Sneller, beter, reproduceerbaar: Lab automation is niet compleet zonder data-analyse

ELN en LIMS zorgen voor een gestructureerde workflow in het lab, maar data-analyse blijft vaak een handmatig, foutgevoelig en tijdrovend proces. Veel onderzoekers zijn nog steeds afhankelijk van spreadsheets en losse scripts, wat leidt tot inefficiënties, gebrek aan reproduceerbaarheid en moeilijkheden bij het opschalen.

In deze sessie laat ik zien hoe een gestandaardiseerde, geautomatiseerde aanpak data-analyse kan transformeren. Door handmatige stappen te elimineren, wordt de workflow efficiënter, resultaten betrouwbaarder en documentatie eenvoudiger traceerbaar. Automatisering zorgt ervoor dat analyses niet langer afhankelijk zijn van individuele expertise, maar robuust en herhaalbaar worden uitgevoerd.

Met praktijkvoorbeelden uit de life sciences laat ik zien hoe onderzoekers sneller van ruwe data naar bruikbare inzichten kunnen gaan, zonder concessies te doen aan kwaliteit en nauwkeurigheid. Geen losse scripts meer, maar een geïntegreerd systeem dat analyses automatisch uitvoert, resultaten vastlegt en direct rapporteert.

Lab automation is niet compleet zonder geautomatiseerde data-analyse. Dit is de stap die nodig is om onderzoek efficiënter, consistenter en toekomstbestendig te maken.

– Lars-Eric Fielmich, PhD –