- Logique de réinitialisation stableLes laboratoires bénéficient de démarrages de tâches hautement reproductibles et de critères de réussite clairs.
- Provenance de la tâcheLes métadonnées des échantillons, des plateaux et de l'environnement sont importantes pour l'analyse et le recyclage.
- Remplacements de l'opérateurLes interventions et corrections ne doivent pas être cachées si elles affectent la fiabilité du processus.
Ensembles de données d'automatisation de laboratoire
L'automatisation des laboratoires nécessite des données qui préservent la discipline protocolaire, des réinitialisations reproductibles, une manipulation délicate et un étiquetage explicite des résultats dans les flux de travail robotiques.
De bonnes données d'automatisation de laboratoire permettent aux équipes de comparer les modifications apportées aux modèles avec des flux de travail reproductibles plutôt que de s'appuyer sur des démonstrations ponctuelles.