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BioNsight® cloud
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Nuovo
Informazioni sul prodotto
BioNsight® cloud è una soluzione software basata su cloud per il monitoring e l’analisi dei bioprocessi. Consente di raggruppare con facilità tutti i dati relativi ai bioprocessi in un unico hub centrale, per un accesso agevolato e un’analisi efficace. Completamente integrato in DASware® control 6, consente di automatizzare il trasferimento dei dati al cloud e di monitorare il bioprocesso da remoto. BioNsight cloud vi fornirà tutti i dati necessari per ottenere una visione più approfondita del vostro bioprocesso, come mai prima d’ora!Troverai ulteriore materiale scaricabilein fondo a questa pagina
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Informazioni sul prodotto
Caratteristiche
Informazioni sul prodotto
Con BioNsight® cloud i dati del bioprocesso sono a portata di mano. È completamente integrato nel software di controllo dei bioprocessi Eppendorf DASware control 6. Questo vi permette di raggruppare facilmente i dati di diverse DASware control istanze in un unico archivio dati centrale e di unire i dati di vari processi generati con differenti controller di bioprocesso. Le tecnologie consolidate e affidabili vi offrono la certezza che i vostri preziosi dati siano ben protetti e accessibili. Hosting e built up sulla tecnologia Microsoft® Azure, tutti i dati sono encrypted at rest grazie a una crittografia AES a 256 bit.
Monitoraggio da remoto: Per essere certi che il vostro bioprocesso stia andando bene
Grazie alle funzionalità di monitoraggio da remoto, potete accedere ai dati del bioprocesso da diversi apparecchi, per essere costantemente informati sull’andamento. Questa funzione garantisce la massima tranquillità, vi consente di prendere le decisioni giuste più rapidamente e vi assicura che i processi si svolgano regolarmente, anche quando non siete sul posto.
Integrate i vostri dati: Raccogliere tutti i set di dati in un unico posto per vedere l’intero quadro d’insieme vi permette di
BioNsight cloud visualizzare tutti i dati essenziali dei bioprocessi in una maniera vendor-agnostic. Durante lo svolgimento di un processo potete trasferire automaticamente i dati dei sensori interni, caricare dati offline da analizzatori esterni, includere dati di processi precedenti e integrare dati di processo provenienti da controller di bioprocessi diversi da quelli di Eppendorf. Grazie a questa accessibilità potrete sfruttare al meglio il potenziale dei vostri dati di bioprocesso. Inoltre, semplifica l’accesso ai dati da parte di partner interni ed esterni per eventuali dibattiti, analisi e risoluzione dei problemi.
Analyze your data: Unlock process insights with artificial intelligence (AI)
BioNsight cloud integrates seamlessly with DataHowLab, an innovative, cloud-based process data analytics solution that harnesses AI to deliver unparalleled process insight. With this powerful integration, you can effortlessly transition from data capture to advanced analytics with the DataHowLab advanced hybrid models. Guided workflows enable model-based process optimization, in silico simulations, and AI-enabled experimental design, maximizing insights while minimizing experimental effort and development times.
The synergy between BioNsight cloud and DataHowLab empowers your team to make confident, data-driven decisions, to support the efficient development and optimization of your process.
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Caratteristiche
- Trasferimento automatizzato dei dati al cloud da qualsiasi controller di bioprocesso DASware® control 6
- Caricamento dei dati storici DASware control dal cloud
- Caricare i dati da altri software SCADA
- Caricare i dati da analizzatori esterni
- Hosting e built up sulla tecnologia Microsoft® Azure
- Esportazione dei dati in formato JSON leggibile dal computer
- Monitoraggio da remoto di tutti i processi in corso
- Confronto con i processi “Golden Batch”
- Confronto dei processi e analisi di ogni singolo parametro o allineamento di tutti i parametri con un solo clic
- Condivisione semplice dei dati con il vostro team o con i vostri partner
- With DataHowLab integration: Achieve better results with fewer experiments using AI-enabled experimental design