SampleManager LIMSデータ分析ソリューション

ラボのデータ分析により、さまざまな価値を見つけましょう

表示されているダッシュボードは、SampleManager LIMSのデータ分析ソリューションで利用可能です

分析を行うラボでは、サンプル情報・試験情報・分析機器情報・人的リソース情報など、さまざまなデータが存在しています。しかし、これらのデータを持つだけでは、データの価値をより効果的に活用することができません。

このデータの価値を最大限発揮させるためには、高度な機械学習（ML）と人工知能（AI）ツールが必要です。さらに、それらのデータやそこから導きだした分析結果を、関連する部門と共有できる機能も必要です。

リアルタイムのデータ可視化とニーズに合わせて設定可能なダッシュボード画面

Thermo Scientific SampleManager LIMSソフトウエアのデータ分析ソリューションは、お客様のニーズに沿って事前に設定したダッシュボード画面の機能を有し、ダッシュボード上でお客様のビジネスやラボのイペレーションに関する、有益な分析結果を提供します。これらのダッシュボード上では、分析機器やラボの人的リソース、試薬等の在庫、サンプルの位置状況、およびラボの稼働状況を随時わかりやすく表示させることができます。最新のラボのステータス情報に簡単にアクセスすることができ、よりさまざまなデータを表示する機能もございます。

SampleManager LIMSソフトウエアが収集したさまざまなデータを、お客様のフローに合わせて事前に設定したダッシュボード上で、グラフやチャート、または表を使用してわかりやすく表示します。これにより、お客様のビジネスにとって必要な分析データを、わかりやすい形で、お客様や関連部門にリアルタイムで提供することができます。さらに、ログイン時または必要なタイミングに応じて、ダッシュボード上の情報のポイントを、特定のグループまたはユーザーに対して即座に発信する機能も備えています。

ラボにおけるビジネス・インテリジェンス

再検査の削減

コストのかかる再検査の数を把握し、再検査発生の要因を特定することで、コスト削減とオペレーションの効率を大幅に向上させます。

実施した分析結果を、日にち・分析種類・担当者・使用した機器などによって日時、分析の種類、人員、装置など、さまざまな要因によってわかりやすく表示することができます。それにより、ラボにおける非効率性の原因特定を行います。
特定のカテゴリーにおける、データ品質上の課題に関する分析も行います。

コンプライアンスのサポート

ラボのコンプライアンス対応タスクに関する、機器、在庫、および人的リソースに関する、適切なプランニングを行います。

監査と報告作業を簡素化するため、データの視覚化とKPIを提示します。それにより、人的リソースの効率的な試験計画への割り当て、機器の校正スケジュールの計画、また、トレーニングの計画を最適化します。
規制準拠と、ラボのオペレーションの効率化を図ることで、規制に対応するための課題を解消し、より効果的なワークフローを実現します。

パフォーマンスの監視

ラボのパフォーマンスの概要を示すことで、ユーザーはフロー上の課題を早期に発見し、分析を行うことができます。それにより、課題に対する迅速な対応を行うことができます。

プロセスのパフォーマンスを随時監視し、進捗状況を更新しながら、潜在的な問題を発見することができます。
プロセス期間の概要をタイムリーに表示します。
プロセス上で発生した変化を追跡および分析し、傾向や偏差を特定します。

サンプルの分析処理時間

サンプルの分析サイクル全体、そして進行状況に関して、すばやく分析結果を提供し、サンプルの効率的なモニタリング実施と最適化を可能にします。

主要なステップの平均所要時間が、目標と一致していることを確認します。
ラボ／グループ別、またはユーザーが選択したカテゴリ別に分類されたサンプルプロセスの期間が表示されます。
遅延したサンプルやそのボトルネック、および操作の非効率性を即座に特定します。

装置の使用

使用されていない装置や、ラボのスループットを維持するために重要な装置を特定することで、運用コストを削減し、収益損失のリスクを最小限に抑えます。

使用率が低い装置と、使用率が高い装置の使用方法の違いを分析し、使用パターンに関する知見を提供します。
長期間使用されていない機器にフラグを付けます。
機器のリアルタイムの状態を表示することで、試験の前に効果的に機器校正を行うことができます。

インシデント管理

ラボにおける不適合領域を迅速に特定できるようにします。これにより、課題の根本原因を特定し、高い品質と安全性を維持するための予防措置を実施します。。

指定した時間枠のインシデントを表示し、インシデント発生頻度の高い日数を可視化します。
ステータス別のインシデントの識別を容易にします。
特定のカテゴリにおける課題に関する分析結果を提供します。

分析試験とサンプルの記録

ラボ管理者は、予定より分析が遅延しいているサンプルや作業に対して優先順位を付けることができます。それにより、ワークフローのプロセスを促進させ、ラボの安定的な運用に乗せることができます。

スケジュールに対して遅延した試験や対象サンプルを、受領から承認までの日数とともに簡単に確認できます。
各テストにおいて、納期までに完了・承認されていない試験またはサンプルを強調表示します。

コンポーネントの傾向分析

分析者は想定外の結果のパターンや規格外を特定し、タイムリーに是正措置を行うことができます。それによりラボのオペレーションを最適化し、分析結果の精度と品質を向上させることができます。

選択した分析およびその構成要素について、最新の分析結果を表示します。
複数の分析結果と成分を同時に比較できます。
トレンドの異常をリアルタイムで特定し対処することで、迅速な是正措置を行うことができます。

キーパフォーマンス評価指標

ラボ管理者は、改善が必要な領域を特定できます。

サンプルの動きやジョブの結果をリアルタイムで監視し、潜在的なボトルネックを特定します。
遅延するサンプル、ジョブ、在庫、人的リソース、装置の分析、そして予想される期間を超えるプロセス。
プロアクティブな品質管理のために、再検査の比率とインシデントの追跡を詳細に分析することができます。

SampleManager LIMSソフトウェアのデータ分析ソリューションについて、担当者に問い合わせる。

機械学習とビジネス・インテリジェンスの機能をラボに導入する

SampleManager LIMS Softwareのデータ分析ソリューションは、Exploratory Data Analysis（EDA）、プロファイリング、および予測機能を活用して、予測精度を最適化し、強固な機械学習機能を構築します。

EDA機能により、ラボはより良いデータ分析や異常の特定、ワークフローの最適化を行うことができます。
プロファイリングの機能は、高度な機械学習アルゴリズムを使用して検査結果を予測し、過去のデータに基づいて影響の大きな変数を特定することで、予測精度を向上させることができます。
予測機能は、今後発生が予測されるサンプルの量、予想される検査の内容、機器カテゴリー別の分析、および試薬などリソースの在庫使用量を予測します。

このような統合的なアプローチにより、ラボはデータに基づいた意思決定を行い、リソースの割り当てを最適化し、より高い精度と高い効率でオペレーション上の目標を達成することができます。

探索的データ解析

Exploratory Data Analysis（EDA）機能は、データを理解し分析するための包括的なツールを提供します。この機能による要約統計、可変分布、関係化、および視覚化を通じて、ラボは有益な分析結果を得ることができます。ここでは、ラボに役立つEDAツールの一部をご紹介します：

単変量解析。
二変量解析。
主成分分析
線形回帰

EDA機能はラボに以下のようなメリットをもたらします：

ラボデータを分析および視覚化。
異常の発生と冗長検査の識別。
ワークフローの最適化。
機械学習の実施。

プロファイリング機能

プロファイリング機能は、過去のデータと高度な機械学習（ML）技術を活用して、カテゴリ別または数値的な検査結果を予測します。事前に予測した検査結果の情報に基づき、的確に意思決定を行うことができるため、必要とされるコストと時間の削減、不良サンプルの早期検出、および全体的な効率の向上を実現します。コーディングを使ったカスタマイズを行うことなく、使いやすいフレームワークを提供します。それによりユーザーはさまざまなデータに基づき多様な分析パターンを作成し、結果を解析し、独自の予測を作成することができます。これらは自動化で行い、ユーザーのマニュアル作業は不要です。継続的な機械学習を行うことで、新規サンプルについて、分析結果の予測が可能になります。

予測機能

予測機能は、当月や翌月のサンプルとその試験結果を予測します。それにより、より効果的な機器／人的リソース割り当て、調整実施、目標設定を可能にします。過去の予測結果から、当月や翌月のテストの予測、使用が予測される機器の種類、および在庫使用量の推定値も自動計算されます。サンプルの受領や、将来的に予想される試験、機器、および試薬などの在庫量を予測できることにより、以下のようなメリットがあります。