Personnalisez SciSure à votre façon

Across the scientific ecosystem, lab sustainability has entered a new era. What was once treated as a reporting obligation has become a redesign challenge touching every part of the scientific value chain – from how labs operate and purchase equipment to how organizations plan, invest, and measure long-term impact.

Industry leaders increasingly see sustainability as a core business issue: shaping strategic priorities, influencing operational decisions, guiding capital allocation, and strengthening organizational resilience. The environmental agenda no longer competes with commercial performance – the two are fast becoming inseparable. Strong sustainability capability reduces risk, protects supply continuity, improves asset utilization, and prepares organizations for rapidly evolving expectations from regulators, investors, and health systems.

Despite this shift, lab sustainability remains one of the hardest areas to address. Labs are energy-intensive, process-heavy, and behaviorally complex environments. Real progress requires alignment between standards, equipment intelligence, and daily operational practice – not isolated initiatives or symbolic gestures.

At SciSure, we believe the only way to achieve meaningful, measurable improvement in lab sustainability is through collaboration. No single organization can solve the sustainability challenge in isolation. Standards must guide behaviors; data must reveal what’s actually happening inside equipment; and digital workflows must translate both into everyday action.

That’s why SciSure chose a collaborative approach to its sustainability mission; forging partnerships with organizations that are leading the way in their respective sustainability domains:

• My Green Lab, the global authority defining what sustainable laboratory practice looks like.

• Elemental Machines, the equipment intelligence platform that makes sustainability measurable and actionable.

• Polycarbin, the circular economy platform helping labs reduce waste and adopt more sustainable consumables.  

To shine a light on these exciting partnerships and what they mean for SciSure customers, we spoke with James Connelly, CEO of My Green Lab, Kevin Ghiasi, VP of Global Alliances at Elemental Machines, and James O’Brien, Co-founder and CEO of Polycarbin. Their insights reveal how standards, equipment intelligence, and digital lab workflows combine to help SciSure Scientific Management Platform (SMP) users move from ambition to truly sustainable operations.

My Green Lab: Building the culture and standards behind lab sustainability

Improving lab sustainability can feel like a daunting challenge, particularly in environments built for precision, safety, and scientific performance. From energy-intensive equipment to complex waste streams, labs have historically been among the most resource-intensive environments around. Yet many of the most effective sustainability improvements are surprisingly practical, rooted in better habits, clearer standards, and consistent measurement.

This is the space where My Green Lab has become a global leader. Through its widely adopted certification programs, educational initiatives, and sustainability frameworks, the organization has helped thousands of laboratories embed sustainability into their daily operations. Today, My Green Lab Certification is widely recognized as a leading standard for sustainable laboratory practice, adopted by many of the largest pharmaceutical and biotechnology organizations.

For James Connelly, CEO of My Green Lab, the biggest barrier to improving lab sustainability is not a lack of awareness. Scientists increasingly understand the environmental impact of laboratory operations. The real challenge lies in translating that awareness into consistent daily habits across complex research environments.

“A lot of sustainability ultimately comes down to behavior change. You have to build a culture where everyone is thinking about sustainability as part of how they do their work every day. Many of the improvements are actually very straightforward: things like closing fume hood sashes, turning off equipment when it’s not in use, or consolidating autoclave and washer loads. But those small actions, when adopted consistently across an organization, can drive very significant environmental and energy savings.”

These practical adjustments may appear incremental in isolation, but across large research institutions they compound into meaningful improvements in sustainability. Equipment usage, freezer management, waste segregation, and procurement choices all influence the environmental footprint of laboratory work.

While behavior change is essential, James emphasized that lasting progress requires structure and accountability. Without consistent frameworks and credible measurement, sustainability initiatives risk becoming fragmented – or worse, performative.

“It’s important that sustainability programs are meaningful and verifiable. Certification needs to be measurable, independently audited, and repeatable across laboratories. Otherwise, it risks becoming a checkbox exercise rather than something that actually changes how labs operate.”

This emphasis on verification has shaped the My Green Lab Certification program, which pairs education and behavioral guidance with independent auditing to ensure laboratories are implementing recognized best practices. The framework also includes tools that help organizations estimate environmental and financial benefits from sustainability improvements, reinforcing the connection between responsible laboratory operations and long-term organizational performance.

“One of the challenges the industry faces is that many sustainability claims are difficult to compare or verify. Standards and third-party certification create a level playing field, so organizations can make informed decisions and ensure that sustainability improvements are real and measurable.”

Beyond operational practices inside the lab, My Green Lab has also expanded its influence across the broader research ecosystem. Programs such as the ACT EcoLabel introduce standardized environmental impact labels for laboratory products, allowing procurement teams to compare equipment and consumables based on verified sustainability metrics. As life science organizations increasingly extend sustainability expectations to suppliers and research partners to address scope 3 emissions, these standards are becoming an important part of how organizations approach lab sustainability across the value chain.  

Embedding sustainability standards directly into the digital lab

For SciSure, partnering with My Green Lab reflects a strategic choice. Rather than attempting to replicate sustainability frameworks that have been developed and refined over many years, SciSure chose to collaborate with the organization already helping define global best practices for lab sustainability. The goal is not to reinvent sustainability standards, but to make them easier for laboratories to adopt by embedding them directly into the digital systems scientists already use.

From My Green Lab’s perspective, SciSure also represented a natural partner for advancing sustainable lab practices. Because the platform is already embedded across leading research institutions worldwide, it provides a direct connection to the environments where impactful sustainability decisions are made every day.

In practice, this partnership connects My Green Lab’s educational resources and sustainability frameworks with the digital workflows that manage safety, inventory, and compliance inside the SciSure SMP. This allows sustainability guidance to appear alongside the operational tasks scientists already complete, from training and chemical management to equipment oversight and compliance documentation.

By aligning sustainability practices with everyday operational processes, the collaboration helps lab teams move beyond standalone initiatives and integrate lab sustainability directly into their routine lab activity.

“Partnerships allow sustainability programs to reach scientists where they’re already working. If you can integrate sustainability education and guidance into the digital tools labs already rely on for safety, compliance, and operations, it becomes much easier for people to adopt meaningful practices while still ensuring that the results are measurable and verifiable.”

Looking ahead, the collaboration will continue to deepen as SciSure works to bring My Green Lab training programs and sustainability guidance directly into its platform environment. This will allow laboratory teams to access sustainability education alongside other required safety and compliance training, creating a more seamless pathway from awareness to action.

“The most important thing labs can do is start. There are practical steps that any lab can implement today, and when those actions are supported by the right standards and tools, they can deliver meaningful improvements in sustainability.”

By aligning globally recognized sustainability standards with digital lab workflows, the partnership helps SciSure customers take a more structured approach to lab sustainability—connecting education, behavior, and operational oversight within the systems scientists already rely on every day.

Elemental Machines: Turning lab sustainability into measurable operational intelligence

While My Green Lab helps define scientific sustainability standards, achieving meaningful progress also requires visibility into how laboratory environments and equipment actually perform. Sustainability frameworks establish best practices and guide behavior across the lab, but turning those principles into measurable operational improvements depends on understanding how equipment, infrastructure, and environmental conditions behave in real lab environments.

This is where Elemental Machines plays a critical role. Through connected sensors, environmental monitoring, and advanced analytics, the platform provides laboratories with continuous insight into how equipment, infrastructure, and environmental conditions behave in real time.

For Kevin Ghiasi, VP of Global Alliances at Elemental Machines, improving lab sustainability begins with establishing a reliable baseline of operational data.

“We see ourselves as the data foundation that makes sustainability measurable and actionable. Many labs want to improve sustainability, but they lack consistent visibility into equipment behavior, environmental stability, utilization patterns, and asset criticality. Without that baseline, improvement is difficult to quantify.”

In many labs, equipment such as ultra-low temperature freezers, incubators, and environmental chambers operate continuously with little insight into how often they are actually used or how efficiently they are running. Over time, this lack of visibility can lead to redundancies, unnecessary energy consumption, and equipment lifecycles that are shorter than they need to be.

By capturing environmental and equipment data through connected sensors and combining that information with structured analytics, Elemental Machines helps organizations identify inefficiencies that would otherwise remain hidden. This includes monitoring temperature stability, tracking equipment utilization, and evaluating the operational criticality of assets across the lab.

“Sustainability often follows operational discipline. When labs have structured data about how equipment is being used and how critical it is to operations, they can make more informed decisions about energy use, asset management, and resource allocation.”

One of the most significant shifts enabled by this type of monitoring is the move from reactive to proactive lab management. Rather than discovering inefficiencies after the fact, laboratories can identify opportunities to optimize operations as they occur.

“Sensor-driven monitoring allows labs to move from reactive operations to proactive operations. When you combine environmental monitoring with utilization data and criticality scoring, you can identify equipment that doesn’t need to run continuously, consolidate workloads onto fewer assets, and safely power down low-criticality devices during idle periods.”

These adjustments can have a substantial decarbonization impact, particularly in energy-intensive research environments. Underutilized or redundant equipment can significantly increase both energy consumption and operational costs. By revealing usage patterns and asset importance, laboratories can make informed decisions about consolidating equipment, retiring aging assets, or adjusting operating schedules without compromising scientific productivity.

Beyond energy savings, this level of operational insight also helps laboratories protect the integrity of their scientific work. Environmental stability monitoring can alert teams to temperature fluctuations or equipment performance issues that could compromise sensitive samples or experimental results.

Integrating equipment intelligence into the digital lab

For SciSure, the partnership with Elemental Machines adds a critical measurement and detection layer to the broader sustainability ecosystem being built across the platform.

Through integration between the two platforms, environmental monitoring and equipment intelligence from Elemental Machines can be connected directly to the operational systems scientists use to manage their work inside SciSure. This empowers labs to see how equipment conditions and performance relate to the samples, materials, and workflows managed within the digital lab environment.

Instead of sustainability metrics being reviewed separately from day-to-day research activity, environmental data becomes part of the same operational context as everyday research activities.

“Integration allows operational data to inform systems of record. When environmental intelligence and equipment utilization insights are embedded directly into workflow systems like SciSure, organizations can align procurement decisions, maintenance strategies, and equipment lifecycle management with real operational data.”

This kind of integration transforms sustainability from a retrospective reporting exercise into an ongoing operational discipline. Laboratories can monitor equipment performance continuously, identify inefficiencies early, and adjust practices in ways that improve both environmental outcomes and research efficiency.

Looking ahead, Kevin expects sustainability efforts across the life sciences industry to become increasingly data-driven, transparent, and integrated into broader operational decision-making.

“Over the next few years, sustainability will become more tightly connected to operational KPIs, governance, and risk management. Organizations will need objective, defensible metrics that demonstrate progress over time, and connected equipment data will play a foundational role in making that possible.”

For SciSure customers, the integration with Elemental Machines represents an important step toward making lab sustainability both measurable and operationally actionable. Instead of reviewing sustainability metrics in isolation, teams can see how equipment conditions, utilization patterns, and environmental stability intersect with the samples, materials, and workflows managed within the SciSure SMP.

This visibility empowers labs to identify inefficiencies earlier, optimize energy-intensive equipment, and make more informed decisions about asset utilization and infrastructure planning. By embedding equipment intelligence directly into the operational systems scientists already rely on, the partnership helps transform sustainability from a reporting exercise into a continuous operational discipline.

Polycarbin: Extending sustainability into lab materials and circularity

While standards and equipment intelligence are essential to improving lab sustainability, a significant portion of a laboratory’s environmental footprint lies in the materials it consumes and the waste it generates. Single-use plastics, packaging, and procurement decisions all contribute to Scope 3 emissions, making sustainable sourcing and waste reduction a critical part of the sustainability equation.

Historically, laboratory waste has been treated as an unavoidable byproduct of scientific progress, with large volumes of materials classified as hazardous and sent for incineration or landfill, even when they pose no such risk.

For James O’Brien, Co-founder and CEO at Polycarbin, addressing this blind spot is central to enabling more sustainable science:

“There’s long been this assumption in labs that everything is hazardous and nothing can be recovered. In reality, a significant portion of that material is non-infectious, non-hazardous, and perfectly capable of being diverted into closed-loop recycling streams.”

This misconception has helped sustain a fundamentally inefficient, linear model of consumption. Laboratory plastics are typically produced from fossil fuel-derived virgin resins, used once, and then discarded, creating both environmental impact and supply chain volatility.

Polycarbin’s mission is to replace this linear model with a circular one; recovering laboratory plastics and returning them to the supply chain as high-quality, lab-grade materials.

Through its closed-loop recycling platform, Polycarbin enables laboratories to divert a broad range of waste materials such as rigid plastics, pipette tip boxes, and PPE into dedicated recycling streams, where they are processed and remanufactured into new lab-grade products.

“We’re producing materials that are DNase-free, RNase-free, pyrogen-free, and tested to USP Class VI standards. There are absolutely applications where recycled materials can meet the performance and compliance expectations of modern labs.”

By maintaining these stringent quality standards, Polycarbin directly challenges one of the most persistent barriers to adoption: the assumption that circularity requires a compromise in scientific rigor.

For Polycarbin, circularity is only part of the solution. Ensuring that sustainability efforts are credible, measurable, and actionable is equally important. This is where the company’s Carbin Counter™ platform plays a central role, providing labs with real-time insight into the environmental impact of their recycling activities.

“One of the things we’re most proud of is Carbin Counter, our platform that tracks and quantifies the environmental impact of a lab’s recycling activity in real time. Labs can see exactly how much plastic waste has been diverted from landfill, what their carbon savings look like, and how they’re trending against their own sustainability goals.

That visibility changes behavior — it turns recycling from a passive act into something teams can rally around and improve over time. It creates a culture where sustainability is a metric people actually care about, not just a value statement on a website.”

Built on ISO-compliant, third-party verified life cycle analysis, the platform enables organizations to connect everyday lab activity with defensible sustainability metrics—supporting ESG reporting, regulatory compliance, procurement decisions, and Scope 3 emissions tracking.

Making circularity operational in the digital lab

While visibility and circular systems are essential, implementing these approaches in real-world lab environments requires alignment with existing workflows, safety requirements, and regulatory constraints.

This is where Polycarbin’s partnership with SciSure becomes critical.

By integrating with SciSure, Polycarbin can align its recycling programs with the workflows, safety classifications, and compliance requirements already defined within the digital lab environment. This provides a clearer, more structured view of laboratory operations, helping teams identify which materials can be safely diverted, ensure appropriate training, and scale sustainability initiatives with confidence.

“In labs that use SciSure, there’s a much clearer picture of what’s happening across workflows. That makes it significantly easier to introduce sustainable practices in a compliant, scalable way.”

More broadly, the partnership reflects a shift toward sustainability as an operational capability, rather than a standalone initiative.

“Sustainability becomes much easier to address when you have a well-run, well-organized lab. Platforms like SciSure provide that coordination layer, making it easier to adopt solutions like ours and embed them into everyday operations.”

By extending sustainability into materials, procurement, and waste workflows, Polycarbin addresses a critical but often overlooked part of the lab sustainability challenge. In combination with the standards provided by My Green Lab and the operational intelligence delivered by Elemental Machines, this creates a more complete picture of what sustainable science requires: connecting how labs operate, what they measure, and what they consume into a truly circular, data-driven system.

Bringing standards, data, and workflows together for more sustainable science

Improving lab sustainability is not a challenge any single organization can solve alone. Labs operate within complex ecosystems of technologies, suppliers, infrastructure, and scientific workflows. Meaningful progress requires collaboration across that ecosystem – bringing together the standards that guide behavior, the data that reveals operational realities, the materials and procurement decisions that shape environmental impact, and the systems that turn all of these into consistent daily practice.

As Jon Zibell, VP of Partnerships at SciSure, explains, advancing lab sustainability depends on connecting these elements through strong, purpose-built partnerships.  

“Sustainability in the lab isn’t driven by any single solution, it requires a connected ecosystem of trusted partners working together to deliver real value to shared customers. At SciSure, we’re focused on breaking down data silos between applications, reducing administrative burden, and creating a more seamless, intuitive user experience through integrated technologies. We’re always looking to partner with leading organizations like My Green Lab, Elemental Machines, and Polycarbin to expand that ecosystem and accelerate impact across the industry.”

SciSure’s sustainability partnerships reflect this philosophy. My Green Lab provides globally recognized frameworks, education, and certification standards that help laboratories establish credible sustainability practices. Elemental Machines contributes the operational intelligence needed to understand how equipment, infrastructure, and environmental conditions behave in real time. Polycarbin extends this ecosystem into materials and circularity, enabling labs to reduce waste, adopt more sustainable consumables, and embed closed-loop practices into their operations.

Together, these capabilities provide both the standards, data, and material systems required to improve sustainability in scientific research environments. But translating those insights into everyday practice requires another critical element: operational integration.

Through the SMP, SciSure connects sustainability frameworks, equipment intelligence, circular material flows, and laboratory workflows within a single digital environment. Scientists can access training, manage safety and compliance processes, monitor equipment conditions, make more informed procurement decisions, and track environmental performance through the same systems that govern their daily lab operations.

As sustainability expectations across the science industry continue to grow, collaboration will only become more important. By bringing together partners like My Green Lab, Elemental Machines, and Polycarbin, SciSure is delivering on its mission to make safer, smarter, and more sustainable labs achievable—helping research organizations move toward a more tangible, coordinated, data-driven approach to lab sustainability.

Because solving the sustainability challenge will not come from any single tool or organization, but from ecosystems working together to drive meaningful change.

Ready to make your lab’s sustainability efforts more measurable and actionable? We’re here to help. Contact our team to discuss how SciSure can support your sustainable future.

Présentation

Une fiche de données de sécurité (FDS) est un document normalisé en 16 sections qui fournit des informations complètes sur une substance ou un mélange chimique, y compris ses dangers, ses procédures de manipulation et de stockage sûres, les contrôles d'exposition, les mesures d'intervention d'urgence et son statut réglementaire. Exigées en vertu de la norme de communication des risques de l'OSHA (29 CFR 1910.1200) et structurées conformément au Système général harmonisé de classification et d'étiquetage des produits chimiques (GHS) des Nations Unies, les fiches de données de sécurité constituent le principal moyen par lequel les fabricants de produits chimiques, les importateurs et les employeurs communiquent des informations sur les dangers aux travailleurs.

Pour les laboratoires de recherche, les installations de fabrication et les organisations scientifiques, les documents FDS sont bien plus qu'une simple case à cocher réglementaire. Ils constituent la base d'une programme de sécurité chimique qui protège les personnes, garantit la conformité et favorise la prise de décisions éclairées à tous les niveaux, du scientifique de laboratoire manipulant les réactifs au directeur EHS préparant un audit.

Ce guide explique ce que contiennent les fiches de données de sécurité, comment le cadre GHS normalise la communication sur les dangers chimiques dans le monde entier, ce que la mise à jour HCS 2024 de l'OSHA signifie pour le calendrier de conformité de votre organisation et comment créer un processus de gestion durable des FDS.

Qu'est-ce que le Système général harmonisé (SGH) et pourquoi est-ce important pour la FDS ?

Le Système général harmonisé de classification et d'étiquetage des produits chimiques (SGH) est un cadre international dirigé par les Nations Unies qui normalise la façon dont les dangers chimiques sont classés et communiqués. Avant le SGH, un seul produit chimique pouvait être classé différemment selon les pays, ce qui nécessitait des étiquettes distinctes, des fiches de données de sécurité distinctes et des supports de formation distincts pour chaque juridiction réglementaire.

Le GHS résout ce problème en établissant des critères cohérents pour évaluer les dangers chimiques, ce qui se traduit par des étiquettes normalisées (y compris des mots d'avertissement, des mentions de danger et des pictogrammes) et un format de FDS uniforme en 16 sections reconnu au niveau international.

Le cadre du SGH est maintenu par un sous-comité de l'ONU qui révise régulièrement les directives afin de refléter les connaissances scientifiques actuelles et les meilleures pratiques. La révision importante la plus récente, la révision 7 du GHS, constitue la base de la mise à jour 2024 de la norme de communication des dangers de l'OSHA.

Pour les organisations opérant dans plusieurs pays ou environnements réglementaires, l'alignement du GHS simplifie la conformité en fournissant un cadre de classification unique. Un produit chimique classé et documenté dans le cadre du SGH dans l'UE suit la même structure qu'un produit documenté aux États-Unis ou au Canada, ce qui réduit la duplication et le risque de communication incohérente des dangers entre les sites.

Principaux avantages de la normalisation du SGH :

• Critères de classification des dangers cohérents quel que soit le pays
• Format FDS normalisé (16 sections) utilisé dans le monde entier
• Pictogrammes universels et mots indicateurs qui communiquent visuellement les risques
• Commerce transfrontalier simplifié et conformité réglementaire pour les organisations multisites

Quelles sont les 16 sections d'une fiche de données de sécurité ?

Chaque FDS conforme suit un format obligatoire de 16 sections. L'OSHA exige que les sections 1 à 8 contiennent les informations les plus critiques pour les décisions de sécurité immédiates, tandis que les sections 9 à 16 fournissent des détails techniques, environnementaux et réglementaires.

Mise à jour de la norme de communication des dangers 2024 de l'OSHA : ce qui a changé pour le SDS

En mai 2024, l'OSHA a finalisé une mise à jour majeure de la norme de communication des risques (HCS) afin d'aligner les exigences américaines sur la révision 7 du GHS. Il s'agit de la modification la plus importante apportée au HCS depuis la mise à jour de 2012 qui a adopté pour la première fois le cadre du SGH, et elle affecte directement la manière dont les fiches de données de sécurité sont préparées, tenues à jour et communiquées sur le lieu de travail.

La norme révisée introduit de nouvelles classes de danger, met à jour les critères de classification, affine les exigences d'étiquetage (y compris les dispositions relatives aux petits contenants) et ajoute une spécificité aux exigences relatives au contenu des FDS. L'OSHA s'attend à ce que ces changements réduisent les blessures et les maladies professionnelles liées aux produits chimiques en améliorant la qualité et la clarté des informations sur les dangers mises à la disposition des employés.

Principales échéances de conformité (mises à jour en janvier 2026) :

L'OSHA a prolongé les dates de conformité initiales de quatre mois en janvier 2026 afin de donner aux organisations plus de temps pour mettre en œuvre les changements. Les délais actuels sont les suivants :

• 19 mai 2026 : Les fabricants, les importateurs et les distributeurs de produits chimiques doivent mettre à jour les documents FDS et les étiquettes des substances pures afin de les aligner sur le HCS révisé.
• 20 novembre 2026 : Les employeurs doivent mettre à jour l'étiquetage des lieux de travail, les programmes de formation des employés et les programmes écrits de communication des dangers liés aux substances.
• 19 novembre 2027 : Les fabricants et les importateurs doivent mettre à jour les FDS et les étiquettes des mélanges chimiques.
• 19 mai 2028 : Les employeurs doivent effectuer toutes les mises à jour restantes pour les mélanges.

Pendant la période de transition, les organisations peuvent se conformer au HCS 2012, au HCS 2024 révisé, ou à une combinaison des deux. Cependant, la conformité mixte nécessite une coordination minutieuse pour garantir que les étiquettes, les documents FDS et les supports de formation restent cohérents.

Pour les instituts de recherche et les organisations multisites, ces délais signifient que les processus de gestion des FDS, systèmes d'inventaire des produits chimiques, et programmes de formation des employés tous doivent être revus et mis à jour dans les 12 à 24 prochains mois. Les organisations qui s'appuient sur des méthodes de suivi manuelles, des classeurs papier ou des feuilles de calcul déconnectées courent un risque nettement plus élevé de prendre du retard.

Pour les organisations qui se préparent à respecter ces délais de conformité, il est essentiel de mettre en place une approche structurée de l'inventaire des produits chimiques et de la gestion des FDS. Cela inclut la manière dont les produits chimiques sont suivis, comment les documents FDS sont conservés et comment les mises à jour sont reflétées sur les sites et les équipes.

Notre webinaire sur la création d'un programme d'inventaire des produits chimiques évolutif explique comment structurer les flux de travail de réception, de rapprochement et de rapports de conformité qui permettent de maintenir la cohérence et la mise à jour des enregistrements FDS en fonction de l'évolution des exigences :

Playbook

Ready to implement? Get the full playbook.

Step-by-step guidance on intake, SDS management, MAQ tracking, and Tier II reporting.

Download

Qui a besoin des fiches de données de sécurité et quand sont-elles requises ?

En vertu de la norme de communication des risques de l'OSHA, les exigences de la FDS s'appliquent à l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement en produits chimiques :

Fabricants et importateurs de produits chimiques doivent préparer une FDS pour chaque produit chimique dangereux qu'ils produisent ou importent dans le pays et la fournir aux clients en aval lors de la première expédition.

Distributeurs doit s'assurer que la FDS correcte et à jour accompagne chaque expédition de produits chimiques dangereux aux acheteurs en aval.

Employeurs doit obtenir et tenir à jour une FDS pour chaque produit chimique dangereux présent sur le lieu de travail. Ils doivent être facilement accessibles aux employés pendant chaque quart de travail, et ne pas être rangés dans une armoire verrouillée ou enfouis dans un dossier partagé que personne ne peut trouver en cas d'urgence.

Cette exigence s'applique de manière générale. Il couvre les laboratoires de recherche, les installations de fabrication, les hôpitaux, les exploitations agricoles, les ateliers de maintenance et tout lieu de travail où les employés manipulent des produits chimiques au-delà de l'utilisation habituelle par les consommateurs. Les citations de l'OSHA pour des violations de la communication des risques figurent régulièrement parmi les plus fréquemment émises par l'agence, et les sanctions pour les violations graves peuvent atteindre 16 550 dollars par instance.

Pour les organisations scientifiques qui gèrent des centaines ou des milliers de conteneurs de produits chimiques dans plusieurs laboratoires, bâtiments ou campus, la mise à jour de la documentation FDS constitue un défi opérationnel important que les processus manuels ne peuvent à eux seuls relever de manière fiable.

Comment gérer efficacement les fiches de données de sécurité au sein de votre organisation

La conservation des documents FDS n'est qu'une partie de l'exigence. Le véritable défi en matière de conformité est de s'assurer qu'ils sont à jour, accessibles et connectés à votre inventaire de produits chimiques. Voici à quoi ressemble un processus de gestion des FDS efficace dans la pratique.

La différence entre la gestion des FDS sur papier et la gestion numérique des FDS n'est pas qu'une question de commodité. Cela affecte la préparation à la conformité, le temps de réponse aux urgences et la capacité de votre équipe à trouver les bonnes informations au moment opportun.

1. ‍Gardez les documents FDS liés à votre inventaire de produits chimiques. Une FDS n'est utile que si elle peut être rapidement localisée pour le produit chimique spécifique en question. L'approche la plus fiable est un système électronique qui relie automatiquement les dossiers FDS aux contenants de produits chimiques individuels, consultables par nom de produit chimique, numéro CAS ou fabricant. Cela élimine le problème courant d'avoir un classeur FDS qui ne correspond pas à ce qui se trouve réellement sur l'étagère.
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2. Révision et mise à jour selon un cycle défini. Le SGH recommande de revoir les informations des FDS tous les 3 à 5 ans, même lorsqu'aucune nouvelle donnée sur les dangers n'a été signalée. Les réglementations de l'UE et de l'OSHA exigent également des mises à jour dans les 90 jours suivant l'obtention de nouvelles informations importantes sur les dangers d'un produit chimique. En l'absence d'un processus de révision systématique, les feuilles périmées s'accumulent et créent des lacunes silencieuses en matière de conformité.‍
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3. Assurez-vous que l'accessibilité répond aux attentes réglementaires. L'OSHA exige que le FDS soit facilement accessible à chaque quart de travail. « Facilement accessible » signifie que les employés peuvent localiser rapidement la FDS pertinente, sans avoir à retrouver un superviseur, à rechercher dans des dossiers ou à naviguer dans un répertoire confus. Bases de données FDS électroniques, en particulier celles intégrées à gestion de l'inventaire des produits chimiques, répondent à cette norme en permettant un accès basé sur la recherche depuis n'importe quel poste de travail, terminal de laboratoire ou appareil connecté.‍
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4. Connectez le SDS à la formation et à l'intégration. Chaque employé qui travaille avec ou à proximité de produits chimiques dangereux doit être formé à la lecture, à la compréhension et à l'accès aux fiches de données de sécurité. Cette formation doit être documentée et actualisée chaque fois que de nouveaux produits chimiques sont introduits ou lorsque le contenu des FDS change en raison d'une reclassification. UNE système de gestion de la formation qui suit l'achèvement et déclenche des rappels simplifie la tâche pour les organisations dont les équipes sont nombreuses ou dispersées.‍
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5. Préparez-vous aux audits de manière proactive. Les régulateurs s'attendent à disposer d'un inventaire chimique à jour avec une FDS correspondante pour chaque produit chimique dangereux sur site. Ils vérifient également que les employés savent où trouver les documents FDS et comment les lire. Les organisations qui gèrent les FDS de manière numérique, avec rapports de conformité, peut démontrer son état de préparation à l'audit en quelques minutes au lieu de devoir se bousculer pour rassembler des traces écrites.

Pour en savoir plus sur ce que les régulateurs demandent généralement lors des inspections de sécurité chimique, voir 5 questions courantes posées par les organismes de réglementation des produits chimiques (et comment y répondre).

Les organisations qui mettent en place ou modernisent leur programme d'inventaire des produits chimiques peuvent également explorer Manuel de gestion des stocks de produits chimiques de SciSure pour un cadre étape par étape couvrant la réception, le rapprochement, la gestion des FDS et les rapports réglementaires.

Pictogrammes de danger du SGH : communication visuelle des risques chimiques

Le SGH utilise un ensemble de neuf pictogrammes normalisés, chacun entouré d'une bordure rouge en forme de losange, pour communiquer visuellement des catégories spécifiques de dangers chimiques. Ces pictogrammes apparaissent à la fois sur les étiquettes des produits chimiques et dans la section 2 de chaque FDS.

Chaque pictogramme représente un type de danger distinct : risques pour la santé (tels que la cancérogénicité ou la sensibilisation respiratoire), risques physiques (tels que l'inflammabilité ou l'explosivité) et risques environnementaux (tels que la toxicité aquatique). La standardisation visuelle signifie qu'un travailleur de n'importe quel pays peut reconnaître la catégorie de danger en un coup d'œil, quelle que soit la langue.

Pour les responsables de laboratoire et les responsables de la sécurité et de la conformité, il est essentiel de comprendre les pictogrammes pour stocker correctement les produits chimiques (en s'assurant que les matériaux incompatibles sont séparés), pour sélectionner les EPI appropriés et pour prendre des décisions éclairées quant aux produits chimiques qui peuvent être utilisés dans les espaces communs.

Un guide de référence pour tous les pictogrammes du SGH est disponible auprès de Carte rapide sur les pictogrammes de l'OSHA.

Conclusion

Les fiches de données de sécurité sont l'un des documents les plus importants de tout programme de sécurité chimique. Ils normalisent la façon dont les informations sur les dangers sont communiquées, protègent les personnes qui travaillent avec des produits chimiques au quotidien et constituent la base de la conformité réglementaire en vertu de la norme de communication des risques de l'OSHA.

Alors que le HCS révisé de l'OSHA aligne les normes américaines sur la révision 7 du GHS et que les délais de conformité approchent en 2026 et 2027, le moment est venu pour les organisations de revoir leurs processus de gestion des FDS. Cela implique de vérifier que chaque produit chimique sur site dispose d'une FDS à jour, de s'assurer que les employés peuvent accéder à ces documents et de les comprendre, et de connecter les enregistrements FDS à l'ensemble du inventaire des produits chimiques et infrastructure de sécurité qui soutient les opérations quotidiennes.

Les organisations qui considèrent la gestion des FDS comme un processus opérationnel continu, plutôt que comme une tâche de classement ponctuelle, sont celles qui se tiennent prêtes aux audits, réagissent plus rapidement en cas d'urgence et développent une véritable culture de la sécurité chimique.

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Les laboratoires modernes génèrent d'énormes volumes de données expérimentales. Du criblage à haut débit à l'analyse des processus, à la caractérisation et au contrôle qualité, les flux de recherche actuels produisent des ensembles de données de plus en plus complexes. La saisie de ces données est devenue plus facile grâce aux plateformes de laboratoire numériques, mais transformer ces données en informations exploitables est souvent une autre histoire.

Mais la plupart des laboratoires n'ont pas conçu leurs flux de travail d'analyse des données. Ils se sont développés de façon organique, outil par outil, dossier par dossier. Par conséquent, dans de nombreux laboratoires, l'analyse des données se situe toujours en dehors du flux de travail numérique. Les protocoles peuvent être exécutés et documentés numériquement, mais une fois les données générées, les scientifiques exportent fréquemment les données dans des feuilles de calcul, des outils statistiques ou des logiciels de visualisation pour effectuer des analyses et générer des rapports. Les résultats sont ensuite transférés manuellement dans le système central du laboratoire.

C'est un flux de travail que la plupart des scientifiques reconnaissent. Bien que cela puisse sembler routinier, cela introduit une complexité inutile : cela ralentit la recherche, crée des opportunités d'erreur et rend plus difficile la conservation d'un enregistrement complet et traçable de la façon dont les résultats ont été générés.

À mesure que les organisations de recherche évoluent et que les expériences consomment de plus en plus de données, ces flux de travail déconnectés constituent un obstacle opérationnel majeur.

Dans le cadre de sa vision d'un écosystème de laboratoire numérique de bout en bout véritablement connecté, SciSure s'est associé à DataChaperone pour intégrer l'analyse automatisée des données de laboratoire basée sur l'IA directement dans Plateforme de gestion scientifique (SMP). DataChaperone introduit une couche d'analyse dédiée qui fait actuellement défaut à la plupart des laboratoires. L'intégration permet aux données expérimentales capturées dans SciSure de circuler de manière fluide dans des flux d'analyse automatisés, les résultats étant renvoyés à la plateforme sans traitement manuel des données.

Pour comprendre comment cette intégration aide les clients de SciSure à rationaliser l'analyse de leurs données de laboratoire et à découvrir des informations plus approfondies à partir de leurs données de recherche, nous nous sommes entretenus avec Lars-Eric Feilmich, PDG et cofondateur de DataChaperone. Dans la discussion qui suit, Lars explique comment les flux de travail d'analyse automatisés peuvent éliminer le traitement manuel des données, normaliser les processus analytiques et aider les clients de SciSure à combler l'écart entre la saisie des données et les connaissances scientifiques.

La lacune cachée dans l'analyse des données de laboratoire

Dans la pratique, le décalage entre la génération et l'analyse des données se reflète dans la manière dont les scientifiques travaillent réellement avec les données au quotidien. Même dans les laboratoires qui ont adopté des plateformes numériques, l'analyse des données s'effectue souvent à l'aide de plusieurs outils extérieurs au système central.

Les scientifiques exportent les résultats bruts des instruments dans des feuilles de calcul ou des outils spécialisés, génèrent des graphiques et des rapports, puis saisissent à nouveau manuellement les principaux résultats dans le système central.

« Les scientifiques utilisent généralement 3 à 5 outils différents pour traiter les données brutes et obtenir un résultat communiqué. Il devrait s'agir d'un flux de travail continu, mais dans la pratique, il est réparti sur de nombreux systèmes différents. »

Bien que cela puisse sembler naturel pour de nombreux scientifiques, cela entraîne des frictions et des risques opérationnels importants. Chaque transfert manuel entre les systèmes augmente le risque d'erreurs, ralentit les délais de production des rapports et complique la conservation d'un enregistrement entièrement traçable de la façon dont les résultats ont été générés. Cette fragmentation a un coût réel :

« Les scientifiques consacrent jusqu'à 25 % de leur temps au traitement manuel des données. Vous exportez les résultats d'un système, vous les traitez ailleurs, vous générez des graphiques, puis vous ramenez les résultats sur la plateforme principale. Ce traitement aller-retour des données devient un véritable goulot d'étranglement. »

Dans les environnements réglementés, l'impact peut être encore plus important. Les étapes manuelles nécessitent souvent une vérification secondaire pour garantir l'exactitude des résultats, ce qui augmente la charge de travail et les délais d'exécution pour des équipes déjà sollicitées.

« Les erreurs de copier-coller peuvent sembler mineures, mais elles se produisent régulièrement au sein d'une grande organisation. C'est pourquoi de nombreux environnements réglementés nécessitent une deuxième personne pour examiner les résultats, ce qui allonge encore plus le processus. »

À mesure que les ensembles de données augmentent et que les activités des laboratoires évoluent, cette façon de travailler devient de plus en plus difficile à maintenir.

L'intérêt de l'automatisation des flux de travail d'analyse des données de laboratoire

Reconnaissant que bon nombre de ces inefficacités sont dues au traitement manuel des données, DataChaperone a été créé pour aider les laboratoires à transformer des flux de travail d'analyse fragmentés en processus structurés, standardisés et automatisés.

Plutôt que de compter sur les scientifiques pour déplacer manuellement les données entre les outils, la plateforme agit comme une couche d'analyse dédiée entre les systèmes de laboratoire existants. Il automatise la façon dont les données brutes des instruments sont importées, transformées, analysées et déclarées, tout en incorporant une logique pilotée par l'IA lorsque les décisions analytiques sont trop complexes pour des règles prédéfinies.

« Si un flux de travail d'analyse peut être décrit dans un protocole, nous pouvons l'automatiser. Les scientifiques effectuent les mêmes types d'analyses encore et encore, en traitant les sorties des instruments, en appliquant des méthodes statistiques, en générant des graphiques et en compilant des rapports. Tout cela peut être standardisé et automatisé avec le niveau de flexibilité nécessaire. »

Au cœur de la plateforme se trouve une architecture flexible basée sur Python, qui permet à DataChaperOne de prendre en charge un large éventail de flux de travail scientifiques dans les domaines des sciences de la vie et des applications biotechnologiques. Ces pipelines peuvent tout gérer, de la transformation des données à l'analyse statistique, en passant par la visualisation et la génération de rapports.

Dans la pratique, cela signifie que les modèles d'apprentissage automatique peuvent être appliqués à des tâches telles que la reconnaissance de formes, la détection d'anomalies et la classification, ce qui permet d'exécuter des décisions analytiques complexes de manière cohérente et à grande échelle.

« Qu'il s'agisse de statistiques, de transformation de données, de visualisation ou de flux de travail plus complexes, nous pouvons créer des pipelines qui automatisent la manière dont ces analyses sont effectuées. »

Au-delà de l'automatisation, la plateforme améliore également la cohérence et la traçabilité de l'analyse des données de laboratoire. Chaque étape du flux de travail est explicitement définie et exécutée de la même manière à chaque fois, les variables et les paramètres étant enregistrés, créant ainsi une piste d'audit claire qui suit la manière dont les résultats ont été générés.

DataChaperone propose également des fonctionnalités telles que des contrôles automatisés de la qualité des données, des rapports standardisés et des méta-analyses sur les ensembles de données une fois les flux de travail harmonisés, aidant les organisations à tirer davantage de valeur de leurs données expérimentales au fil du temps.

« Les scientifiques ne sont pas devenus scientifiques pour passer leur temps à déplacer des chiffres entre des feuilles de calcul. Lorsque ces tâches sont automatisées, ils peuvent se concentrer davantage sur l'interprétation des résultats et la conception de meilleures expériences. »

En transformant les processus d'analyse manuels en flux de travail standardisés, la plateforme aide les équipes de recherche à générer des résultats cohérents et reproductibles tout en réduisant les frais opérationnels.

Boucler la boucle entre l'expérience et la compréhension

L'automatisation de l'analyse des données de laboratoire constitue une avancée majeure, mais la véritable transformation se produit lorsque ces flux de travail sont intégrés directement dans les systèmes dans lesquels les expériences sont conçues, exécutées et enregistrées.

C'est là que le partenariat entre SciSure et DataChaperone a un réel impact. Pour DataChaperone, SciSure s'est imposé comme un partenaire naturel car les deux plateformes abordent des aspects complémentaires du flux de travail scientifique.

« Ce qui nous a tout de suite frappé, c'est la complémentarité des plateformes. SciSure fournit l'environnement dans lequel les travaux scientifiques sont organisés et où les données expérimentales sont capturées. DataChaperone fournit la couche d'analyse qui traite ces données. Lorsque vous combinez ces deux fonctionnalités, vous pouvez automatiser l'ensemble du processus, de l'expérience au résultat. »

Cette base numérique est essentielle pour rendre possible l'analyse automatisée. De nombreux organismes de recherche souhaitent introduire des capacités analytiques avancées, mais leurs données expérimentales sont toujours éparpillées sur des feuilles de calcul, des blocs-notes et des systèmes déconnectés.

« Nous discutons souvent avec des laboratoires qui souhaitent automatiser leurs flux d'analyse, mais qui travaillent toujours dans des environnements papier ou partiellement numérisés. Si les données ne sont pas capturées de manière cohérente et numérique, il est très difficile d'automatiser ce qui se passe ensuite. »

En intégrant DataChaperone directement dans l'environnement SMP, les clients de SciSure peuvent désormais passer de l'exécution des expériences aux résultats analytiques au sein d'un seul flux de travail connecté. Les données expérimentales générées et enregistrées dans SciSure peuvent être acheminées directement dans des pipelines d'analyse automatisés, les résultats étant renvoyés à la plateforme et liés à l'expérience d'origine.

Au lieu d'exporter des ensembles de données dans des feuilles de calcul, d'exécuter des analyses dans des outils distincts et de compiler manuellement des rapports, le flux de travail analytique devient un processus structuré intégré à l'environnement numérique du laboratoire.

Prenons l'exemple du contrôle par cytométrie en flux, une étape courante du flux de travail qui nécessite une interprétation subjective :

« En cytométrie en flux, les scientifiques décident où placer les seuils de déclenchement afin d'interpréter les données. Ces décisions sont subjectives et différents scientifiques peuvent les aborder légèrement différemment. Lorsque ce processus est standardisé et automatisé, vous supprimez cette subjectivité et vous rendez l'analyse beaucoup plus cohérente. »

En appliquant des modèles de classification pilotés par l'IA, ces décisions peuvent être codées et exécutées de manière cohérente dans tous les ensembles de données, éliminant ainsi la variabilité tout en préservant l'intention scientifique.

Le même principe s'applique à de nombreux autres flux de travail d'analyse de données de laboratoire, notamment l'analyse d'images microscopiques, le contrôle qualité des tests et la validation statistique. En intégrant ces étapes analytiques directement dans le flux de travail numérique, les laboratoires peuvent s'assurer que les méthodes sont appliquées de manière cohérente entre les projets et les équipes.

Pour les scientifiques, cela signifie moins de temps consacré à des tâches d'analyse répétitives et plus de temps à l'interprétation des résultats.

« Les scientifiques aiment travailler avec les données, mais ils n'aiment pas nécessairement prendre des décisions répétitives qui devraient vraiment être standardisées. Lorsque ces décisions peuvent être encodées dans des flux de travail automatisés, les scientifiques sont libérés des tâches routinières et peuvent se concentrer sur les questions qui font réellement avancer la recherche. »

L'intégration supprime également un goulot d'étranglement courant pour les data scientists et les bioinformaticiens. Les pipelines analytiques qui devraient généralement être modifiés à plusieurs reprises pour différents projets peuvent être mis en œuvre une seule fois et déployés au sein des équipes.

« Ce qui arrive souvent aujourd'hui, c'est qu'un data scientist conçoit un pipeline d'analyse, puis passe le reste de l'année à en gérer des versions légèrement différentes pour différents projets. Grâce à une approche basée sur une plateforme, ils peuvent se concentrer sur la création des meilleures méthodes d'analyse, tandis que la plateforme gère la manière dont ces méthodes sont exécutées et déployées. »

En intégrant l'analyse automatisée directement à la plateforme numérique du laboratoire, l'intégration SciSure-DataChaperone aide les laboratoires à transformer ce qui était autrefois un processus fragmenté en un flux de travail scientifique continu et traçable.

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Transformer les données de laboratoire structurées en informations scientifiques

Une fois que les flux de travail d'analyse des données de laboratoire sont automatisés et intégrés à l'écosystème numérique des laboratoires, les laboratoires gagnent quelque chose d'encore plus précieux que l'efficacité : la capacité de comprendre leurs données à une échelle beaucoup plus large.

Lorsque les expériences sont capturées numériquement, analysées via des flux de travail standardisés et stockées sur une plateforme connectée telle que le SciSure SMP, les ensembles de données n'existent plus en tant que sorties isolées d'expériences individuelles. Au lieu de cela, elles font partie d'un ensemble croissant de données scientifiques structurées qui peuvent être explorées par le biais de projets, d'équipes et de périodes.

Cela ouvre la voie à des formes plus avancées d'analyse des données de laboratoire, où l'IA et l'apprentissage automatique peuvent être appliqués pour identifier des modèles, détecter des anomalies et générer des informations sur les ensembles de données. Les tendances en matière de contrôle qualité, dans le cadre desquelles les laboratoires surveillent le comportement des tests et des contrôles au fil du temps, en est un exemple.

« Si vos données sont stockées et traitées de manière cohérente, vous pouvez commencer à examiner les tendances au fil des expériences. Par exemple, vous pouvez suivre le comportement d'un test ou d'un contrôle au fil du temps et détecter rapidement quand quelque chose commence à dériver. »

Ces fonctionnalités peuvent également être étendues à l'aide de l'apprentissage automatique pour signaler automatiquement les valeurs aberrantes, identifier les tendances émergentes ou détecter de subtils changements dans les performances des tests qui peuvent ne pas être visibles uniquement par une analyse manuelle.

Sans ce niveau de visibilité, les problèmes passent souvent inaperçus jusqu'à ce que les expériences commencent à échouer. Les scientifiques peuvent ensuite avoir à retracer leurs étapes à travers de multiples ensembles de données et systèmes pour identifier la cause première, un processus qui peut prendre des jours, voire des semaines. En revanche, les flux de travail d'analyse standardisés permettent aux équipes de recherche de détecter les problèmes plus tôt et de contrôler plus étroitement les performances expérimentales.

Au fur et à mesure que les ensembles de données s'accumulent, cette cohérence permet également d'approfondir les méta-analyses, qui permettent d'identifier des modèles dans l'ensemble des programmes de recherche plutôt que dans le cadre d'expériences individuelles. Au fil du temps, ces capacités peuvent modifier de manière significative le mode de fonctionnement des organisations de recherche. À mesure que les laboratoires se développent et que le débit expérimental augmente, les flux de travail analytiques manuels constituent souvent un obstacle majeur.

« Les activités des laboratoires sont étonnamment difficiles à étendre. Vous pouvez doubler la taille de votre laboratoire, mais cela ne signifie pas que vous doublez la production. La plupart des goulots d'étranglement sont dus à des processus manuels qui ne s'adaptent tout simplement pas correctement. »

Les flux de travail analytiques automatisés et standardisés permettent de supprimer ces contraintes. Au lieu de nécessiter une interprétation manuelle ou des étapes d'analyse répétitives pour chaque ensemble de données, les pipelines analytiques peuvent fonctionner de manière cohérente et prévisible, ce qui permet aux équipes de traiter de plus grands volumes de données expérimentales sans augmenter proportionnellement la charge de travail.

Pour les responsables de la recherche, cela crée un modèle opérationnel plus évolutif, dans lequel de nouvelles expériences, de nouvelles équipes et de nouveaux projets peuvent s'appuyer sur la même infrastructure analytique.

Peut-être plus important encore, cet environnement structuré jette les bases d'une forme plus approfondie de découverte scientifique.

« Les connaissances se trouvent déjà dans les données. Le défi est que la plupart des organisations ne disposent pas d'un bon moyen de l'explorer. »

Lorsque les données expérimentales, les flux de travail analytiques et les résultats existent tous au sein d'un écosystème numérique connecté, les laboratoires peuvent commencer à découvrir des relations et des informations qui resteraient autrement cachées dans les ensembles de données brutes.

Pour les clients de SciSure, l'intégration à DataChaperone représente une étape importante vers cet avenir, dans lequel la plateforme de laboratoire numérique soutient non seulement les expériences, mais aide en permanence les chercheurs à tirer parti des données générées par ces expériences.

Construire un laboratoire numérique plus connecté

Alors que la taille et la complexité des ensembles de données expérimentales augmentent, le défi pour les laboratoires modernes n'est plus simplement de générer des données, mais de gérer la manière dont ces données sont traitées, interprétées et exploitées.

En intégrant les fonctionnalités automatisées d'analyse des données de laboratoire de DataChaperone directement dans le SciSure SMP, les laboratoires peuvent dépasser les flux de travail fragmentés pour adopter une approche plus connectée des données scientifiques. Les étapes analytiques telles que la cytométrie en flux, l'interprétation des images microscopiques et le contrôle de la qualité des tests peuvent être normalisées et automatisées dans le même environnement que celui où les expériences sont conçues et enregistrées.

L'impact va au-delà de l'efficacité. Lorsque les pipelines analytiques sont appliqués de manière cohérente et que les résultats restent liés à leur contexte expérimental, les laboratoires obtiennent une image beaucoup plus claire de l'évolution de leur science. Les équipes peuvent suivre les performances des tests au fil du temps, identifier les tendances émergentes au fil des expériences et s'assurer que les méthodes analytiques sont appliquées de manière cohérente dans tous les projets.

Pour les clients de SciSure, le partenariat avec DataChaperone représente une étape importante vers un laboratoire numérique plus intégré, où l'expérimentation, l'analyse et les connaissances fonctionnent dans le cadre d'un flux de travail scientifique unique et continu.

Lorsque les expériences et les analyses fonctionnent dans un seul système, les résultats ne sont plus des rapports statiques. Ils deviennent réutilisables, comparables et évolutifs.

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