Projektmanagement: Weniger ist mehr

Google Drive, Box, DropBox, Egnyte, OneNote, EndNote und SharePoint sind großartige Lösungen zum Speichern der Rohdateien Ihrer Laborgeräte. Aber wenn es um die Verwaltung von Laborprojekten und den Zugriff auf Ihre Ergebnisse geht, sei es für Forschung und Entwicklung, Prozessentwicklung, Analytik oder Diagnose, kann diese Software schnell an die Grenzen ihrer Möglichkeiten stoßen. Das hat zur Folge, dass Folder Creep — eine unbegrenzte Anzahl an Ordnern und Dateien, ohne dass ein Ende in Sicht ist — und das digitale Chaos — verschiedene Versionen von Dateien, die an mehreren Orten gespeichert sind, dezentralisierte Daten mit schlechter bis gar keiner Sichtbarkeit der gewünschten Datenpunkte — die Oberhand gewinnen.

Stattdessen wollen wir digitale Klarheit — ein strukturiertes Projektmanagement, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten einfach zu sammeln, darauf zuzugreifen, zu verwalten und zu analysieren. Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass eine Hierarchie mit 3 Ebenen der beste Weg ist, digitale Klarheit zu erreichen. Sie bietet die ultimative Struktur für die Erfassung, Verwaltung und Analyse von Daten auf standardisierte Weise.

Projektstruktur und Hierarchie

Die 3-Ebenen-Hierarchie ermöglicht es Ihnen, die Abläufe im Labor zu organisieren, zu standardisieren und schlanker zu gestalten. Mit einfachen Anpassungen an der Benennung Ihrer internen Programme/Projekte können Sie extrem effizient werden und unnötiges Durcheinander in Ihrer Dateiverwaltung vermeiden.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie wir das bei eLabNext erreichen:

• Projekte > Studie > Experimentieren
• Projektgruppe

Mit dem elektronischen Labornotizbuch können Sie Ergebnisse verfolgen und in Experimenten aufgezeichnete Daten austauschen. Experimente ermöglichen es Ihnen, Ihre Forschungsdaten in strukturierten Berichten zu organisieren, Informationen mit anderen Labormitgliedern auszutauschen und sie in Projekten und Studien zu organisieren. Daten werden in speziellen Abschnitten zu Experimenten hinzugefügt: Benutzer können Daten in Textabschnitten im offenen Format protokollieren, ein vorgeneriertes Protokoll aus einer Vorlage hinzufügen, eine Liste von Proben aus dem Laborinventar verknüpfen, Ergebnisse in Excel-Tabellen sammeln, Freihandzeichnungen anfertigen oder Bilder und Dateien zu ihren Experimenten hochladen.

Teilen und Zusammenarbeiten

Wenn Sie den Betrieb Ihres Labors über Projekt > Studie > Experimentarchitektur organisieren, haben Sie die Möglichkeit, mit Ihren Kollegen zusammenzuarbeiten. Sie können auch Versuchsvorlagen teilen und Ihre Experimente und Berichte kopieren/verschieben, um ein kostenloses Ökosystem zu schaffen, das gemeinsam genutzt werden kann.

So funktioniert es in eLabNext:

• Zusammenarbeiten
• Teilen
• Unterschrift und Unterschrift des Zeugen

Datenstrukturen und Datenzugänglichkeit

Sie können nicht suchen, wenn Sie sich nicht sicher sind, wonach Sie suchen. Die Suche nach und der Zugriff auf Daten wird eine Herausforderung sein, wenn Ihre Projekte/Studien/Experimente nicht korrekt benannt sind und die darin enthaltenen Abschnitte nicht strukturiert sind.

Hier sind einige Tipps, wie Sie Ihre Aufzeichnungen durchsuchbar machen können:

Benennungskonvention einhalten

• Entwickeln Sie ein gesundes und nachhaltiges Benennungssystem für Ihre Projekte, Studien und Experimente/Berichte (z. B. Projekt X — Studie Y — Bericht 001 — ABC)

• Stellen Sie sicher, dass das Kodierungs- und Benennungssystem es Ihnen ermöglicht, mit neuen Projekten und verwandten Inhalten, die erstellt werden, darin heranzuwachsen.

Entwickeln Sie eine Struktur

• Entwickeln Sie eine Struktur, in die Sie hineinwachsen können, beispielsweise auf der Grundlage Ihrer Abteilungen, Forschungs- und Entwicklungsziele und eines 2- bis 3-jährigen Spielplans.

• Denken Sie bei der Entwicklung Ihrer internen Strukturen voraus, um Ihnen den Zugriff auf Ihre Daten zu erleichtern.

• Erstellen Sie Vorlagen für Ihre gängigsten Experimente mit definierten Abschnitten, wie z. B.:

Einführung
Zweck
Verwendete Vorräte
Verwendete Proben
Verwendetes Protokoll
Datenanalyse (Excel)
Verwendete Ausrüstung
Experimentelle Methoden und Diskussionen
Dateianhänge
Bilder
Hinweise und Kommentare
Ergebnisse
Schlüsse

Nutzen Sie einen Zeitplan

• Nutzen Sie die Zeitleiste um nach Benutzern und Abschnitten zu suchen. Ihre Abschnitte müssen so organisiert sein, dass Sie im Frontend darauf zugreifen und die API verwenden können, um Daten in die Data Analytics-Software abzurufen.

Greifen Sie auf vollständige Experimentlisten zu

• Wenn Sie mehr Granularität wünschen, nutzen Sie den Admin-Modus in Liste der Experimente um nach Stichwörtern zu suchen und auf alle gewünschten Experimente zuzugreifen.

Blick in die Zukunft: KI-bereit sein

Es mag zwar so aussehen, als würden Sie sich gerade erst organisieren, aber diese Standardisierungsbemühungen bereiten Sie auf den richtigen Einsatz von KI vor, um interne LLMs und prädiktive Modelle zu erstellen. Je strukturierter Ihre Projekte sind, desto mehr Metadatenfelder füllen Sie mit wertvollen Daten und desto größer ist Ihr Arsenal an Tools für die KI-Implementierung und den Datenzugriff.

Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über Datenstandardisierung zu erfahren und zu erfahren, wie Sie sich dadurch in den kommenden Jahrzehnten von anderen abheben werden, kontaktiere uns noch heute!