研究实验室需要利用其资源进行深思熟虑地高效工作。这就是为什么研究人员使用试验设计等工具以便系统地调查影响试验预期结果的过程或产品变量。若研究实验室在运营上与试验设计保持同等深思熟虑度，将会产生怎样的效果？
离散事件模拟(DES)越来越受研究实验室的欢迎，以对涉及离散事件可变序列的复杂过程进行建模、分析和优化。它让研究人员能够可视化整个实验室的活动流，识别瓶颈并改进资源分配。
离散事件模拟应包含在过程改进工具包中的 8 个原因
1. 优化实验室工作流
不同类型的研究实验室有不同的目的：从处理临床试验到运行生物实验。DES 用于为样本处理、数据收集和分析等任务的工作流建模。通过模拟这些过程，实验室可以识别低效、优化吞吐量并最大限度地缩短设备和人员的等待时间。
2. …提高吞吐量
对于诊断实验室，DES 可用于通过模拟和优化拭子处理和诊断分析来提高吞吐量。除了平衡工作量外，模拟还有助于预测测试能力并适当地分配测试套件、设备和技术人员等资源。
3. 资源分配和能力规划
实验室经常处理有限的资源，例如专业设备或研究人员。DES 模型有助于根据试验时间表模拟对这些资源的需求，预测未来的瓶颈，并实现更好的规划和分配。具体而言，通过模拟试验的排序和调度，并对需要共享资源的试验交互作用建模，研究人员可以优化试验时间，以防止设备或人员限制导致的延迟。
4. 实验室用品的供应链和库存管理
研究实验室，尤其是那些处理耗材（例如试剂、移液管、玻璃器皿）的实验室，通常面临供应链问题。DES 模型可以模拟库存水平并重新排序策略，以确保在需要时提供关键供应品，同时最大限度地减少过量库存。
5. 优化实验室布局和空间利用率
在构建或重新设计实验室空间之前，使用 DES 评估不同的实验室布局，并考虑研究人员如何在工作站和设备之间移动。通过模拟研究人员的移动和任务
6. 风险评估和试验失败建模
遗憾的是，并非所有试验都被证明是成功的。研究实验室经常处理可能失败或需要重复的试验。DES 可以对失效概率及其对实验室计划和资源的影响进行建模。通过模拟各种场景，研究人员可以评估失效风险并制定应急计划。
7. 多个实验室之间的协作
在需要不同实验室或机构协作的大型研究项目中，DES 有助于协调多个地点的活动。模拟可以帮助预测延迟并优化跨实验室的试验流程，从而确保资源和数据高效共享。这种改进的协作可带来更高效的研究工作流，加快实现研究目标。
8. 能源和可持续发展建模
正如我们之前所写，DES 可以成为可持续发展计划的强大工具。实验室通常使用大量的能源，尤其是处理冷藏、持续运行的设备或环境受控环境的能源。DES 对能耗模式进行建模，使实验室能够优化其过程，以减少能耗并改进可持续性工作。
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