Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT / M2M
Postery | 2021 | Shimadzu | AOACInstrumentace
Globální pandemie COVID-19 výrazně omezila možnost osobní přítomnosti v laboratořích a poukázala na potřebu udržet vysokou provozní efektivitu při zajištění bezpečnosti personálu. IoT a M2M technologie nabízejí řešení, jak dál monitorovat a řídit analytické přístroje na dálku a předcházet zbytečným výpadkům.
Autoři představují implementaci IoT/M2M systémů ve food analizách pro zlepšení produktivity a snížení prostojů. Zmiňují nástroje pro vzdálenou diagnostiku, prediktivní údržbu a automatizované hlášení stavu přístrojů.
Systém kombinuje následující prvky:
Integrace IoT/M2M umožnila snížit dobu prostojů díky:
Nasazení přináší především:
Očekává se další rozvoj v oblasti prediktivní analytiky poháněné AI, širší integrace laboratoří do průmyslu 4.0 a propojení s virtuálními asistentem pro plně autonomní provoz. Důraz bude kladen na kybernetickou bezpečnost a standardizaci komunikačních protokolů.
Implementace IoT/M2M technologií v laboratořích zvyšuje produktivitu, snižuje časy prostojů a optimalizuje náklady na údržbu. Digitalizace a automatizace se stávají klíčovými faktory pro udržení kontinuálního provozu i v nestandardních podmínkách.
Postery a materiály AOAC Annual Meeting 2021, Shimadzu Corporation
Software
ZaměřeníVýrobceShimadzu
Souhrn
Význam tématu
Globální pandemie COVID-19 výrazně omezila možnost osobní přítomnosti v laboratořích a poukázala na potřebu udržet vysokou provozní efektivitu při zajištění bezpečnosti personálu. IoT a M2M technologie nabízejí řešení, jak dál monitorovat a řídit analytické přístroje na dálku a předcházet zbytečným výpadkům.
Cíle a přehled studie / článku
Autoři představují implementaci IoT/M2M systémů ve food analizách pro zlepšení produktivity a snížení prostojů. Zmiňují nástroje pro vzdálenou diagnostiku, prediktivní údržbu a automatizované hlášení stavu přístrojů.
Použitá metodika a instrumentace
Systém kombinuje následující prvky:
- Smart Flow Control (FlowPilot) pro ochranu a optimalizaci kolon chromatografu
- Online sledování stavu mobilní fáze pro včasnou doplňku
- Funkce Auto Error Detection a Auto Recovery pro automatické zotavení z chyb (např. vzduchová bublina)
- Vzdálený přístup k přístrojům a síťovým datům přes LabSolutions Direct a VPN
- M2M router pro automatický sběr chybových protokolů a provozních dat do Shimadzu Smart Service Net
Hlavní výsledky a diskuse
Integrace IoT/M2M umožnila snížit dobu prostojů díky:
- Okamžitému upozornění na vzniklé chyby a možnosti vzdálené předdiagnostiky
- Včasnému doplnění spotřebního materiálu
- Plánované i prediktivní údržbě na základě reálných provozních dat
Přínosy a praktické využití metody
Nasazení přináší především:
- Zvýšení provozní dostupnosti přístrojů a vyšší průchodnost vzorků
- Nižší náklady na zásahy techniků díky cílené údržbě
- Zvýšenou spolehlivost výsledků díky nepřetržitému sledování parametrů
Budoucí trendy a možnosti využití
Očekává se další rozvoj v oblasti prediktivní analytiky poháněné AI, širší integrace laboratoří do průmyslu 4.0 a propojení s virtuálními asistentem pro plně autonomní provoz. Důraz bude kladen na kybernetickou bezpečnost a standardizaci komunikačních protokolů.
Závěr
Implementace IoT/M2M technologií v laboratořích zvyšuje produktivitu, snižuje časy prostojů a optimalizuje náklady na údržbu. Digitalizace a automatizace se stávají klíčovými faktory pro udržení kontinuálního provozu i v nestandardních podmínkách.
Reference
Postery a materiály AOAC Annual Meeting 2021, Shimadzu Corporation
Podobná PDF
Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT/M2M
2021|Shimadzu|Postery
Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT / M2M Toshinobu Yanagisawa1, Koji Ono1, Takeshi Yoshida1, Yuji Maeda1, Kyoko Watanabe1, Takashi Inoue1, Ruth Marfil-Vega2, Eberhardt Kuhn2 1Shimadzu Corporation, Japan; 2Shimadzu Scientific Instruments, US AUTOMATIC AND INTELLIGENT INSTRUMENT STABILIZATION, ACQUISITION…
Klíčová slova
remotely, remotelyproductivity, productivityintelligencetm, intelligencetminterfusion, interfusiontroubleshooting, troubleshootingoperations, operationsoperational, operationalnetwork, networktechnology, technologycollaborate, collaborateproactively, proactivelymaintenance, maintenanceroutine, routinelaboratory, laboratorytimely
NEMC 2021: Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT/M2M
2021|Shimadzu|Postery
Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT / M2M Toshinobu Yanagisawa1, Koji Ono1, Takeshi Yoshida1, Yuji Maeda1, Kyoko Watanabe1, Takashi Inoue1, Ruth Marfil-Vega2 1Shimadzu Corporation, Japan; 2Shimadzu Scientific Instruments, US AUTOMATIC AND INTELLIGENT INSTRUMENT STABILIZATION, ACQUISITION AND DATA…
Klíčová slova
remotely, remotelyproductivity, productivityintelligencetm, intelligencetminterfusion, interfusiontroubleshooting, troubleshootingoperations, operationsoperational, operationalnetwork, networktechnology, technologycollaborate, collaborateproactively, proactivelymaintenance, maintenanceroutine, routinelaboratory, laboratorytimely
Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT / M2M
2021|Shimadzu|Postery
Toshinobu Yanagisawa – [email protected] Improvement of lab productivity and operational efficiency using IoT / M2M Toshinobu Yanagisawa, Koji Ono, Takeshi Yoshida, Yuji Maeda, Kyoko Watanabe, Takashi Inoue 1. Introduction In the wake of the Coronavirus disaster, pharmaceutical companies as well…
Klíčová slova
telecommuting, telecommutingserver, serverlaboratory, laboratoryvpn, vpncolleague, colleagueflowpilot, flowpilotmaintenance, maintenanceschedules, schedulesdesktop, desktopnotification, notificationcloud, cloudvirtual, virtualaccess, accesshome, homeservice
The Analytical Intelligence™ of Things - Improving productivity through AIoT technology for analytical laboratory
2020|Shimadzu|Postery
The Analytical Intelligence™ of Things Improving productivity through AIoT technology for analytical laboratory Toshinobu Yanagisawa, Koji Ono, Hiroomi Nishimura, Yuji Katsuyama, Takeshi Yoshida, Ryuji Nishimoto, Shimadzu Corporation, Kyoto, Japan 1. Introduction 4. Measures to Improve Productivity of Analytical Laboratory Automated…
Klíčová slova
iot, iotlabor, laborlab, labsaving, savinganalytical, analyticaloperations, operationsmaintenance, maintenanceict, ictintelligence, intelligenceprocesses, processesintegration, integrationassets, assetsdispatch, dispatchvisualization, visualizationdowntime