Projektleitung: Weniger ist mehr

Google Drive, Box, DropBox, Egnyte, OneNote, EndNote und SharePoint sind großartige Lösungen für die Speicherung der Rohdateien aus Ihren Laborgeräten. Aber wenn es um die Verwaltung von Laborprojekten und den Zugriff auf Ihre Ergebnisse geht, sei es für F&E, Prozessentwicklung, Analytik oder Diagnostik, kann diese Software schnell an die Grenzen ihrer Möglichkeiten stoßen. Die Folge ist, dass die Ordnerflut - unbegrenzte Ebenen von Ordnern und Dateien ohne Ende - und das digitale Chaos - verschiedene Versionen von Dateien, die an mehreren Orten gespeichert sind, dezentralisierte Daten mit schlechter oder gar keiner Sichtbarkeit der gewünschten Datenpunkte - überhand nehmen. 

Stattdessen wollen wir digitale Klarheit - ein strukturiertes Projektmanagement, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten einfach zu erfassen, darauf zuzugreifen, sie zu verwalten und zu analysieren. Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass eine Hierarchie mit drei Ebenen der beste Weg ist, um digitale Klarheit zu schaffen. Sie bietet die ultimative Struktur für das Sammeln, Verwalten und Analysieren von Daten in einer standardisierten Weise.

Projektstruktur und -hierarchie

Die 3-Ebenen-Hierarchie ermöglicht es Ihnen, Ihre Arbeit im Labor zu organisieren, zu standardisieren und zu verschlanken. Mit einfachen Anpassungen bei der Benennung Ihrer internen Programme/Projekte können Sie äußerst effizient werden und unnötiges Durcheinander in Ihrer Dateiverwaltung beseitigen.

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

• Projekte > Studie > Experiment
• Projektgruppe

Mit dem elektronischen Labornotizbuch können Sie die Ergebnisse von Experimenten verfolgen und Daten austauschen. Mit Experimenten können Sie Ihre Forschungsdaten in strukturierten Berichten organisieren, Informationen mit anderen Labormitgliedern austauschen und sie in Projekten und Studien organisieren. Daten werden den Experimenten über spezielle Abschnitte hinzugefügt: Benutzer können Daten in Textabschnitten mit offenem 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. 

Austausch und Zusammenarbeit

Wenn Sie Ihre Laborabläufe über die Architektur Projekt > Studie > Experiment organisieren, haben Sie die Möglichkeit, mit Ihren Kollegen zusammenzuarbeiten, einschließlich der gemeinsamen Nutzung von Experimentvorlagen und des Kopierens/Verschiebens Ihrer Experimente und Berichte, um ein freieres, gemeinsam nutzbares Ökosystem zu schaffen.

So funktioniert es in eLabNext: 

• Zusammenarbeiten
• Teilen Sie
• 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 zu einer Herausforderung, wenn Ihre Projekte/Studien/Experimente nicht genau benannt und die Abschnitte darin nicht strukturiert sind. 

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

Benennungskonvention beibehalten

• 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 damit zusammenhängenden Inhalten, die erstellt werden, zu wachsen.

Eine Struktur entwickeln

• Entwickeln Sie eine Struktur, in die Sie hineinwachsen können, z. B. auf der Grundlage Ihrer Abteilungen, F&E-Ziele und eines 2- bis 3-Jahres-Plans. 

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

• Schablonieren Sie Ihre häufigsten Experimente mit definierten Abschnitten, wie z. B.:

Intro
Zweck
Verwendete Materialien
Verwendete Stichproben
Verwendetes Protokoll
Datenanalyse (Excel)
Verwendete Ausrüstung
Experimentelle Methoden und Erörterungen
Dateianhänge
Bilder
Anmerkungen und Kommentare
Ergebnisse
Schlussfolgerungen

Eine Zeitachse nutzen

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

Zugang zu vollständigen Experimentlisten

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

Der Blick nach vorn: KI-bereit werden

Auch wenn es so aussehen mag, als würden Sie gerade erst anfangen, sich zu organisieren, werden diese Standardisierungsbemühungen Sie für den richtigen Einsatz von KI, den Aufbau interner LLMs und prädiktiver Modellierung vorbereiten. Je besser Ihre Projekte strukturiert 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 mehr über die Standardisierung von Daten erfahren möchten und wissen möchten, wie Sie sich in den kommenden Jahrzehnten davon abheben können, Kontaktieren Sie uns noch heute!