Uma redução de 99% nos erros de dados de algas após a personalização do LIMS

A Innowise personalizou um Sistema de Gestão de Informações Laboratoriais (LIMS) baseado na Web, o LabCollector, para monitorizar eficazmente o crescimento e a linhagem de algas utilizadas na produção de alimentos para animais.

Cliente

Indústria

Indústria farmacêutica

Região

EUA

Cliente desde

2023

O nosso cliente é uma empresa especializada na produção de alimentos para animais à base de algas. As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo dos termos do NDA.

Desafio

Necessidade de gerir e analisar eficazmente dados provenientes de múltiplas fontes

O nosso cliente utilizou um ficheiro Excel com separadores separados para cada amostra de algas para monitorizar a densidade celular e a concentração de nitrato (NO3 mM) ao longo do tempo. Foram aplicadas fórmulas-chave para o crescimento e consumo de nutrientes para avaliar a replicação das algas e a absorção de nutrientes após a manipulação.

Principal problema: A gestão dos dados de laboratório é um desafio devido ao grande volume de dados gerados, à complexidade dos procedimentos experimentais e à necessidade de uma organização, segurança e acessibilidade rigorosas.

Desafios secundários: A falta de um método para rastrear o movimento das algas entre recipientes de diferentes tamanhos dificulta a capacidade do nosso cliente de reconstruir a linhagem em caso de contaminação ou destruição da cultura. Para garantir que os dados críticos, como a densidade celular e a concentração de nitratos, são registados com precisão e facilmente acessíveis, consideraram um Sistema de Gestão de Informação Laboratorial (LIMS); no entanto, este revelou-se demasiado dispendioso e não estava totalmente alinhado com os seus processos específicos.

Perante estes desafios, o nosso cliente procurou uma solução económica que melhorasse a rastreabilidade e a eficiência do tratamento da contaminação ou da destruição de culturas.

Solução

Implementação e personalização de LIMS pré-fabricados

Reconhecendo a necessidade de uma solução de gestão de informação especializada, a Innowise abraçou a oportunidade de implementar e personalizar um sistema já pronto. Esta abordagem foi escolhida para poupar dinheiro ao cliente, uma vez que as soluções baseadas em plataformas são mais económicas em comparação com o desenvolvimento de um LIMS personalizado a partir do zero.

Integração de dados e automatização de cálculos semelhantes aos do Excel

Integrámos o LabCollector e configurámos o módulo de amostras para refletir as colunas utilizadas nas folhas de Excel anteriores. Embora o LabCollector não suporte a flexibilidade exacta das fórmulas do Excel, encontrámos uma solução alternativa. A nossa solução permite recálculos e actualizações da base de dados diretamente, alinhando com cálculos semelhantes aos do Excel. Esta personalização simplifica a introdução e gestão de dados, mantendo a consistência com os formatos existentes. Ela automatiza os cálculos no LabCollector, aumentando a eficiência e minimizando as tarefas manuais de dados.

Funcionalidade de controlo da linhagem

Configurámos a funcionalidade de rastreio de linhagem no módulo de amostras do LabCollector. Esta funcionalidade permite a criação de gráficos direccionados para visualizar e rastrear a linhagem de amostras de algas em diferentes recipientes ou fases experimentais. Facilita a identificação fácil das origens das amostras e dos caminhos de movimento, o que é fundamental para gerir e resolver problemas de contaminação ou destruição de culturas.

Gestão de inventário e actualizações de lotes

A nossa equipa fundiu o módulo de amostras personalizadas com o módulo de inventário para controlar os recipientes individuais, permitindo a gestão do inventário. Para gerir eficazmente as adições uniformes de nutrientes em várias embarcações, implementámos a funcionalidade de atualização em lote no módulo de amostras. Esta funcionalidade reduz a carga de trabalho manual e minimiza os erros associados à introdução de dados individuais, melhorando a eficiência operacional na manutenção de culturas de algas.

Migração de dados e autorização

Para preservar dados valiosos do passado e garantir a continuidade, migrámos os dados históricos para o novo sistema. Para cumprir normas organizacionais rigorosas, estabelecemos um sistema robusto de autorização e permissões para controlar o acesso de forma segura. Finalmente, para uma integração perfeita com as operações existentes, a nossa equipa implementou a solução na infraestrutura do cliente (IWS). Esta abordagem não só manteve uma referência histórica abrangente, como também garantiu um controlo de acesso seguro.

Tecnologias

Back-end

PHP, MySQL

DevOps/Cloud

AWS, Docker

Ambiente

Visual Studio Code

Sistemas de gestão da informação laboratorial (LIMS)

Coletor de laboratório

Processo

No nosso processo de projeto, escolhemos a metodologia baseada na estrutura SCRUM the Scrum para dividir o processo em sprints geríveis, permitindo feedback e melhorias contínuas. A nossa equipa utilizou o Google Meet para uma interação eficaz e em tempo real entre os membros da equipa e as partes interessadas, mantendo todos actualizados sobre o progresso do projeto. Utilizámos o JIRA como o nosso sistema de gestão de backlogs para acompanhar sprints, backlogs e problemas, garantindo uma elevada organização e transparência no fluxo do projeto.

Para além disso, o nosso analista de negócios aprofundou todos os processos do cliente, compreendendo como tudo estava organizado e identificando a melhor forma de integrar esses processos na nova solução. Esta abordagem empenhada ajudou a nossa equipa a realizar um projeto personalizado de acordo com as necessidades do cliente, garantindo uma mudança suave e eficiente para o novo sistema.

Equipa

Analista de
negócios

Programador PHP

Analista de desenvolvimento de bases de dados

Especialista em personalização de plataformas

Especialista em QA

Coordenador de projectos

Engenheiro DevOps

Resultados

Uma redução de 99% nos erros de dados de algas após a personalização do LIMS

O nosso objetivo era otimizar o crescimento e a saúde das culturas de algas, acompanhando e ajustando os nutrientes e as condições. Orientada por este objetivo, a nossa equipa implementou o LIMS, permitindo o acompanhamento contínuo da linhagem de algas e a gestão de inventários, ao mesmo tempo que fornecia uma solução rentável ao nosso cliente.

O impacto é evidente em vários indicadores-chave de desempenho:

Aumento do desempenho da equipa: Anteriormente, a gestão e atualização de dados armazenados em ficheiros Excel no SharePoint colocava desafios, especialmente no que diz respeito a actualizações simultâneas e controlo de versões. O armazenamento centralizado e os mecanismos de sincronização automatizados garantem que todos os membros da equipa estão a trabalhar com os dados mais actuais e precisos, eliminando a necessidade de consolidação manual e reduzindo o risco de discrepâncias de dados.
Visualização de dados melhorada: Um avanço significativo foi a introdução da visualização de linhagens, uma funcionalidade totalmente ausente no Excel. A visualização da linhagem ajuda a reconstruir facilmente o caminho de ascendência (genealogia) de cada alga, fornecendo informações sobre as condições óptimas de crescimento e estratégias de gestão de nutrientes.
Simplificação do processo de decisão: Para o conselho de administração, a visibilidade melhorada inclui análises abrangentes sobre as métricas das algas, cruciais para decisões informadas e planeamento estratégico na otimização da produção de alimentos para animais à base de algas. Esta abordagem simplificada impulsiona a inovação e a sustentabilidade no aproveitamento das algas para formulações avançadas de rações.

A adoção estratégica pela Innowise de um sistema de gestão de informação personalizado e pronto a utilizar não só satisfaz as necessidades especializadas do nosso cliente, como também reduziu os custos em comparação com o desenvolvimento de uma solução personalizada de raiz. Esta abordagem facilitou a gestão simplificada de dados e melhorou a perceção da utilização de nutrientes entre as estirpes de algas, o que é fundamental para otimizar as condições de produção de alimentos para animais.

Duração do projecto

dezembro de 2023 - fevereiro de 2024

20%

aumento do desempenho da equipa

99%

redução dos erros nos dados sobre algas

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