Khả năng lập nguồn dữ liệu lớn từ LIMS EZlab cung cấp một cách sáng tạo cho các phòng thí nghiệm để dự đoán kết quả thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và các kỹ thuật dựa trên máy học (ML: Machine Learning) mới.
Dự đoán kết quả của một thử nghiệm mà không tiến hành nó có một số lợi ích cho phòng thí nghiệm:
- Xác định và loại bỏ những thử nghiệm dư thừa và không cần thiết
- Giảm số lượng mẫu thử nghiệm.
- Tiết kiệm tiền bằng cách không sử dụng hóa chất, chuất chuẩn và vật tư tiêu hao đắt tiền.
- Tạo dự đoán cho tất cả các mẫu đủ điều kiện mà không mất thêm chi phí hoặc thời gian.
- Thực hiện các sản xuất bằng cách đoán trước kết quả của bài kiểm tra.
- Các mẫu không đạt sớm sẽ không thể vượt qua phép kiểm nghiệm cuối cùng
Khả năng lập hồ sơ của Giải pháp phân tích dữ liệu của LIMScó nhiều ứng dụng tiềm năng.
Ví dụ: một công ty thực phẩm và đồ uống có thể áp dụng khả năng Lập hồ sơ dữ liệu để cho tạo ML tự động giám sát trong quá trình sản xuất thực phẩm. Trong trường hợp này, LIMS EZLab sẽ sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu được các biến số quan trọng xác định liệu một sản phẩm có đáp ứng được các tiêu chuẩn chất lượng hay không.
Cách tiếp cận tổng thể này không chỉ xem xét bản thân các giá trị của các kết quả phân tích quan trọng riêng lẻ mà còn xem xét các mối quan hệ giữa chúng. Nếu một mẫu được gắn cờ là không đạt, hệ thống sẽ cảnh báo trước cho các bên liên quan để đưa ra các điều chỉnh hoặc điều tra nhằm tránh mọi rủi ro đối với thành phẩm.
Thông báo sớm rằng một sản phẩm sẽ không đạt một hoặc nhiều lần kiểm tra trên dây chuyền sản xuất là rất quan trọng để tránh dành nguồn lực cho việc kiểm tra thêm và thực hiện các hành động khắc phục đối với một sản phẩm để tránh thất bại trong tương lai.
Khả năng Lập hồ sơ cũng cung cấp cho phòng thí nghiệm một công cụ mạnh mẽ để xác định các thử nghiệm phù hợp hơn dựa trên khả năng dự đoán của chúng về việc cuối cùng đạt hay không đạt một thử nghiệm cụ thể mà bạn quan tâm. Thông tin này sẽ giúp phòng thí nghiệm sửa đổi dây chuyền sản xuất của mình để bắt đầu với các thử nghiệm phù hợp hơn, tránh thực hiện thử nghiệm và giảm chi phí vận hành.
Ứng dụng LIMS và ML học máy trong kiểm tra chất lượng rượu.
Khả năng lập hồ sơ: Trường hợp sử dụng chất lượng rượu
Để hiểu lợi ích của khả năng dự đoán, hãy xem xét ứng dụng của nó trong phòng thí nghiệm nhà máy rượu. Một cơ sở sản xuất rượu tiến hành nhiều thử nghiệm khác nhau đối với các mẫu rượu. Các bài kiểm tra đánh giá độ pH, độ cồn, mật độ, lượng đường còn lại và những thứ khác. Sau khi thực hiện đầy đủ các bài kiểm tra tiêu chuẩn, nhóm kiểm tra chất lượng sẽ thực hiện “Kiểm tra chất lượng” tốn thời gian và tốn kém để phân loại rượu là chất lượng cao hay thấp. Rượu vang chất lượng cao được đóng gói và bán cho khách hàng cuối cùng, trong khi rượu vang chất lượng thấp được chế biến lại và kiểm tra lại để đảm bảo sản phẩm chất lượng cao. Những loại rượu không vượt qua lần kiểm tra chất lượng thứ hai sẽ được bán với giá thấp hơn cho một khách hàng khác.
Việc xác định sớm chất lượng các loại rượu vang để chế biến lại giúp giảm chi phí
Vì “Kiểm tra chất lượng” cuối cùng tốn kém và tốn thời gian, các phòng thí nghiệm kiểm tra rượu muốn dự đoán trước kết quả của cuộc kiểm tra này. Biết mẫu nào có khả năng vượt qua “Kiểm tra chất lượng cuối” sẽ giúp đẩy nhanh quá trình và tiết kiệm tài nguyên bằng cách tránh kiểm tra cuối cùng đối với các sản phẩm không có khả năng đạt. Khả năng tạo hồ sơ có thể đưa ra những dự đoán như vậy bằng cách phân tích các mối quan hệ phức tạp giữa các thử nghiệm trước đó được thực hiện đối với rượu vang như độ pH, độ cồn, lượng đường dư và những thứ khác.
Với phương pháp này, phòng thí nghiệm rượu có thể áp dụng khả năng Định hình cho các mẫu rượu và đánh giá kết quả của nó để xem xét sử dụng mô hình làm công cụ dự đoán cho thử nghiệm cuối cùng.
LIMS: Dự đoán về “Kiểm tra chất lượng” bằng cách sử dụng tất cả các kiểm tra trước đó trong dây chuyền sản xuất.
Trong ví dụ này, phòng thí nghiệm sẽ nhận thấy hiệu suất thuật toán đáp ứng nhu cầu của họ và do đó có thể được sử dụng để dự đoán kết quả của “Kiểm tra chất lượng”. Trong trường hợp rượu có khả năng có chất lượng thấp, việc thử nghiệm tiếp theo sẽ được dừng lại và rượu vang sẽ được đưa đi xử lý lại ngay lập tức.
Quy trình làm việc mới sử dụng khả năng Lập hồ sơ dữ liệu lớn trên LIMS
Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất sớm hỏng hóc
Thứ tự của các bài kiểm tra trong dây chuyền sản xuất thường được xác định theo các đặc điểm kinh doanh khác nhau, chẳng hạn như giai đoạn của sản phẩm, giảm thời gian, tối ưu hóa thiết bị, tần suất không đạt một bài kiểm tra cụ thể, các giới hạn vật lý và các yếu tố khác. Ngoài các biến truyền thống, phần mềm LIMS EZLab sử dụng công nghệ máy học để dự đoán các kết quả trong tương lai của các bài kiểm tra sẽ giúp các kỹ sư sản xuất tối ưu hóa hơn nữa dây chuyền sản xuất.
Trong một cơ sở sản xuất rượu, kết quả của “Kiểm tra Chất lượng” là vô cùng quan trọng. Phòng thí nghiệm có tính linh hoạt và khả năng kiểm soát cao đối với quá trình thử nghiệm, vì vậy họ có thể sử dụng khả năng Lập hồ sơ để xác định lại thứ tự của các thử nghiệm tiêu chuẩn được thực hiện đối với một mẫu rượu vang.
Đầu tiên, họ có thể tính toán hiệu suất mô hình cho từng thử nghiệm riêng lẻ mà họ thực hiện.
Sau khi thử tất cả các thử nghiệm riêng lẻ, phòng thí nghiệm sẽ thấy rằng một số thử nghiệm (chẳng hạn như độ pH) có khả năng dự đoán cực kỳ thấp của “Thử nghiệm chất lượng” cuối cùng, nhưng có những thử nghiệm khác (như “cồn”) cung cấp thêm thông tin. Họ sẽ nhận thấy rằng chỉ sử dụng một thử nghiệm làm công cụ dự đoán cho “Kiểm tra chất lượng” là không đủ, vì các chỉ số (độ nhạy và độ đặc hiệu) của mô hình không đủ cho các yêu cầu của họ.
Thứ hai, phòng thí nghiệm có thể thử nghiệm với một loạt các bài kiểm tra để đánh giá khả năng dự đoán của họ. Trong ví dụ này, phòng thí nghiệm kết luận rằng việc nhóm các bài kiểm tra khác nhau trong ba giai đoạn có thể cung cấp thông tin có giá trị để đưa ra dự đoán. Với sự hiểu biết sâu sắc như vậy, phòng thí nghiệm đã sửa đổi thử nghiệm tiêu chuẩn của mình trong một quy trình làm việc ba giai đoạn:
- Giai đoạn 1: tiến hành cồn, tỷ trọng, và clorua. Dự đoán chất lượng của rượu; nếu nó vượt qua, tiếp tục đến Giai đoạn 2, nếu không sẽ thất bại sớm.
- Giai đoạn 2: Tính tổng nồng độ axit dễ bay hơi, đường dư, sunfat, tổng lưu huỳnh đioxit và axit xitric cho các phép thử được thực hiện trong Giai đoạn 1. Dự đoán chất lượng của rượu; nếu nó vượt qua, tiếp tục đến Giai đoạn 3, nếu không sẽ thất bại sớm.
- Giai đoạn 3: Hoàn thiện phần còn lại của các bài kiểm tra và dự đoán chất lượng của rượu. Nếu nó vượt qua, hãy tiếp tục kiểm tra “Kiểm tra chất lượng” nếu không sẽ thất bại sớm.
Các quy trình được tối ưu hóa để không xảy ra sớm bằng cách sử dụng khả năng Lập hồ sơ trên LIMS
Lập hồ sơ cải thiện hiệu quả sản xuất và loại bỏ các thử nghiệm không cần thiết
Khả năng lập hồ sơ của Giải pháp phân tích dữ liệu có nhiều ứng dụng tiềm năng. Trong kiểm tra chất lượng rượu vang, dự đoán kết quả của “Kiểm tra chất lượng” ở các giai đoạn khác nhau của dây chuyền sản xuất bằng cách sử dụng khả năng Định hình có thể giúp phòng thí nghiệm tối ưu hóa quy trình kiểm tra bằng cách giảm nhu cầu kiểm tra không cần thiết và các nguồn lực liên quan.
Liên hệ tư vấn các giải pháp về LIMS và Big DATA:
NEWTEK DIGITAL CO., LTD
Địa chỉ Tầng 1, Toà nhà Anna Building, lô số 1, Công viên phần mềm Quang Trung, đường QL1A, Phường Tân Chánh Hiệp, Quận 12, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
E: admin@newtech-corp.com
Tel: 0972 220 906
