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Estándares abiertos en lugar de soluciones aisladas La digitalización al límite: juntos hacia el Laboratorio 4.0

Un artículo de opinión de Dr. Thorsten Teutenberg, jefe del departamento de «Análisis de Investigación y Miniaturización», Instituto de Medio Ambiente y Energía, Tecnología y Análisis (IUTA); Prof. Dr. Jochen Türk, director del laboratorio de cooperación, Ruhrverband y Emschergenossenschaft/Lippeverband | Traducido por IA 12 min Temps de lecture

La digitalización está muy bien, pero con demasiada frecuencia su implementación acaba dando lugar a silos de datos y soluciones aisladas. Hoy en día, las interfaces abiertas y los estándares son mucho más importantes que la última generación de software. Al identificar las limitaciones existentes (de los sistemas) y conocer enfoques de solución como OPC UA LADS, es posible crear un «Laboratorio 4.0» eficiente a partir de soluciones fragmentadas. Un llamamiento a la colaboración.

Fig. 1: Transición de la extracción líquido-líquido clásica según la norma DIN EN ISO 9377-2:2001 (H 53), con agitadores individuales y documentación en papel (arriba), a una mesa de agitación integrada que incluye el registro de las muestras, las condiciones de agitación y el peso de la muestra a partir de un pesaje diferencial (abajo).(Imagen: Laboratorio de colaboración, Ruhrverband y Emschergenossenschaft/Lippeverband)
Fig. 1: Transición de la extracción líquido-líquido clásica según la norma DIN EN ISO 9377-2:2001 (H 53), con agitadores individuales y documentación en papel (arriba), a una mesa de agitación integrada que incluye el registro de las muestras, las condiciones de agitación y el peso de la muestra a partir de un pesaje diferencial (abajo).
(Imagen: Laboratorio de colaboración, Ruhrverband y Emschergenossenschaft/Lippeverband)

Empecemos por la buena noticia: no faltan tecnologías para el laboratorio digital. Los modernos equipos de análisis generan enormes cantidades de datos, los sistemas de gestión de la información de laboratorio (LIMS) gestionan los procesos de forma digital, la robótica automatiza las tareas rutinarias y la inteligencia artificial extrae nuevos conocimientos a partir de conjuntos de datos complejos. La mala noticia: sin estándares de datos e interfaces de comunicación abiertos y no propietarios, los datos permanecen en silos aislados y los equipos siguen siendo estaciones de automatización aisladas.

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