基于物联网的实验室数字化转型：一种结构化方法在真实研发流程中的应用与验证

《SLAS Technology》：Digital transformation of a real-life R&D process using a structured approach based on the Internet of Things

本文针对实验室数字化转型成功率低的难题，提出并验证了一种基于物联网（IoT）的结构化方法。研究人员通过改造一个真实的化妆品乳液研发流程，成功构建了智能实验室（SmartLab），实现了数据自动采集、流程标准化和效率提升。结果表明，该方法显著增强了数据完整性和样本可追溯性，将员工离岗时间（walk-away time）延长至三倍，并将关键步骤效率提升超过20%。这项研究为面临类似挑战的实验室提供了切实可行的数字化转型路线图，具有重要的实践指导意义。

　　

在当今科研领域，实验室面临着日益严苛的监管要求和对数据质量、完整性及可重复性不断增长的需求，同时样本通量也在持续增加。然而，与工业界早已开始的数字化转型相比，实验室的数字化进程仍处于初级阶段。许多实验室的数据流仍严重依赖人工操作，科研人员需要带着手写笔记和存有数据的U盘在实验室和办公室之间穿梭。这种以纸质笔记本为主的传统文档记录方式，不仅效率低下、耗时费力，还极易引入错误，严重影响了数据的完整性和研究的可重复性——后者已成为全球科学界面临的严峻挑战。此外，实验室中普遍存在的陈旧设备（缺乏数字接口）、异构的设备环境（缺乏统一的通信标准）以及试图“一步到位”数字化最复杂流程的“登月思维”（moon-shot thinking），都使得超过70%的实验室数字化转型努力最终以失败告终。正是在这样的背景下，来自德累斯顿工业大学生物过程工程系的研究团队，与一家跨国化妆品公司合作，开展了一项旨在为实验室数字化转型提供结构化方法的研究，其成果发表在《SLAS Technology》上。

为了系统性地解决上述问题，研究人员选择了一个真实的研发流程——化妆品乳液的制备——作为试点。他们提出了一套基于物联网概念的分步转型方法，并设定了明确的定性（如提升数据完整性、样本可追溯性）和定量目标（如提高效率、延长 walk-away time）。研究的关键技术方法主要包括：对现有工作流程进行详细分析，识别关键参数和信号；根据信号类型（模拟/数字）选择相应的数字化方案（如增配传感器、采购新设备或实施自动化）；搭建本地化部署的物联网平台（采用Laboperator实验室执行系统LES作为中间件）；为各种具有专有通信协议的实验室设备开发专用驱动程序；并通过网关连接器将设备接入物联网网络。整个智能实验室的物理布局也经过重新设计，为每个子流程设置了专用工作站。

研究结果充分证明了该结构化方法的有效性。

5.1. 称重站：实现了质量的自动数字化记录，并通过条形码扫描器关联物质信息，消除了手动记录和后续转录的需要。

5.2. 调温站：通过集成数字式水浴锅、热搅拌板和红外温度传感器，实现了对脂质相和水相温度的自动监控。当物料达到目标温度时，系统会发送通知，这使得实验室人员的 walk-away time 显著增加，最长可达90分钟，他们可以在此期间专注于其他任务。

5.3. 搅拌站：搅拌速度被数字化记录，搅拌桨几何形状通过QR码识别，乳液温度通过红外传感器监测，并通过在搅拌前后称量钢罐质量来计算并记录因物料粘附在搅拌桨上造成的质量损失，增强了过程的可追溯性。

5.4. 均质站：这是本次转型的一个技术难点和亮点。针对一台缺乏数字接口的遗留均质机，研究人员通过加装电机驱动的球阀、工业可编程控制器（Ardbox Analog HF+）和辅助接触器，成功实现了对出料阀开度（α_Valve）的精确自动控制和设备运行状态的监控。这一自动化改造减少了对操作员的依赖，提高了该子过程的标准化水平和结果的可重复性。

5.5. 稳定性研究：对稳定性研究子过程的效率提升进行了量化评估。研究人员设计了对比实验，让20名参与者分别执行手动记录、Laboperator LES辅助和另一款LES（Labitude）辅助的pH值测量流程。结果显示，手动流程中平均有31.2%的时间花费在文档记录上，且出现了一例录入错误。而两种LES辅助的工作流程平均效率增益均超过20%（Labitude为23.13%，Laboperator为21.54%），并且完全避免了人为录入错误，证明了数字化在节省时间和保证数据准确性方面的巨大优势。

5.6. 反馈：实验室工作人员对改造后的原型实验室总体第一印象评分为4.32（满分5分），赞赏其未来感的外观和自动数据追踪能力。但也指出了一些需要改进的方面，例如实验室执行系统（LES）的用户界面（GUI）直观性不足、通信速度有待提升、工作流程引导步骤过于琐碎等。这些反馈为后续优化提供了方向。

综上所述，本研究成功地利用一套结构化的物联网方法，将一个真实的研发流程进行了数字化转型。定性方面，实现了测量值的全面数字化、数据完整性的提升、样本可追溯性的增强，并通过LES引导引入了标准操作程序（SOP），同时完成了对关键设备（均质机）的自动化改造。定量方面，显著延长了调温过程的 walk-away time，并将稳定性研究步骤的效率提升了超过20%。尽管在用户界面体验和设备集成细节上仍有优化空间，但这项研究有力地证明，通过系统性的、分步实施的方法，可以克服实验室数字化转型中的常见障碍，成功构建智能实验室（SmartLab）。该研究为其他面临类似挑战的实验室提供了一个可复制的、实用的路线图，对推动科研实验室的现代化、提升科研数据的可靠性和研究效率具有重要意义。展望未来，将此方法推广到更多的工作流程，并利用产生的数据建立反馈循环以持续优化工艺，将是智能实验室发展的下一个重要方向。