新常態誕生
當我們在2020年初步入新的十年時，很少有人能夠預料到未來會發生什么…
“COVID-19疫情給行業帶來了又一前所未有的挑戰。各大公司要做的有很多，而時間和空間卻很少。此外，還需在全新的工作環境中完成項目?！?/strong>
誰都想不到，大規模封鎖成為控制新型冠狀病毒爆發的唯一方法，對生產力造成了重大打擊。更難預料的是：誰將成為下一座受疫情影響而全面封鎖的城市！病毒的迅速傳播導致商業運營和日常生活幾乎完全停滯，而新冠特效藥的研發，疫苗的研制任務卻是時間緊任務重。那些在疫情中持續研發的企業不得不在企業繼續運營與保障員工安全之間找到平衡的方法。所有這些變化共同促成了新常態的誕生。
新常態面臨的挑戰
隨著病毒的多輪變異，大規模封鎖變得越來越困難，企業為了維持運營不得不減少進入實驗室的研發人員。以往可以容納6-8人的實驗室，現在只允許容納25%~75%的人員。僅這一新的變化就對我們的工作方式產生了巨大的負面影響。眾多企業將人員輪班，居家辦公與重新進行實驗室配置相結合來應對這一新常態。但前期項目的積壓與部分重要的新項目立項使得實驗室的生產力水平或實驗數量還無法回到疫情前。
遠程工作已成為新常態的共同特征，各大公司也紛紛開始部署適應遠程協作的工作系統。
然而，科研人員必須能夠進入實驗室，開始實驗，并在無人值守的情況下維持其運行，包括開展對應的自動采樣。此外還需要遠程收集實驗、工藝和分析數據，并分析結果。能夠將實驗數據與結果遠程共享給同事顯得非常重要卻經常被忽視。除此之外，還需要維持工藝放大的速度，并提供臨床實驗及后續所需的材料。這些都是非常艱難的挑戰。
根據LinusGroup的研究，許多公司都經歷了類似的情形。當最初的封鎖發生時，幾乎每家公司都會因工作中斷而經歷最初的生產力下降。一開始，研發人員只能待在家中，無法展開實驗工作。然后是計劃階段，在這一階段，企業需要考慮如何調整其研發實驗方式。對于制藥和化工行業，很明顯需要通過重新配置研發實驗室來滿足社交距離要求的同時保持生產力。顯然，快速過渡到新常態的能力非常重要。
Figure1 在2019新型冠狀病毒疾病大流行期間,事先投資于全自動合成反應器和在線PAT探頭技術的公司能夠顯著降低對生產力影響的嚴重程度和持續時間。
自動化、可采集豐富數據的實驗（DataRich Experiment）和數字化是復蘇的關鍵要素。
未來實驗室的時代已經到來，這不再是奢侈品或是可有可無的項目，而是必需品。
快速適應新常態
01 生產力和數字化之旅
研發機構為了保持其在行業中的競爭力，同時平衡運營成本，一直在穩步提升其生產力。
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用有限的資源做更多的實驗
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通過每次實驗獲得更多信息來縮短研發時間
這種變化實際上就是“傳統有機化學實驗室常見的圓底燒瓶和其他常規設備正在被替換”,輝瑞的Stéphane Caron和Nick Thomson如是表示。
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Figure2 默沙東的Jon Jurica描述的這些公司面臨的挑戰
02 未來實驗室會是什么樣？
優化個人化學合成工作站和PAT技術（過程分析技術），完美契合工業4.0（實驗室數字化）。-
自動記錄結構化、情境化的高質量過程數據
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支持使用模型算法并釋放人工智能（AI）的潛力
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實時在線獲得工藝分析數據，并能實現可視化展示
數據正迅速成為新的熱門商品，各大研發機構現將大量精力投入數據收集以及更重要的數據使用之中。隨著行業在新常態下不斷發展，只有能夠成功應對這種變化的機構才能獲得競爭優勢。
03 數據，不僅僅是一種商品
數據曾被認為是值得關注但不重要的信息，顯然這種認識在如今早已被顛覆。大數據時代的數據重要性自不必說。一致的、結構化的數據收集能力則可幫助研發人員在研發和工藝放大中實現所有數據的有效利用。結構化、前后一致的數據可被用于揭示定量關系，粒度與分布或安全性信息。甚至還可以用于后期開發預測算法（如Dynochem）或其他AI應用中。梅特勒托利多的全自動工作站為這些設想提供了理想的解決方案。
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Figure3 智能工作站
未來實驗室未來在辦公室或者家中規劃好的實驗方案可以無縫傳輸給個人工作站，通過無人值守的高效運行并記錄實驗數據完成實驗。實驗數據將根據多種通用格式進行編制，并在同事間共享。還會對數據進行集中存儲至公司的數據中心，可以在任意地點遠程查看和分析數據和實驗結果，并計劃下一步行動或實驗。
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Figure4 智能工作站工作流程
未來實驗室幫助科研人員：
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運行更多成功的實驗、從每次實驗中獲得更多有用的信息
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獲得從實驗室過渡到工廠的關鍵工藝知識
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自動獲取互聯、一致、 情境化數據
突破當前困境，提升實驗室生產力，幫助企業抵御風險，夯實創新能力！
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