实验室运营的数字化转型
在准备送孩子们上学前，Janice 抽空看了眼手机，看到一条通知提醒，说她实验室里有一台仪器出了故障。她所在的团队接下来几周工作都很繁忙，务必要确保所有系统都能全面运行。
Janice 用手机重新查看了这台仪器的服务历史，在历史日志中发现有几次维修记录。她决定提出服务请求，于是她点击进入故障页面，打开下拉菜单，选择了 Place Service Request（提出服务请求）。等她到办公室时，她确信信息系统已启动服务请求流程，很快一切就能恢复正常运转。
Janice 在办公桌上发现了一张分析部门主管留给她的字条，内容是：“确认已收到服务请求通知，支援即将到位。”她不禁莞尔，既惊叹于入职以来公司的巨大变化，又感慨这一切终究离不开人与技术的协同共生。
尽管在 Janice 的实验室中，某些场景已触手可及，但仪器设备与信息系统的全面集成仍差临门一脚 — 这个被众多学者称为“实验室 4.0”1 的未来图景已近在咫尺。而实验室 4.0 的基石，正是当下如火如荼的第四次工业革命。
回望前三次工业革命：机械化生产取代手工劳动、流水线实现规模制造、自动化设备普及应用，本质上都属机械层面的变革。直到计算工具的出现与数据数字化，才真正将人类带入信息时代。但即便拥有海量数据，信息孤岛现象仍普遍存在，数据转化行动仍需耗费大量人力。
不过，正如机械革新曾大幅提升生产效率，如今机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) 的持续发展，也正在为“数据转化为行动”按下加速键。这些技术工具将通过以下方式重塑商业生态：优化流程效率与产出、减少资源浪费、提升可持续性、降低运营成本、改善利润空间，并能更精准地匹配员工技能与岗位需求，从而全面提升工作体验。
变革驱动力
多个因素正在推动这一愿景在各行业的实现2。
云计算使企业无需自建昂贵的数据中心，转而由具备规模优势的云服务提供商承担运维责任，同时提供更可靠的安全保障。与云计算相辅相成的是软件即服务 (SaaS) 的兴起，这种业务模式让企业能灵活试用各类软件平台，在流程优化中筛选最适合的解决方案并快速扩展应用。SaaS 的另一优势在于，系统由提供商维护并持续升级，确保用户始终能使用最新功能。
迁移到云端为企业打开了物联网 (IoT) 的大门，实现设备互联互通，完全不受距离限制。这种“元宇宙”式连接让员工无论身处何地都能获取信息，促进企业内外部协作。
但这种分布式访问需求对网络安全提出了更高要求。随着企业逐步淘汰旧系统和流程，网络安全正呈现出一种新趋势：从“系统部署后的附加层”转变为“初始开发周期的必要环节”。
数字化革命同样需要标准化与协调统一，以确保不同企业、行业和全球区域间的平台能生成兼容数据，进而整合为对业务更全面的洞察。
统一度量标准不仅能简化监管流程（便于机构比对新数据与历史基准），此外，更完整透明的数据审计追踪以及实时、按需、全组织范围的系统与流程审查潜力，也将使申报流程更加便捷。
全球对更高可持续性的追求也在推动数字化革命：企业主动寻求、政府机构要求减少生态足迹。除通过改进流程减少有害有毒物质的使用，企业还在探索优化实验室设备生命周期的方法。数字化连接能够通过实时监测设备损耗、按需维护以及大幅缩短停机时间，确保设备保持理想使用状态。
AI 和 ML 工具能够识别并利用这些技术进步与传统运营之间的协同效应，同时还需结合现场工作人员的专业知识 — 他们能提供目前尚难以量化与数字化的实践洞察和现实情况。在未来实验室的一种构想中3，AI 对实验室科学家的助益体现为多维度支持：从实验设计与执行，到数据采集与分析，再到通过提供新洞见、建议新探索方向来增强科研效能。
当今分析实验室的数字化进展
数字化是依托云端连接的软硬件技术，它能优化从样品送达到结果向内部及（在适当情况下）外部利益相关方开放的全流程4。但数字化的意义不仅在于获取数据，更在于能够在实验室内部及与协作方之间处理、分析并可视化信息，而协作方能够将结果与其所在实验室的成果相整合。
从运营角度来看，数字化还涉及资产管理与调度 — 系统通过实时监测设备使用和损耗情况，尽可能提高活动效率并缩短停机时间。数字化还包括监控备件库存，并向实验室管理者发送智能提醒，提示备件不足需及时补货，从而避免分析实验室因延误影响自身工作，甚至波及所有等待结果的其他部门。
更重要的是，通过利用 AI 和 ML，数字化推动了从调整应用和工作流程、改进上游流程到管理下游交付及预期等全环节的实时决策。
对科研人员而言，数字化技术让科学家能将更多时间投入科研实践与专业应用，而无需每日耗费宝贵时间处理操作故障和手动撰写报告。
设定清晰灵活的目标
数字化转型是一项复杂的任务，仅从其影响因素的多样性便可见一斑。设定清晰灵活的目标，以及制定清晰的推进策略，有助于提升成功概率。在制定策略时，转型领域专家（无论是咨询顾问还是可信赖的供应商合作伙伴）等外部人士提供的建议尤为宝贵 — 他们能基于广泛经验提供客观见解，且不受企业历史经验的局限。
制定成功策略时需重点考虑以下方面：
了解现状：明确当前的实践方式、技术能力与资源水平。不仅要看标准操作规程 (SOP) 和实验方案，更要记录日常运营的实际状况。深入调研现有基础设施，例如旧仪器、自动化系统、IT 资源以及实际办公场所。不仅要梳理实验室当前的关键绩效指标 (KPI)，还要思考随着实验室发展或扩展以适应企业目标变化时，未来可能需要监测的潜在指标。
唯有全面了解实验室当前的运营方式，才有望找到引入新数字化方法或优化现有方法的契机。
明确参与方：推行失败的一个关键因素，是人员无法或不愿使用新平台。除了关注实验室的实体资源，还需充分了解参与实验室运营与绩效的各类利益相关方。组建一个由各利益相关方群体成员构成的团队，使其不仅能在系统选择与推行中提供宝贵视角，更能担当项目推广大使，在某些情况下还可推动终端用户培训。
确定可行方案：确定潜在数字化解决方案的一大挑战在于：不仅要认识到当前业务的数字化转型需求，还需前瞻性地考量未来发展要求。因此，在寻找能够与现有流程、设备及基础设施无缝集成的系统时，还需确保所选平台具备足够的适应性：既能灵活扩展规模，又可兼容新技术的引入，还能满足监管的要求。这可能需要由内部专家、合作供应商或咨询顾问进行定制化设计或调整解决方案。
为降低形成“数字化孤岛”的风险，还需充分了解企业内除您的实验室以外的其他部门（至少是与实验室输入或输出相关的部门）的动态，可能包括其他实验室，也可能涉及 IT、财务及采购等部门。
铺垫转型基础：无论预期结果多么积极，变革往往难以获得全员认同。新数字化实践的推行可能让习惯传统工作方式的终端用户及其他利益相关者感到不安。数字化与效率提升也可能引发关于裁员与岗位流失的担忧5。因此，制定全面透明的沟通策略以顺利推进共识达成十分重要6。
员工需要理解数字化转型将如何提升自身工作效率，并确信新系统易于使用。适应性学习材料对此至关重要，可能包括在线资源、培训视频、现场实操，甚至虚拟现实培训。沟通策略还应双向流动，让利益相关方都能参与其中，并感受到他们的疑问与关切已被倾听和解决。
正如未来主义的实验室管理者 Janice 所观察到的，成功的数字化转型及实验室 4.0，最终都取决于人与技术之间的协同联系。
参考文献
- Comeaga, M. L. Digital transformation of the laboratories. IOP Conf Series: Mater Sci Engin. 2022;1268:012001
- Jovičić, S. Ž. and Vitkus, D. Digital transformation towards the clinical laboratory of the future. Perspectives for the next decade. Clin Chem Lab Med. 2023;61:567-569
- Shute, R., and Lynch, N. The next big developments – The lab of the future. In Digital transformation of the laboratory: A practical guide to the connected lab. Eds. Zupancic, K., Pavlek, T., Erjavec, J. Wiley-VCH GmbH. 2021
- Realizing the digital lab today. Lab Manager. January 19, 2023. (https://www.labmanager.com/realizing-the-digital-lab-today-30625; Accessed February 16, 2024)
- Marsh, E., Vallejos, E.P., and Spence, A. The digital workplace and its dark side: An integrative review. Comp Human Behav. 2022;128:107118
- Trenerry, B., Chng, S., Wang, Y., Suhaila, Z.S., Lim, S.S., Lu, H.Y., and Oh, P.H. Preparing workplaces for digital transformation: An integrative review and framework for multi-level factors. Front Psychol. 2021;12:620766