주요 핵심 포인트
- 보다 효율적인 실험실이 보다 지속 가능한 실험실입니다. 실험실 최적화는 필수적입니다
- 실험실 리더들은 효율성과 지속 가능성을 모두 개선하기를 원합니다
- 전문가 가이던스와 데이터 인텔리전스를 통해 두 가지 목표를 모두 달성할 수 있습니다
실험실에서는 평균적으로 많은 병원이나 다른 상업용 건물보다 제곱 피트당 더 많은 에너지를 소비합니다. EPA의 추산에 따르면, 실험실 에너지 사용을 30% 줄이는 것이 고속도로에서 연간 130만 대의 자동차를 제거하는 것과 같다고 하지만, 실험실 최적화는 종종 우선순위가 아닙니다. 1, 2, 3
전 조직을 아우르는 수준에서 일상적인 운영에 이르기까지, 효율성 및 생산성 향상의 끊임없는 요구는 물론 지속 가능성을 극대화하려는 강한 열망을 경험하고 있는 실험실에 있어, 실험실 최적화는 성공으로 나아갈 길을 제시합니다. 새로운 데이터 인텔리전스 기술과 보다 나은 산업적 이해에 대한 지침을 결합하면 디지털 실험실 시대에 더 나은 자산 활용과 향상된 지속 가능성을 통해 실험실 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
실험실 관리자들은 지속 가능성과 최적화를 원합니다
지속 가능성과 최적화를 함께 논의하는 것에 관한 중심 전제는 더 효율적인 실험실이 더 지속 가능한 연구실이라는 것입니다. 대부분의 실험실 관리자는 지속 가능성과 최적화 요구를 모두 염두에 두고 있습니다. 실험실 관리자를 대상으로 한 글로벌 설문 조사에서는 지속 가능성 목표를 달성하고 일상적인 운영에서 지속 가능성을 의식하려는 강한 열망이 부각되었습니다.
실험실 관리자는 다음과 같이 응답했습니다.
첨단 자산 제어, 디지털 분석 및 전문가 가이던스
실험실 최적화 개선의 기회는 매우 큽니다. 평균적으로 실험실 기기는 35%의 시간 동안만 분석을 실행하고 있으며, 단 4%의 실험실만이 기기 활용도 확인에 데이터 인텔리전스를 사용하고 있습니다. 6
이러한 격차를 효과적으로 해결하려면 실험실 전체에 걸친 최적화와 효율성을 보장하는 전체론적 방법이 필요합니다. 첨단 자산 제어, 디지털 분석 및 전문가 가이던스의 조합을 통해 모든 실험실 자산에 대한 가시성과 활용도를 높일 수 있습니다. 자산 전체의 가용성과 활용도를 극대화함으로써 실험실의 탄소 배출량을 줄이고 더 많은 과학 연구를 수행할 수 있습니다. 운영 효율성 및 생산성 향상은 실험실의 지속 가능성에 긍정적인 영향을 미칩니다. 향상된 효율성을 통해 에너지 소비를 줄이는 것은 특히 환경에 있어 모두에게 윈윈입니다.
My Green Lab의 최고 경영자인 James Connelly는 "실험실 장비는 모든 실험실에서 총 플러그 부하 중 상당 부분을 차지하며 높은 에너지 소비로 이어질 수 있습니다. 자산 성능 관리와 같은 솔루션을 통해 실험실 장비를 최적화하면 전체 에너지 소비를 크게 줄일 수 있으며 실험실 지속 가능성을 달성하기 위한 중요한 단계가 될 수 있습니다."라며 동의했습니다.
데이터 인텔리전스 및 전문가 가이던스
실시간 감지 기술과 상호 연결성을 갖춘 데이터 인텔리전스 시스템은 실험실 운영에 대한 가시성을 높이고 의사 결정을 돕습니다. 자산 활용에 대한 명확성을 확보하면 보다 정보에 입각한 의사 결정이 가능하여 실험실 운영을 새로운 수준의 효율성과 생산성으로 발전시키는 동시에 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 자산 활용도를 측정하면 적절한 기기 규모의 적정화 및 기술 쇄신의 기회가 마련되므로 처리량이 증가하고, 전력 소비가 감소하며, 워크플로 설치 공간이 더 적게 필요하게 되고, 사용량이 적거나 중복된 기기를 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.
실험실 기기 상태 및 활용도에 관한 실시간 디지털 데이터를 전문가 분석과 결합하여 사용하는 것은 중요한 실험실 자산 및 실험실 기능에 관한 성능 프로필을 제공합니다. 이를 통해 실험실 관리자는 사후 대응적이고 시간이 많이 걸리는 실험실 운영 검토 방식에서 벗어나 능동적으로 실험실 성능을 다루어 보다 효율적이고 목적에 맞는 운영을 전략적으로 계획할 수 있는 정보를 확보할 수 있습니다. 실험실 성능의 관점을 통해 자산을 관리하면 변화하는 비즈니스 여건에 능동적으로 적응하고 실험실 운영을 체계적인 방식으로 성장시킬 수 있어 모든 개발 단계에서 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.
데이터 인텔리전스는 부정적인 영향 없이 변화하는 조건을 충족하기 위해 실험실 시설을 가장 잘 발전시키는 방법을 결정하도록 도와줍니다. 이는 또한 전문가 가이던스와 결합할 때 실험실 운영을 성공적으로 발전시키기 위한 전제 조건입니다. 예를 들어, 장비에 대한 실험실 전체 자산 모니터링은 기기를 항상 포괄적으로 볼 수 있도록 하여 활용도를 극대화하고 자산에 대한 이해와 제어를 향상시킵니다. 전문가 가이던스는 자산 활용 데이터의 적절한 통합 및 해석을 지원합니다. 기기 활용도에 대한 신중한 분석은 데이터 중심 의사 결정의 기초를 제공하며, 기기 규모의 적정화와 과학적 자산의 비교 평가에 대한 통찰력을 제공합니다.
자산 모니터링을 통해 보다 친환경적으로
실험실 최적화 프로세스에는 기기 상태를 측정하기 위해 활용 데이터를 기기 서비스 내역 및 보증 지원 종료 정보와 통합하는 과정이 포함됩니다. 기기의 활용도와 상태를 이해함으로써 최적의 설치 공간과 워크플로 구성을 결정할 수 있습니다.
