引言
据有关数据显示，仅对制药公司实验室中20项仪器设备的使用情况进行监测，通过监测数据，优化仪器的分配与使用、制定主动式保养策略、调整服务计划，年节省费用将近50万美元。
对于一个拥有300名研发人员、1到2千台仪器设备的制药企业的研发实验室，其设备的维护维保费用、相应的服务合同费用、折旧率和不必要的设备购买，这些不必要的开支和可能产生的节省，每年会超过3000万美元。
这个数字对于一家拥有数百个实验室和数万台仪器设备的制药巨头所带来的价值更为可观。粗略估计，一家大型的制药商可以节省1亿多美元，而无需改变研究人员的配置和设备操作，只需将不使用的设备停用。
疫情之下，市场红利和资本红利双重消退，开拓市场变得举步维艰，使用监测工具带来的不仅仅是提效降本，更是数字洞察、流程优化、效率提升和管理理念承载。
导读
1、你的实验室目前能实现盈收平衡吗？
2、你知道实验室每月在仪器、设备、人资、损耗上的成本吗？
3、你的实验室哪些成本还存在优化空间？
4、实验室的数字化还停留在人工录入阶段？
5、你现在是否能够做到对实验室所有资源的感知并有效利用？
盈收平衡=资源有效利用？
众所周知，药物成本研发曲线比陡峭的滑雪道更陡。自上世纪70年代以来，美国研发药物的成本一直在飙升，如果说新药上市在1970年代所需的1.79亿美元投资额已经足以令人震惊的话，那么当今26亿美元的价格在规模上几乎是令人难以理解的。
药品价格飞涨不仅是政治争论的关键，餐桌的感慨，也是无数药房收银台的叹息。举一个例子，210万美元的个人治疗费用，在世界各地很容易成为头条新闻，但导致这些数字的昂贵研究过程却几乎没有任何改进。
漠不关心的背后是相关性的缺失。长期以来，科学家们在很大程度上忽视了成本和结果、资产管理和节约之间的联系。只要总收入超过总成本，市场行情依然如预期，经营管理者理所当然地认为企业能够生存，而流程优化就会被忽略。
但是现在，科学技术在实验室中的应用正使识别实验室运营与总体投资回报率（ROI）之间的关联成为可能。
降低处方药成本这条艰难的道路很可能终于有了一个突破口。
不是所有的“浪费”都是有价值的
如果你觉得10位数的预算充斥着浪费的味道，那么你的感觉是对的。
每年大约有280亿美元的研发投资被浪费。根据PLOS（一家非营利性的出版商）的数据，每年有整整50%的临床前研究支出用于不可复制的研究。这种代价高昂的不可重复性背后的罪魁祸首有四方面。生物试剂和参考材料以26.1%位居榜首，其次是研究设计，占27.6%，数据分析和报告占25.5%，实验室方案占10.8%。
在许多方面，这种“浪费”是一种可以理解的实验副产品。实验就是“未知，和未知的未知”，很多科研人员认为实验就是一种艺术，连爱迪生做个灯泡都需要一万次尝试，更何况科研实验。但是，在实验的“正当牺牲品”中，也有一些不那么正当的：未使用的过期资产，浪费租金而没有获得进一步发现的场地，以及其他由现状促成的浪费习惯。
传感器技术能打破这种僵局，它连接了物理世界和数据世界，在不影响实验安全性的前提下，以不可见的方式从实验室中的各类仪器设备中获得实时利用率数据，提供有关“旧实践”的“新情报”，并为各种类型的实验室“看见”了大量潜在的节省。
传感器：全面覆盖，高效洞察
一个实验室有数十家甚至更多来自不同制造商的仪器设备，虽然目前市场上越来越多的设备变得智能化，许多设备也具有集成云连接解决方案，然而同个厂家的设备只能实现单台设备的智能管理，这样只会带来更多散落的数据点。这些“数据孤岛”使得设备的智能化变得有些鸡肋。
当一个实验室里拥有上百上千台设备，面对繁杂的实验流程，同时又需要登录不同的平台，浏览并处理仪器设备数据，以及各种不同类型的提醒/报警，这只会让科研人员手忙脚乱，带来更多的负担。因此，虽然称之为数字化，但单台设备的智能化，并没有为科研人员和仪器设备管理者带来预想中的便利。
使用非介入式的传感器可以打破这种壁垒，它可以夹在任何通电物体的电源线上，以监控内部电流流动的方式，读取数据并上传云端（也可以本地化部署），机器学习自动将数据与连接到公司系统的数千个资产显示模式进行比较，从而给出优化结果。
人工智能在不打扰科学家实验的前提下，将信号从噪音中分离出来，在一系列仪器设备中提取实时和历史利用数据，为管理者提供有价值的数据洞察，为整个组织的精准化运营提供判断依据。
事实证明，这种洞见是非常有价值的。
数据洞察“看见”浪费
尽管在经济快速增长的时期，关于生产率和运营效率的问题很少被提起。然而，随着市场竞争的激烈，企业管理对于低成本的需求不仅仅停留在生产阶段，越来越多的管理者在重视创新研发的同时，也重视研发的成本以及科研人员的工作效率，从而提高企业竞争力。
虽然仪器设备概括起来只有“开”和“关”两个选项，但是通过传感器对仪器设备的监测，以及人工智能算法和软件系统的整体联动，建立资产利用的可回溯电子记录，让实验室管理者可以获得无可争议的客观数据，包括预期的和超过预期的。
有了这些信息，实验室经理或者管理者，可以优化保养计划、制定年度预算、平衡工作组资源部署、评估资产健康度。
通过设备利用率信息实验室管理者可以根据设备的使用强度合理增加或者减少保养。对于空闲设备，合理降低保养成本，对于繁忙设备，管理者可以确保足够的保养计划，防止设备过度使用造成不必要的停机，从而对整个工作组带来巨大损失。
有了利用率的客观数据，预算不再是基于经验和手工记录信息。实验室的预算将基于准确的数据抓取，管理者可以依赖仪器设备的数据分析结果，也可以随时随地下载利用率数据表进行个性化诊断。
资产的合理利用就是平衡仪器的使用率。管理者可以根据需求，按工作组或者设备类别浏览设备利用率信息平衡“我们是否需要重新部署资源？部署给谁？”同时，通过数据的洞察，管理者可以通过整合资产利用率数据和系统中资产维修维保管理数据，以及资产运行状态监控数据，为实验室勾画出一个真实的设备健康状态。让管理者不论身处何地，都可以轻松“看”到，“听”到仪器设备的运行状态，协助其制定精准、有效的实验室运营策略。
小小的行为，创造巨大的价值
据Elemental Machines（美国的一家实验室数字化企业）统计：仅对制药公司实验室中20项仪器设备的使用情况进行监测，通过监测数据，优化仪器的分配与使用、制定主动式保养策略、调整服务计划，年节省费用将近50万美元。
对于一个拥有300名研发人员、1到2千台仪器设备规模的制药企业研发实验室，其设备的维护维保费用、相应的服务合同费用、折旧率和不必要的设备购买，这些不必要的开支和可能产生的节省，每年会超过3000万美元。
这个数字对于一家拥有数百个实验室和数万台仪器设备的制药巨头所带来的影响更为可观。粗略估计，一家大型的制药商可以节省1亿多美元，而无需改变研究人员的配置和设备操作，只需将不使用的设备停用。
疫情之下，市场红利和资本红利双重消退，开拓市场变得举步维艰，使用监测工具带来的不仅仅是提效降本，更是数字洞察、流程优化、效率提升和管理理念承载。
九位数的节省费用肯定会对组织运营产生广泛的连锁反应，而实验室范围内资产利用率监测的价值也将被更多人认可和推崇。
由于物联网技术的迅速发展，识别研发浪费，优化投资回报率已经实现。