Fan Database

在研究和生产中充分发挥潜力之前，必须首先实现实验室4.0的目标，因为许多领域都需要这些技术和概念。一旦发生这种情况，实验室就解决了数据处理问题。因此，实验室 4.0 的主要目标是将数字技术和概念集成到实验室环境中，以优化效率、生产力、质量和数据收集。涉及哪些技术？主要是自动化、机器人、人工智能、大数据分析、物联网等。继工业4.0之后，实验室4.0的目标应该是实现完全数字化。工业 5.0，即第五次工业革命，描述了使用新技术（尤其是人工智能）来控制机器人。 “实验室5.0”一词可能很快就会出现，它描述了完全数字化的实验室如何在人工智能的帮助下进一步优化其数据和流程。在此之前，“实验室4.0”一词仅仅意味着包括人工智能在内的所有新技术的集成。

不言而喻，实验室 4.0 不仅使用了数字技术，不仅所有数据都以数字形式提供，而且这些数据也得到了优化管理，并从中获得了进一步的见解。人工智能和大数据分析将发挥重要作用。这些技术的确切影响尚无法预测，因为它们在生命科学中的应用仍处于早期阶段。在使用这些技术之前，实验室必须首先完全数字化。这正是最大的挑战之一：在非常异构的 IT 环境中实验室流程的数字化，这对于实验室来说是典型的。

结论
基于“工业4.0”术语，实验室4.0追求相似的目标：仪器设备 购买摩托车所有者邮寄名单 的完全数字化、无缝联网、数据管理和分析、过程的完全实时监控和控制以及过程的虚拟化和模拟。被实现成为。

尽管这一目标仅针对工业5.0进行了描述。然而，由于“实验室5.0”一词尚未使用，实验室4.0现在被理解为意味着所有当前和未来技术的集成。这种情况可能在不久的将来发生变化，因为实验室已经面临着非常大的数字化挑战。当实验室实现全面数字化，人工智能与大数据技术融合的新时代将开启。这将彻底改变实验室工作并开创实验室的新时代。

您想通过数字化优化您的实验室，但不确定从哪里开始？或者您有紧急问题需要解答吗？我们为您提供有关实验室数字化的快速、免费的建议。

询问专家 - 生命科学

同样有趣的是：

我们增加生命科学的附加值
医疗设备 - 定制且符合标准的软件
数字实验室 - 我们共同提高您实验室的效率
使用 Celonis 进行流程挖掘
LIMS 的重要性日益增加
未来实验室的 6 个关键领域
GXP 中低代码/无代码应用程序的开发和验证
现有 V 模型 CSV 框架背景下的敏捷验证第二部分。