リサーチラボでは、リソースを慎重かつ効率的に活用する必要があります。そのため、研究者は実験計画のようなツールを使用して、実験の望ましい結果に影響を与える工程または生成物質の変数を体系的に調査します。しかし、リサーチラボが実験と同様の考慮を運用に対して払っていたとしたらどうでしょうか？
ディスクリートイベントシミュレーション（DES）は、リサーチラボがディスクリートイベント（離散事象）の可変シーケンスが関与する複雑なプロセスをモデル化、分析、最適化するために広く普及しています。研究者は、DESを使用してラボ全体の活動のフローを視覚化し、ボトルネックを特定してリソース配分を改善することができます。
プロセス改善ツールキットにディスクリートイベントシミュレーションを実装する8つの方法
1. ラボワークフローの最適化
そのタイプに応じて、リサーチラボの目的は、臨床試験の処理から生物学的実験の実行まで多岐にわたります。DESは、試料処理、データ収集、分析などのタスクのワークフローをモデル化するために使用されます。これらのプロセスのシミュレーションを行うことで非効率性を特定し、スループットを最適化して、機器と人員の待機時間を最小化することができます。
2. スループットの改善
診断ラボの場合、DESを使用して、標本および診断分析の処理のシミュレーションと最適化を行うことでスループットを改善することができます。作業負荷のバランス調整に加えて、シミュレーションは、試験容量の予測、そして試験キット、機器、技術者などのリソースの適切な割り当てにも役立ちます。
3. リソース配分とキャパシティプランニング
ラボでは、特殊な機器や研究員などの限られたリソースを扱うことがあります。DESモデルは、実験スケジュールに基づいてこれらのリソースの需要のシミュレーションを行って将来のボトルネックを予測し、より良い計画と割り当てを可能にします。具体的には、実験のシーケンスとスケジューリングのシミュレーションを行って共有リソースが必要な実験の相互作用をモデル化することで、実験のタイミングを最適化して機器や人員の制約による遅延を防ぐことができます。
4. ラボ備品のサプライチェーンと在庫管理
消耗品（試薬、ピペット、ガラス製品など）を扱うリサーチラボでは、サプライチェーンの問題が生じることがあります。DESモデルは、在庫レベルと再注文戦略のシミュレーションを行って、必要なときに重要な備品が利用可能であることを確認するとともに過剰在庫を最小限に抑えることができます。
5. ラボレイアウトとスペース利用の最適化
ラボスペースの構築や再設計を行う前に、研究者がワークステーションと機器の間でどのように移動するかを考慮し、DESを使用して研究者の移動とタスクのシミュレーションを行って、さまざまな実験室のレイアウトを評価します。
6. リスク評価と実験失敗のモデリング
残念ながら、すべての実験が成功するわけではありません。リサーチラボでは、失敗する可能性のある実験や繰り返しが必要な実験を扱うことがあります。DESを使用することで、失敗の確率とラボのスケジュールおよびリソースへの影響をモデル化することができます。さまざまなシナリオのシミュレーションを行うことで失敗のリスクを評価し、緊急時対応計画を策定することができます。
7. 複数のラボ間でのコラボレーション
さまざまなラボまたは研究機関の協力を必要とする大規模な研究プロジェクトでは、DESは複数の場所にわたる活動の調整に役立ちます。シミュレーションは、遅延の予測、複数のラボにわたる実験フローの最適化、リソースとデータの効率的な共有に役立ちます。このコラボレーションの改善は、より効率的なリサーチワークフローとリサーチ目的の迅速な達成につながります。
8. エネルギーとサステナビリティのモデリング
別のブログで紹介したように、DESは持続可能性イニシアチブの強力なツールとして活用することができます。低温貯蔵庫、継続的に稼働する機器、または環境管理された環境を扱うラボでは、大量のエネルギーが使用されることがあります。DESでは、エネルギー消費パターンをモデル化し、プロセスを最適化してエネルギー使用量を削減し、持続可能性の取り組みの改善が可能になります。
詳細をご覧になりますか？ DES が研究室をどのようにサポートできるかを確認するには、デモをリクエストしてください。
