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现在实验室很多仪器都已经可以将物理观察结果转化为数字，但是如何整合来自各种仪器的数据以进行有效分析，以帮助您的公司做出明智的业务决策？
现在实验室很多仪器都已经可以将物理观察结果转化为数字。在过去的几十年里，我们见证了实验室数据生产和管理方案的变革；过去被描述为基本数据的模拟输出和基于纸张的存储已经演变成今天司空见惯的东西：数字输出，基于服务器的难以理解的数据量存储。
从表面上看，这种演变应该很美妙。就是收集更多数据以解决不确定领域，并且很自然地认为更多数据将产生更有意义的见解。但经验告诉我们，只有采用正确的流程和工具来有效地将原始数据提炼为分析，从而做出明智、敏捷的业务决策，这才是正确的。
“有效”和“敏捷”这两个词怎么强调都不为过，因为它们强调了相关流程和工具必须易于使用且高效的价值。从原始数据到决策制定所需的时间和精力可能是领先或落后于竞争对手的区别。
投资仪器并更准确地获取更多数据相对简单。但接下来最重要的一步并不那么简单：整合来自各种仪器的数据以进行有效分析，以帮助您的公司做出明智的业务决策。不幸的是，要做到这一点，没有可供购买的目录或可供参考的规则手册。这是因为没有两个实验室是相同的——它们有不同的仪器、不同的操作规模、不同的输入和输出，以及不同的质量和可追溯性标准。此外，实验室使用的数据管理系统经常与其他业务平台对接，例如公司的 MES（制造执行系统）或 ERP（企业资源规划）系统。
让我们打个比方：想象一个管弦乐队演奏交响乐。指挥着舞台和乐手和谐地演奏，发出美妙的音乐。现在让我们设想完全相同的舞台和乐器，但用一群没有监督的未成年儿童代替训练有素的音乐家。曾经舒缓和宏伟的现在是难以忍受的杂音。
这个管弦乐队及其乐器可以等同于您的实验室及其测试仪器。您拥有的不是声音，而是许多不同仪器同时产生的数据和数字。为了让您的实验室和谐运作并为您的业务生成有意义的信息，数据管理系统必须促进仪器的协调。
协调您实验室的数据管理实践需要努力和投资，掌握它的人有望在竞争激烈的市场中获胜。以下是最高效的实验室为获得竞争优势而采用的六大趋势。
在材料测试实验室中拥有集中式数据管理系统对于简化数据收集和分析至关重要。
随着数据生产的持续增长，将数据收集到中央数据库的自动化变得比以往任何时候都更加重要。手动将测试数据和结果从仪器传输到数据库进行存储和分析并不是一个增值过程。几乎所有将要讨论的趋势都涉及消除这些可能耗尽资源和降低效率的非增值活动。
根据您组织中实验室的功能，数据可以存储在不同的地方，例如用于您自己目的的 LIMS（实验室信息管理系统）或用于监控生产效率和质量的 MES（制造执行系统）。无论哪种方式，在评估测试仪器供应商时，一定要询问他们与您现有系统集成的能力。你会发现一些供应商会鼓励这种集成，而另一些供应商会回避，而不是向你推荐他们自己的软件数据管理生态系统。虽然这些特定于供应商的解决方案可能在他们的产品组合中运行良好，但它们也可能为实现无缝、集中的数据管理结构制造障碍。在评估资本设备采购时，始终建议让您的 IT 资源了解他们的偏好，以确保可以轻松维护的干净集成。当数据集中存储时，备份、归档和用户管理等数据安全实践对您和您的 IT 团队来说会变得更加容易。
02 Two
双向数据传输最大限度地节省时间
双向数据传输是连接测试仪器的卓越实现。当大多数人想到数据传输时，他们想象的是数据的单向输出。例如，将测量秤连接到计算机以减少手动数据输入。可以按下秤上的导出按钮以触发将其指示的质量读数传输到计算机上的相关字段。这是一种单向（“单向”）通信。
双向（“双向”）通信更常用于在相关测试操作之前需要多个输入的复杂仪器。例如，材料测试系统可能需要输入标识被测样品、其生产批号、控制测试系统的测试类型、和尺寸值来表征所产生的材料特性。测试完成后，数据和结果必须传输到与样本关联的 LIMS 表中。材料测试系统和 LIMS 之间的双向通信实现了数据输入和输出的自动化，消除了非增值时间和与手动数据输入相关的人为错误风险。连接您的仪器并建立双向通信每次输入可节省 5 到 15 秒，在工作量较大的实验室中每天可节省 1 小时或更长时间。
线性条形码和二维条形码示例（下）。
条形码是最常见的自动化机制，用于将与测试样本相关的数据数字传输到仪器或数据库。几十年来，一维 (1D) 或线性条码已被许多行业普遍用于识别应用。近年来，二维 (2D) 条码已开始取代线性条码，因为它们具有几个强大的优势。首先，二维条码可以容纳更多数据，同时占用空间更小。作为参考，二维条码可以包含 2,000 个字符，而一维条码很少能容纳超过 25 个字符。它们的小尺寸和数据存储容量意味着它们可以用于以前无法实现的应用，例如通常需要严格识别跟踪的小型医疗设备和小瓶。
在评估测试仪器供应商时，值得询问他们的软件应用程序如何处理条码。无论您的样本识别过程中目前是否实施了条码，拥有一台不仅可以支持条码扫描键盘仿真器，还可以进一步增强条码驱动的工作流程以减少用户手动操作的仪器，都会在未来带来回报。
04 Four
仪器维护物流应自动化
必须管理维护和校准访问，以保持您的测试仪器处于正常工作状态。但是，为什么在不需要时花这么多时间来协调这些服务访问的后勤工作呢？越来越多的仪器采用遥测数据来自动安排日常服务，甚至预测零件故障以先发制人地做出响应，从而限制系统停机时间。
05 Five
期待远程管理
对实验室数据的访问不应受到实验室墙壁的限制。无论您是在家工作并想查看测试状态，还是需要与同事共享数据，远程访问仪器数据已成为一种期望。在 LIMS 等中集中数据的固有好处之一是它们通常设计在客户端/服务器架构中，用户和仪器（“客户端”）读取和写入存储在中央数据库（“服务器”）上的数据。客户端有多种形式，例如桌面应用程序或 Web 服务，因此在评估仪器供应商时，确保他们的远程管理平台符合您团队的预期用途可能很重要。
06 Six
网络安全必须是优先事项
随着数据量的增长及其存储从本地服务器转移到基于云的服务器，恶意数据泄露的风险不可避免地增加。虽然集中式数据管理使组织运行更高效，但如果这些系统没有得到适当保护，运营可能会停滞不前。网络安全漏洞可能存在于链条的任何环节，因此它不仅应该成为更大数据管理基础设施的话题，而且还应该成为旨在集成到网络中的每台仪器的话题。
随着测试仪器数据量的持续增长，实验室需要能够高效且有效地理解这些数据的解决方案，以便做出业务决策。实验室正在采用中央数据库、双向数据传输、二维条形码、远程管理、自动维护和强大的安全性等新趋势来帮助改进其数据管理。通过优先考虑此类工具及其整体数据管理流程，实验室将在不断发展的行业中获得竞争优势。