prostojů

Budoucí trendy a možnosti využití

Prediktivní údržba a autonomní laboratoře, rozšířené analytické platformy propojené s digitálními dvojčaty, využití strojového učení pro optimalizaci metod a rozšířená realita pro vzdálené školení personálu.

Závěr

Propojení analytické instrumentace s AI a IoT technologií přináší novou generaci laboratoří s vyšší spolehlivostí a produktivitou. Data driven přístup zefektivňuje provoz, snižuje náklady a umožňuje rychlejší vývoj metod.

Reference

1. The White Paper on Information and Communications in Japan MIC 2018
2. S Kanazawa et al Deep learning methods applied to the analysis of metabolomics data 67th ASMS Conference on Mass Spectrometry and Allied Topics June 5th 2019