Una riduzione del 99% degli errori nei dati sulle alghe dopo la personalizzazione del LIMS

Innowise ha personalizzato un sistema di gestione delle informazioni di laboratorio (LIMS) esistente basato sul web, LabCollector, per monitorare in modo efficiente la crescita e la discendenza delle alghe utilizzate nella produzione di mangimi animali.

Cliente

Industria

Farmaceutica

Regione

Stati Uniti

Cliente da

2023

Il nostro cliente è un'azienda specializzata nella produzione di mangimi per animali a base di alghe. Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base ai termini NDA.

Sfida

Necessità di gestire e analizzare in modo efficiente i dati provenienti da più fonti

Il nostro cliente ha utilizzato un file Excel con schede separate per ogni campione di alghe per monitorare la densità cellulare e la concentrazione di nitrati (NO3 mM) nel tempo. Sono state applicate le formule chiave per la crescita e il consumo di nutrienti per valutare la riproduzione delle alghe e l'assorbimento dei nutrienti dopo la manipolazione.

Punto dolente primario: La gestione dei dati di laboratorio è impegnativa a causa dell'enorme volume di dati generati, della complessità delle procedure sperimentali e della necessità di una rigorosa organizzazione, sicurezza e accessibilità.

Sfide secondarie: La mancanza di un metodo per tracciare gli spostamenti delle alghe tra recipienti di dimensioni diverse ostacola la capacità del nostro cliente di ricostruire la discendenza in caso di contaminazione o distruzione della coltura. Per garantire che dati critici come la densità cellulare e la concentrazione di nitrati siano accuratamente registrati e facilmente accessibili, il cliente ha preso in considerazione un sistema di gestione delle informazioni di laboratorio (LIMS), che però si è rivelato troppo costoso e non si è allineato completamente ai suoi processi specifici.

Di fronte a queste sfide, il nostro cliente ha cercato una soluzione economica in grado di migliorare la tracciabilità e l'efficienza della gestione della contaminazione o della distruzione delle colture.

Soluzione

Implementazione e personalizzazione di LIMS pronti per l'uso

Riconoscendo la necessità di una soluzione specializzata per la gestione delle informazioni, Innowise ha colto l'opportunità di implementare e personalizzare un sistema già pronto. Questo approccio è stato scelto per far risparmiare il cliente, poiché le soluzioni basate su piattaforme sono più convenienti rispetto allo sviluppo di un LIMS personalizzato da zero.

Integrazione dei dati e automazione dei calcoli simili a quelli di Excel

Abbiamo integrato LabCollector e impostato il modulo dei campioni in modo che rispecchi le colonne utilizzate nei fogli Excel precedenti. Sebbene LabCollector non supporti l'esatta flessibilità delle formule di Excel, abbiamo trovato una soluzione. La nostra soluzione consente di ricalcolare e aggiornare il database direttamente, allineandosi ai calcoli di Excel. Questa personalizzazione semplifica l'inserimento e la gestione dei dati, mantenendo la coerenza con i formati esistenti. Automatizza i calcoli all'interno di LabCollector, aumentando l'efficienza e riducendo al minimo le attività manuali sui dati.

Funzionalità di tracciamento del lignaggio

Abbiamo configurato la funzionalità di tracciamento della discendenza nel modulo campioni di LabCollector. Questa funzione consente di creare grafici diretti per visualizzare e tracciare il percorso dei campioni di alghe attraverso diversi recipienti o fasi sperimentali. Ciò facilita l'identificazione delle origini dei campioni e dei percorsi di spostamento, che è fondamentale per la gestione e la risoluzione dei problemi di contaminazione o di distruzione delle colture.

Gestione dell'inventario e aggiornamenti dei lotti

Il nostro team ha unito il modulo dei campioni personalizzati con il modulo dell'inventario per tracciare i singoli vasi e consentire la gestione dell'inventario. Per gestire in modo efficiente le aggiunte uniformi di nutrienti su più recipienti, abbiamo implementato la funzionalità di aggiornamento in batch all'interno del modulo campioni. Questo riduce il carico di lavoro manuale e minimizza gli errori associati all'inserimento dei dati individuali, migliorando l'efficienza operativa nel mantenimento delle colture di alghe.

Migrazione e autorizzazione dei dati

Per preservare i preziosi dati del passato e garantire la continuità, abbiamo migrato i dati storici nel nuovo sistema. Per rispettare i rigorosi standard organizzativi, abbiamo creato un robusto sistema di autorizzazioni e permessi per controllare l'accesso in modo sicuro. Infine, per integrarsi perfettamente con le operazioni esistenti, il nostro team ha implementato la soluzione nell'infrastruttura del cliente (IWS). Questo approccio non solo ha mantenuto un riferimento storico completo, ma ha anche garantito un controllo sicuro degli accessi.

Tecnologie

Back-end

PHP, MySQL

DevOps/Cloud

AWS, Docker

Ambiente

Visual Studio Code

Sistemi di gestione delle informazioni di laboratorio (LIMS)

Raccoglitore di laboratorio

Processo

Nel nostro processo di progetto, abbiamo scelto una metodologia basata sul framework SCRUM e Scrum per suddividere il processo in fasi gestibili, consentendo un feedback e miglioramenti continui. Il nostro team ha utilizzato Google Meet per un'interazione efficace e in tempo reale tra i membri del team e le parti interessate, tenendo tutti aggiornati sui progressi del progetto. Abbiamo utilizzato JIRA come sistema di gestione del backlog per tenere traccia di sprint, backlog e problemi, garantendo un'elevata organizzazione e trasparenza nel flusso del progetto.

Inoltre, il nostro analista aziendale ha scavato in tutti i processi del cliente, comprendendo come tutto era organizzato e identificando il modo migliore per integrare questi processi nella nuova soluzione. Questo approccio impegnato ha permesso al nostro team di realizzare un progetto su misura per le esigenze del cliente, garantendo un passaggio fluido ed efficiente al nuovo sistema.

Team

Analista aziendale

Sviluppatore PHP

Analista di sviluppo database

Specialista della personalizzazione della piattaforma

Specialista QA

Coordinatore del progetto

Ingegnere DevOps

Risultati

Una riduzione del 99% degli errori nei dati sulle alghe dopo la personalizzazione del LIMS

Il nostro obiettivo è ottimizzare la crescita e la salute delle colture di alghe monitorando e regolando i nutrienti e le condizioni. Guidati da questo obiettivo, il nostro team ha implementato il LIMS, che consente di tracciare la linea delle alghe e di gestire l'inventario senza soluzione di continuità, offrendo al contempo una soluzione economicamente vantaggiosa al nostro cliente.

L'impatto è evidente in diverse metriche di performance chiave:

Aumento delle prestazioni del team: In precedenza, la gestione e l'aggiornamento dei dati archiviati in file Excel su SharePoint poneva problemi, soprattutto per quanto riguarda gli aggiornamenti simultanei e il controllo delle versioni. L'archiviazione centralizzata e i meccanismi di sincronizzazione automatica garantiscono che tutti i membri del team lavorino con i dati più aggiornati e accurati, eliminando la necessità di consolidamento manuale e riducendo il rischio di discrepanze tra i dati.
Visualizzazione dei dati migliorata: Un progresso significativo è stato l'introduzione della visualizzazione del lignaggio, una funzione del tutto assente in Excel. La visualizzazione del lignaggio aiuta a ricostruire facilmente il percorso ascendente (genealogia) di ciascuna alga, fornendo indicazioni sulle condizioni di crescita ottimali e sulle strategie di gestione dei nutrienti.
Processo decisionale semplificato: Per il consiglio di amministrazione, la maggiore visibilità include analisi complete sulle metriche relative alle alghe, fondamentali per prendere decisioni informate e pianificare strategicamente l'ottimizzazione della produzione di mangimi animali a base di alghe. Questo approccio semplificato promuove l'innovazione e la sostenibilità nello sfruttamento delle alghe per formulazioni avanzate di mangimi.

L'adozione strategica da parte di Innowise di un sistema di gestione delle informazioni personalizzato e già pronto non solo ha soddisfatto le esigenze specifiche del nostro cliente, ma ha anche ridotto i costi rispetto allo sviluppo di una soluzione personalizzata da zero. Questo approccio ha facilitato la gestione dei dati e ha migliorato la comprensione dell'utilizzo dei nutrienti da parte dei vari ceppi di alghe, che è fondamentale per ottimizzare le condizioni nella produzione di mangimi animali.

Durata del progetto

Dicembre 2023 - Febbraio 2024

20%

aumento delle prestazioni del team

99%

riduzione degli errori nei dati sulle alghe

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