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Innowise ha personalizado un Sistema de Gestión de Información de Laboratorio (LIMS) basado en la web, LabCollector, para supervisar eficazmente el crecimiento y el linaje de las algas utilizadas en la producción de alimentos para animales.
Nuestro cliente es una empresa especializada en la producción de piensos a base de algas. La información detallada sobre el cliente no puede revelarse en virtud de los términos del acuerdo de confidencialidad.
Nuestro cliente utilizó un archivo Excel con pestañas separadas para cada muestra de algas a fin de controlar la densidad celular y la concentración de nitrato (NO3 mM) a lo largo del tiempo. Se aplicaron fórmulas clave de crecimiento y consumo de nutrientes para evaluar la replicación de las algas y la absorción de nutrientes tras la manipulación.
Principal punto débil: La gestión de los datos de laboratorio es un reto debido al enorme volumen de datos generados, la complejidad de los procedimientos experimentales y la necesidad de una organización, seguridad y accesibilidad rigurosas.
Retos secundarios: La falta de un método para rastrear el movimiento de las algas entre recipientes de distintos tamaños dificulta la capacidad de nuestro cliente para reconstruir el linaje en caso de contaminación o destrucción del cultivo. Para garantizar que los datos críticos, como la densidad celular y la concentración de nitratos, se registran con precisión y son fácilmente accesibles, consideraron la posibilidad de utilizar un sistema de gestión de la información de laboratorio (LIMS); sin embargo, resultó demasiado costoso y no se ajustaba plenamente a sus procesos específicos.
Ante estos retos, nuestro cliente buscó una solución asequible que reforzara la trazabilidad y mejorara la eficacia de la gestión de la contaminación o la destrucción de cultivos.
Reconociendo la necesidad de una solución especializada de gestión de la información, Innowise ha aprovechado la oportunidad de implantar y personalizar un sistema ya hecho. Se eligió este enfoque para ahorrar dinero al cliente, ya que las soluciones basadas en plataformas son más asequibles en comparación con el desarrollo de un LIMS personalizado desde cero.
Hemos integrado LabCollector y configurado el módulo de muestras para que refleje las columnas utilizadas en las hojas Excel anteriores. Aunque LabCollector no admite la flexibilidad exacta de las fórmulas de Excel, hemos encontrado una solución. Nuestra solución permite recalcular y actualizar la base de datos directamente, alineándose con cálculos similares a los de Excel. Esta personalización simplifica la introducción y gestión de datos al mantener la coherencia con los formatos existentes. Automatiza los cálculos dentro de LabCollector, aumentando la eficiencia y minimizando las tareas manuales de datos.
Hemos configurado la funcionalidad de seguimiento del linaje en el módulo de muestras de LabCollector. Esta característica permite la creación de gráficos dirigidos para visualizar y rastrear el linaje de las muestras de algas a través de diferentes recipientes o etapas experimentales. Facilita la identificación de los orígenes de las muestras y las rutas de movimiento, lo que es fundamental para gestionar y solucionar problemas de contaminación o destrucción de cultivos.
Nuestro equipo ha fusionado el módulo de muestras personalizado con el módulo de inventario para realizar un seguimiento de los recipientes individuales, lo que permite la gestión del inventario. Con el fin de gestionar eficientemente las adiciones uniformes de nutrientes a través de múltiples recipientes, hemos implementado la funcionalidad de actualización por lotes dentro del módulo de muestras. Esto reduce la carga de trabajo manual y minimiza los errores asociados a la introducción de datos individuales, mejorando la eficiencia operativa en el mantenimiento de cultivos de algas.
Para preservar los valiosos datos anteriores y garantizar la continuidad, hemos migrado los datos históricos al nuevo sistema. Teniendo en cuenta las estrictas normas de la organización, hemos establecido un sólido sistema de autorizaciones y permisos para controlar el acceso de forma segura. Por último, para integrarnos perfectamente en las operaciones existentes, nuestro equipo ha desplegado la solución en la infraestructura del cliente (IWS). Este enfoque no sólo ha mantenido una referencia histórica completa, sino que también ha garantizado un control de acceso seguro.
Back-end
PHP, MySQL
DevOps/Cloud
AWS, Docker
Medio ambiente
Visual Studio Code
Sistemas de gestión de la información de laboratorio (LIMS)
Colector de laboratorio
En el proceso de nuestro proyecto, elegimos la metodología basada en el marco SCRUM the Scrum para dividir el proceso en sprints manejables, lo que permite una retroalimentación y mejoras continuas. Nuestro equipo utilizó Google Meet para una interacción eficaz y en tiempo real entre los miembros del equipo y las partes interesadas, manteniendo a todo el mundo al día de los avances del proyecto. Utilizamos JIRA como sistema de gestión de backlogs para realizar el seguimiento de sprints, backlogs y problemas, garantizando una gran organización y transparencia en el flujo del proyecto.
Además, nuestro analista de negocio profundizó en todos los procesos del cliente, comprendiendo cómo estaba organizado todo e identificando la mejor manera de integrar estos procesos en la nueva solución. Este enfoque comprometido ayudó a nuestro equipo a llevar a cabo un proyecto adaptado a las necesidades del cliente, garantizando un cambio suave y eficiente al nuevo sistema.
1
Analista de negocio
1
Desarrollador PHP
1
Analista de desarrollo de bases de datos
1
Especialista en personalización de plataformas
1
Especialista en control de calidad
1
Coordinador de proyectos
1
Ingeniero DevOps
Nuestro objetivo era optimizar el crecimiento y la salud de los cultivos de algas mediante el seguimiento y el ajuste de los nutrientes y las condiciones. Guiado por este objetivo, nuestro equipo ha implantado LIMS, lo que permite un seguimiento sin fisuras del linaje de las algas y la gestión del inventario, al tiempo que ofrece una solución rentable a nuestro cliente.
El impacto es evidente en varias métricas clave de rendimiento:
La adopción estratégica por parte de Innowise de un sistema de gestión de la información personalizado y listo para usar no sólo satisfizo las necesidades especializadas de nuestro cliente, sino que también redujo los costes en comparación con el desarrollo de una solución personalizada desde cero. Este enfoque ha facilitado una gestión de datos racionalizada y una mejor comprensión de la utilización de nutrientes en todas las cepas de algas, lo que es fundamental para optimizar las condiciones en la producción de piensos.
20%
aumento del rendimiento del equipo
99%
reducción de los errores en los datos sobre algas
Una vez recibida y procesada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallar las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad que garantice la confidencialidad de la información.
Después de examinar los requisitos, nuestros analistas y desarrolladores elaboran una propuesta de proyecto con el alcance de las obras, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costos.
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