99 % reduksjon i feil i algedata etter LIMS-tilpasning

Innowise har tilpasset et eksisterende nettbasert Laboratory Information Management System (LIMS), LabCollector, for effektivt å kunne overvåke vekst og avstamning av alger som brukes i dyrefôrproduksjon.

Kunde

Industri

Pharma

Region

USA

Kunde siden

2023

Vår kunde er et selskap som spesialiserer seg på produksjon av algebasert dyrefôr. Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til vilkårene i taushetserklæringen.

Utfordring

Behov for effektiv håndtering og analyse av data fra flere kilder

Kunden vår brukte en Excel-fil med separate faner for hver algeprøve for å overvåke celletetthet og nitratkonsentrasjon (NO3 mM) over tid. Viktige formler for vekst og næringsforbruk ble brukt for å vurdere algenes replikasjon og næringsopptak etter manipulering.

Det primære smertepunktet: Håndtering av laboratoriedata er utfordrende på grunn av den store datamengden som genereres, kompleksiteten i de eksperimentelle prosedyrene og behovet for streng organisering, sikkerhet og tilgjengelighet.

Sekundære utfordringer: Mangelen på en metode for å spore algebevegelser mellom beholdere av ulik størrelse gjør det vanskelig for kunden vår å rekonstruere avstamningen i tilfelle kontaminering eller ødeleggelse av kulturen. For å sikre at kritiske data som celletetthet og nitratkonsentrasjon registreres nøyaktig og er lett tilgjengelige, vurderte de et Laboratory Information Management System (LIMS), men det viste seg å være for kostbart og ikke helt i tråd med de spesifikke prosessene deres.

På bakgrunn av disse utfordringene søkte kunden vår etter en rimelig løsning som kunne forbedre sporbarheten og effektivisere håndteringen av kontaminering eller destruksjon av kulturer.

Løsning

Implementering og tilpasning av ferdige LIMS

Innowise innså behovet for en spesialisert løsning for informasjonshåndtering, og benyttet seg av muligheten til å implementere og tilpasse et ferdig system. Denne tilnærmingen ble valgt for å spare kunden for kostnader, ettersom plattformbaserte løsninger er rimeligere enn å utvikle et spesialtilpasset LIMS fra bunnen av.

Excel-lignende dataintegrasjon og automatisering av beregninger

Vi har integrert LabCollector og satt opp prøvemodulen slik at den speiler kolonnene som ble brukt i de tidligere Excel-arkene. Selv om LabCollector ikke støtter den samme fleksibiliteten som Excel-formler, har vi funnet en løsning. Løsningen vår gjør det mulig å gjøre omberegninger og databaseoppdateringer direkte, på linje med Excel-lignende beregninger. Denne tilpasningen forenkler dataregistrering og -håndtering ved å opprettholde konsistens med eksisterende formater. Den automatiserer beregninger i LabCollector, noe som øker effektiviteten og minimerer manuelle dataoppgaver.

Funksjonalitet for sporing av avstamning

Vi har konfigurert funksjonalitet for sporing av linjeføring i LabCollectors prøvemodul. Denne funksjonen gjør det mulig å lage rettede grafer for å visualisere og spore algeprøver på tvers av ulike kar eller eksperimentelle stadier. Det gjør det enklere å identifisere prøvenes opprinnelse og bevegelsesveier, noe som er avgjørende for å håndtere og feilsøke kontaminering eller ødeleggelse av kulturer.

Lagerstyring og batchoppdateringer

Teamet vårt har slått sammen den tilpassede prøvemodulen med lagermodulen for å spore individuelle kar, noe som muliggjør lagerstyring. For å kunne administrere ensartede tilførsler av næringsstoffer på tvers av flere fartøy på en effektiv måte, har vi implementert funksjonalitet for batchoppdatering i prøvemodulen. Det reduserer den manuelle arbeidsmengden og minimerer feil i forbindelse med individuell dataregistrering, noe som forbedrer driftseffektiviteten ved vedlikehold av algekulturer.

Datamigrering og autorisasjon

For å bevare verdifulle tidligere data og sikre kontinuitet har vi migrert historiske data inn i det nye systemet. Vi har etablert et robust autorisasjons- og rettighetssystem for å kontrollere tilgangen på en sikker måte, og vi har tatt hensyn til strenge organisatoriske standarder. Til slutt har teamet vårt implementert løsningen i kundens infrastruktur (IWS), slik at den kan integreres sømløst med eksisterende drift. På denne måten har vi ikke bare opprettholdt en omfattende historisk referanse, men også garantert sikker tilgangskontroll.

Teknologier

Back-end

PHP, MySQL

DevOps/Cloud

AWS, Docker

Miljø

Visual Studio Code

Systemer for styring av laboratorieinformasjon (LIMS)

Lab Collector

Prosess

I prosjektprosessen valgte vi en metodikk basert på SCRUM Scrum-rammeverket for å dele opp prosessen i håndterbare sprinter, noe som gir mulighet for kontinuerlige tilbakemeldinger og forbedringer. Teamet vårt brukte Google Meet for effektiv samhandling i sanntid mellom teammedlemmer og interessenter, slik at alle kunne holde seg oppdatert om prosjektets fremdrift. Vi brukte JIRA som system for etterslep for å spore sprintene, etterslepet og problemene, noe som sikret god organisering og åpenhet i prosjektflyten.

I tillegg satte forretningsanalytikeren vår seg inn i alle kundens prosesser, for å forstå hvordan alt var organisert og identifisere den beste måten å integrere disse prosessene i den nye løsningen på. Denne engasjerte tilnærmingen hjalp teamet vårt med å gjennomføre et prosjekt som var tilpasset kundens behov, noe som sikret en smidig og effektiv overgang til det nye systemet.

Team

Forretningsanalytiker

PHP-utvikler

Analytiker innen databaseutvikling

Spesialist på plattformtilpasning

QA-spesialist

Prosjektkoordinator

DevOps-ingeniør

Resultater

99 % reduksjon i feil i algedata etter LIMS-tilpasning

Vi hadde som mål å optimalisere veksten og helsen til algekulturene ved å spore og justere næringsstoffene og forholdene. Med dette målet som rettesnor har teamet vårt implementert LIMS, noe som muliggjør sømløs sporing av algelinjer og lagerstyring, samtidig som vi leverer en kostnadseffektiv løsning til kunden vår.

Effekten er tydelig i flere viktige prestasjonsmålinger:

Økt teamprestasjon: Tidligere var det utfordrende å administrere og oppdatere data som var lagret i Excel-filer på SharePoint, spesielt når det gjaldt samtidige oppdateringer og versjonskontroll. Sentralisert lagring og automatiserte synkroniseringsmekanismer sikrer at alle teammedlemmer jobber med de mest oppdaterte og nøyaktige dataene, noe som eliminerer behovet for manuell konsolidering og reduserer risikoen for dataavvik.
Forbedret datavisualisering: Et viktig fremskritt har vært innføringen av visualisering av avstamningslinjer, en funksjon som er helt fraværende i Excel. Visualisering av avstamning gjør det enkelt å rekonstruere oppvekstveien (genealogien) til hver enkelt alge, noe som gir innsikt i optimale vekstforhold og strategier for næringsstoffhåndtering.
Strømlinjeformet beslutningstaking: For styret innebærer økt synlighet blant annet omfattende analyser av algemålinger, noe som er avgjørende for informerte beslutninger og strategisk planlegging for å optimalisere algebasert dyrefôrproduksjon. Denne strømlinjeformede tilnærmingen fremmer innovasjon og bærekraft når det gjelder å utnytte alger til avanserte fôrsammensetninger.

Innowises strategiske bruk av et skreddersydd, ferdigutviklet informasjonshåndteringssystem oppfylte ikke bare kundens spesialiserte behov, men reduserte også kostnadene sammenlignet med å utvikle en tilpasset løsning fra bunnen av. Denne tilnærmingen har lagt til rette for strømlinjeformet datahåndtering og forbedret innsikt i næringsutnyttelsen på tvers av algestammer, noe som er avgjørende for å optimalisere forholdene i dyrefôrproduksjon.

Prosjektets varighet

Desember 2023 - februar 2024

20%

økt teamprestasjon

99%

reduksjon i feil i algedata

Relaterte saker

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

99 % reduksjon i feil i algedata etter LIMS-tilpasning

Kunde

Utfordring

Behov for effektiv håndtering og analyse av data fra flere kilder

Løsning

Implementering og tilpasning av ferdige LIMS