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Innowise hat ein bestehendes webbasiertes Laborinformationsmanagementsystem (LIMS), LabCollector, angepasst, um das Wachstum und die Abstammung von Algen, die in der Tierfutterproduktion verwendet werden, effizient zu überwachen.
Unser Kunde ist ein Unternehmen, das auf die Herstellung von Tierfutter auf Algenbasis spezialisiert ist. Detaillierte Information über den Kunden kann im Rahmen der NDA nicht offengelegt werden.
Unser Kunde verwendete eine Excel-Datei mit separaten Registern für jede Algenprobe, um die Zelldichte und die Nitratkonzentration (NO3 mM) im Laufe der Zeit zu überwachen. Die wichtigsten Formeln für Wachstum und Nährstoffverbrauch wurden angewendet, um die Vermehrung der Algen und die Nährstoffaufnahme nach der Manipulation zu bewerten.
Hauptschmerzpunkt: Die Verwaltung von Labordaten ist aufgrund der schieren Menge der erzeugten Daten, der Komplexität der experimentellen Verfahren und der Notwendigkeit einer strikten Organisation, Sicherheit und Zugänglichkeit eine Herausforderung.
Sekundäre Herausforderungen: Das Fehlen einer Methode zur Verfolgung von Algenbewegungen zwischen Gefäßen unterschiedlicher Größe erschwert unserem Kunden die Rekonstruktion der Abstammung im Falle einer Kontamination oder Zerstörung der Kultur. Um sicherzustellen, dass kritische Daten wie Zelldichte und Nitratkonzentration genau aufgezeichnet werden und leicht zugänglich sind, wurde ein Laborinformationsmanagementsystem (LIMS) in Erwägung gezogen, das sich jedoch als zu kostspielig erwies und nicht vollständig auf die spezifischen Prozesse des Kunden abgestimmt war.
Angesichts dieser Herausforderungen suchte unser Kunde nach einer erschwinglichen Lösung, die die Rückverfolgbarkeit und die Effizienz der Handhabung von Kontaminationen oder der Zerstörung von Kulturen verbessern würde.
Innowise hat den Bedarf an einer spezialisierten Informationsmanagementlösung erkannt und die Möglichkeit ergriffen, ein fertiges System zu implementieren und anzupassen. Dieser Ansatz wurde gewählt, um dem Kunden Geld zu sparen, da plattformbasierte Lösungen im Vergleich zur Entwicklung eines maßgeschneiderten LIMS von Grund auf günstiger sind.
Wir haben LabCollector integriert und das Probenmodul so eingerichtet, dass es die in den vorherigen Excel-Blättern verwendeten Spalten widerspiegelt. LabCollector unterstützt zwar nicht die exakte Flexibilität von Excel-Formeln, aber wir haben einen Workaround gefunden. Unsere Lösung ermöglicht Neuberechnungen und Datenbankaktualisierungen direkt, indem sie sich an Excel-ähnlichen Berechnungen orientiert. Diese Anpassung vereinfacht die Dateneingabe und -verwaltung, da die Konsistenz mit bestehenden Formaten gewahrt bleibt. Sie automatisiert die Berechnungen in LabCollector, steigert die Effizienz und minimiert die manuellen Datenaufgaben.
Wir haben eine Funktion zur Verfolgung der Abstammung in das Probenmodul von LabCollector integriert. Diese Funktion ermöglicht die Erstellung gerichteter Diagramme zur Visualisierung und Nachverfolgung des Verlaufs von Algenproben in verschiedenen Gefäßen oder Versuchsstadien. Sie erleichtert die Identifizierung von Probenherkunft und Bewegungspfaden, was für die Verwaltung und Fehlerbehebung bei Kontaminationen oder der Zerstörung von Kulturen entscheidend ist.
Unser Team hat das benutzerdefinierte Probenmodul mit dem Bestandsmodul zusammengeführt, um einzelne Gefäße zu verfolgen und so eine Bestandsverwaltung zu ermöglichen. Um einheitliche Nährstoffzugaben über mehrere Gefäße hinweg effizient zu verwalten, haben wir eine Batch-Update-Funktion im Probenmodul implementiert. Sie reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und minimiert die mit der individuellen Dateneingabe verbundenen Fehler, was die betriebliche Effizienz bei der Pflege von Algenkulturen erhöht.
Um wertvolle Daten aus der Vergangenheit zu bewahren und Kontinuität zu gewährleisten, haben wir historische Daten in das neue System migriert. Unter Berücksichtigung strenger organisatorischer Standards haben wir ein robustes Autorisierungs- und Berechtigungssystem eingerichtet, um den Zugriff sicher zu kontrollieren. Um eine nahtlose Integration in die bestehenden Abläufe zu gewährleisten, hat unser Team die Lösung in der Infrastruktur des Kunden (IWS) implementiert. Auf diese Weise wurde nicht nur eine umfassende historische Referenz beibehalten, sondern auch eine sichere Zugriffskontrolle gewährleistet.
Backend
PHP, MySQL
DevOps/Cloud
AWS, Docker
Umgebung
Visual Studio Code
Labor-Informations-Management-Systeme (LIMS)
Labor-Kollektor
In unserem Projektprozess haben wir uns für eine Methodik entschieden, die auf dem SCRUM the Scrum-Framework basiert, um den Prozess in überschaubare Sprints aufzuteilen, die ein kontinuierliches Feedback und Verbesserungen ermöglichen. Unser Team nutzte Google Meet für eine effektive Echtzeit-Interaktion zwischen Teammitgliedern und Stakeholdern, um alle über den Projektfortschritt auf dem Laufenden zu halten. Wir verwendeten JIRA als Backlog-Management-System, um Sprints, Backlogs und Issues zu verfolgen und so eine hohe Organisation und Transparenz im Projektablauf zu gewährleisten.
Darüber hinaus untersuchte unser Business Analyst alle Prozesse des Kunden, um zu verstehen, wie alles organisiert war, und um den besten Weg zu finden, diese Prozesse in die neue Lösung zu integrieren. Dank dieses engagierten Ansatzes konnte unser Team ein auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnittenes Projekt durchführen und eine reibungslose und effiziente Umstellung auf das neue System gewährleisten.
1
Business-Analyst
1
PHP-Entwickler
1
Analyst für Datenbankentwicklung
1
Spezialist für Plattformanpassung
1
QA-Spezialist
1
Projektkoordinator
1
DevOps-Ingenieur
Unser Ziel war es, das Wachstum und die Gesundheit der Algenkulturen zu optimieren, indem wir die Nährstoffe und Bedingungen verfolgen und anpassen. Mit diesem Ziel vor Augen hat unser Team ein LIMS implementiert, das eine nahtlose Verfolgung der Algenkulturen und eine Bestandsverwaltung ermöglicht und gleichzeitig eine kosteneffiziente Lösung für unseren Kunden darstellt.
Die Auswirkungen zeigen sich in mehreren wichtigen Leistungskennzahlen:
Die strategische Entscheidung von Innowise für ein maßgeschneidertes, vorgefertigtes Informationsmanagementsystem erfüllte nicht nur die speziellen Anforderungen unseres Kunden, sondern senkte auch die Kosten im Vergleich zur Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung von Grund auf. Dieser Ansatz erleichterte ein rationalisiertes Datenmanagement und verbesserte Einblicke in die Nährstoffausnutzung verschiedener Algenstämme, was für die Optimierung der Bedingungen in der Tierfutterproduktion entscheidend ist.
20%
Steigerung der Teamleistung
99%
Verringerung der Fehler bei den Algendaten
Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.
Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.
Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.
Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.
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