کاربردهای اینترنت صنعتی اشیا چیست؟

"صنعت برای مدت طولانی در حال تمرین دیجیتالی کردن بوده است و تغییرات اخیر این برنامه ها را قدرتمندتر، چابک تر، قابل حمل، هوشمندتر و مستقل تر کرده است. تغییر در CPI افزایشی است. به دلیل مسئولیت های ذاتی مرتبط با راه اندازی یک کارخانه صنعتی." سرجیو فرناندز، رئیس بازارهای شیمیایی، شرکت یوکوگاوا الکتریک، ایالات متحده، می گوید. با این اوصاف، شرکت‌های CPI با موفقیت فناوری‌های دیجیتال را در مقیاس به کار گرفته‌اند، که تا حدی به دلیل تغییر از نرم‌افزاری که روی لپ‌تاپ‌های کاربران اجرا می‌شود به برنامه‌ها و ابزارهایی با عملکرد بالا{4}} که اکنون تقریباً از هر کجا قابل دسترسی هستند، هدایت می‌شود.

فرناندز توضیح می‌دهد: «رایانش ابری نه تنها بودجه‌های CAPEX را کاهش می‌دهد، بلکه در دسترس بودن مدل‌های فرآیند را، خواه در حالت{0}}پایدار یا پویا، بدون توجه به مکان کاربر نهایی، تسهیل می‌کند. با این حال، او نسبت به فرض ساده این که مدل‌های کارخانه دیجیتال (مهم نیست چقدر پیشرفته) از نظر ماندگاری کاملاً دقیق باشند، هشدار می‌دهد. "فرآیندهای صنعتی مانند موجودات زنده هستند؛ آنها در طول زمان تغییر می کنند. هر گونه نمایش ریاضی، مانند یک دوقلو دیجیتال، باید تطبیق داده شود و باید از طریق مکانیزمی به روز شود. فراتر از آن، آنها در نهایت کنار گذاشته می شوند. دارایی ها نیاز به توجه دارند، آنها به بودجه نیاز دارند تا پایداری خود را حفظ کنند." او افزود. با نگاهی به آینده، با ظهور بیشتر و بیشتر عملیات‌های مستقل، نیاز مبرم به امنیت و پایداری به این معنی است که هنگام استقرار منابع انسانی در کنار دارایی‌های دیجیتال، باید تعادل هوشمند برقرار شود. فرناندز گفت: «عملیات میدانی خطرناک، اقدامات تکراری، فعالیت‌های معمول، سفرهای غیرضروری در میدان برای جمع‌آوری داده‌ها و بازرسی‌ها در مناطق خطرناک را می‌توان به طور هوشمندانه با فناوری‌های فعلی و آتی مورد بررسی قرار داد.» وی افزود که در نظر گرفتن{9} فناوری‌های دیجیتال پیشرفته به‌عنوان عناصر کلیدی می‌تواند معماری را ایجاد کند که می‌تواند الهام بخش بیشتری از نوآوری انسان باشد. این به معنای بهبود مستمر عملیات، پیش‌بینی اختلال بعدی و بهینه‌سازی کل زنجیره ارزش است.» دارایی ها نیاز به توجه دارند. آنها برای حفظ پایداری خود به بودجه نیاز دارند."

راجش راماچاندران، مدیر ارشد دیجیتال اتوماسیون صنعتی ABB، تکرار کرد: «توسعه یک مدل نرم‌افزاری که یک فرآیند یا دارایی را تقلید می‌کند، برای اهرم دیجیتالی‌سازی واقعی کافی نیست.). . «در حال حاضر گرایش به سمت دوقلوهای هوش مصنوعی صنعتی برای کارخانه‌های دیجیتال است. او به چگونگی پیش‌بینی و بهینه‌سازی مجموعه‌ای از نتایج می‌پردازد. خوب-کوک متفاوت است پارامترها." راماچاندران تاکید می‌کند که هوش مصنوعی خالص را نمی‌توان «همان‌طور که هست» در محیط‌های صنعتی به کار برد، و اینکه تخصص حوزه مربوطه برای دریافت پیچیدگی عملیات CPI، مانند مشخصات کیفی محصول نهایی یا وجود ناخالصی‌های مواد خام، ضروری است. تخصص، که در یک مدل شناختی ساخته شده از طریق پلت فرم نرم افزار ABB Ability Genix به اوج می رسد. Genix آنچه را که ما یک مدل شناختی می‌نامیم می‌سازد که بر اساس داده‌های سیستم‌های مختلف مانند تعمیر و نگهداری، ابزار دقیق و آزمایشگاه‌ها است. این بدان معناست که به پیش‌بینی‌های بهینه‌سازی دقیق‌تر کمک می‌کند. راماچاندران افزود. او با استناد به مطالعات صنعتی که نشان می‌دهد، به‌طور متوسط، یک کارخانه فقط از ۲۷ درصد داده‌های تولید خود استفاده می‌کند، در حالی که مهندسان ممکن است تا ۸۰ درصد از زمان خود را صرف جمع‌آوری داده‌ها کنند، پیش‌بینی کرد که پلت‌فرم‌های نرم‌افزاری پیشرفته به کاهش این عدم تعادل کمک می‌کنند{11}} او می‌گوید: «ما اساساً به حوزه‌هایی می‌پردازیم که نیاز به بازگشایی و اعمال ارزش برای حداکثر بهره‌برداری صنعتی در AI داده‌های غیرمصرف داریم. ساده کردن داده ها ادغام."

پلتفرم های هوشمند

شکی نیست که پلتفرم‌های نرم‌افزار صنعتی در سال‌های اخیر قدرتمندتر شده‌اند، زیرا شرکت‌های بیشتری از موارد استفاده از هوش مصنوعی صنعتی و یادگیری ماشین (ML) استفاده می‌کنند. مایکل تورزیدلو، مدیر محصول برای تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین در امرسون (سنت لوئیس، میسوری؛ ) توضیح می‌دهد: «در CPI، این نوع فناوری‌ها در همه جا از نظارت بر دارایی گرفته تا پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی- ادغام می‌شوند تا برج‌های مشعل را بازرسی کنند. اما Tworzydlo هشدار می‌دهد که در مورد ارزش این راه‌حل‌ها بیش از حد-تبلیغ نمی‌شود بدون اینکه نیازی به درک اهمیت اصول مهندسی اساسی باشد. "به عنوان یک مهندس شیمی، اصول اولیه تجزیه و تحلیل بهترین مکان برای شروع است، که با یک تجزیه و تحلیل مبتنی بر اصول شروع می‌شود، مانند تجزیه و تحلیل مبتنی بر نحوه عملکرد مبدل حرارتی. سازمان می‌تواند سپس به یک رویکرد مبتنی بر داده{8}}با استفاده از هوش مصنوعی یا ML برای مقابله با فرآیندهای پیچیده‌تر یا مشکلات گسترده‌تر- تبدیل شود." او می افزاید.

پیج مورس، مدیر صنایع شیمیایی Aspen Technology, Inc توضیح می‌دهد: «هوش مصنوعی قابلیت‌های قدرتمندی را برای CPI ارائه می‌کند، اما برخی از شرکت‌ها تلاش می‌کنند تا آن را به طور موثر در چالش‌های تولید به کار ببرند.

در پاسخ، AspenTech تعبیه هوش مصنوعی را در پلتفرم نرم‌افزار خود آغاز کرده است، که آن را برای طیف وسیع‌تری از کاربران قابل دسترس‌تر می‌کند. مورس خاطرنشان می‌کند که ترکیب اولین-اصول مهندسی با هوش مصنوعی و تخصص دامنه می‌تواند به کاربران کمک کند تا راه‌حل‌هایی را برای مشکلات پیچیده‌ای که باید در CPI حل شوند، پیدا کنند. حسگرها، طراحی دستگاه های جدید و فرآیندهای گسترده{3}} دارایی را ادغام کنید. مهندسان اکنون می‌توانند از ML برای ساخت سریع‌تر مدل‌های غنی برای استفاده از داده‌های شبیه‌سازی یا کارخانه، اضافه کردن تخصص دامنه، اصول مهندسی و محدودیت‌های طراحی بدون نیاز به فرآیند عمیق یا تخصص هوش مصنوعی استفاده کنند.» مورس گفت. بسیاری از شرکت‌های CPI با شکاف‌های مهارتی قانونی مواجه هستند.

علاوه بر غلبه بر شکاف های نیروی کار، ابتکارات پایداری حوزه دیگری است که شرکت های CPI به طور فزاینده ای تلاش های خود را متمرکز می کنند. مورس می‌گوید: «صرفه‌جویی در هزینه‌ها منجر به بسیاری از تلاش‌های دیجیتالی‌سازی شده است، اما شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای بر ضایعات و انتشار گازهای گلخانه‌ای از واحدهای تولیدی و همچنین بهبود کارایی و قابلیت اطمینان تمرکز می‌کنند. وی افزود: شبیه‌سازی فرآیند به توسعه محصولات جدید برای مقابله با چالش‌های فنی اقتصاد دایره‌ای مانند بازیافت مولکولی و طراحی جدید پلاستیک کمک می‌کند و با کمک هوش مصنوعی این فعالیت حتی سریع‌تر می‌شود.

این قابلیت پیش‌بینی در دستیابی به اهداف پایداری خاص، مانند کاهش آلودگی هوا از طریق سیستم‌های نظارت بر انتشار پیش‌بینی‌کننده (PEMS)، عملکردی از پلتفرم Emerson's Plantweb Optics Analytics، که سیستم‌های کنترل ML و AI را از طریق دوقلوهای دیجیتال و استقرار توزیع‌شده به کار می‌برد، به طور فزاینده‌ای ارزشمند است. "به عنوان بخشی از Plantweb Optics Analytics، ما می‌توانیم PEMS را برای نظارت و تخمین انتشار با استفاده از مدل‌ها و ML برای بهینه‌سازی پویا تولید را مستقر کنیم. با PEMS، می‌توانیم مدل‌هایی را بر اساس متغیرهای فرآیندی که ضبط شده‌اند بسازیم و از آنها برای تخمین و در نهایت کاهش انتشار استفاده کنیم." تورزیدلو گفت.

تعهد نرم افزار به استراتژی پایداری فراتر از کاهش انتشار است. "ظهور محصولات و فناوری‌های پایداری که از زباله‌ها استفاده مجدد یا بازیافت می‌کنند، زمینه رشد صنعت شبیه‌سازی فرآیند است که مشکلات جدید و فرصت‌های جدیدی را ارائه می‌کند. حوزه‌های رشد اخیر شامل شبیه‌سازی فرآیند مشتقات کنف (به عنوان مثال، CBD) و کنترل‌های بهبود یافته برای کاهش انتشار از منابع انرژی تجدیدپذیر است. مناطق رشد بیشتر برای صنعت شیمیایی شامل سوخت‌های زیستی، بازیافت CO2 و گزینش سوخت زیستی است." دیوید هیل، مدیر پشتیبانی فنی در شرکت Chemstations (هوستون، TX) می گوید.

هیل معتقد است که چشم انداز شبیه سازهای فرآیند را می توان با ایجاد اتحادهای محصول با ابزارهای جانبی در CPI افزایش داد. مهندسانی که از شبیه سازهای فرآیند استفاده نمی کنند، اغلب ابزارهایی دارند که می توان با اتصال به شبیه ساز فرآیند، آنها را بهبود بخشید. در بخش‌های ایمنی، کنترل فرآیند و انرژی، فرصت‌های زیادی برای ترکیب ابزارهای{2} ویژه صنعت با اولین اصول شبیه‌سازهای فرآیند وجود دارد." هیل توضیح می‌دهد. هیل معتقد است محرک‌های این تغییر شامل کاهش گازهای گلخانه‌ای، بهره‌وری انرژی، بهینه‌سازی بر اساس مدل‌های ترمودینامیکی، بهبود ایمنی و فرصت‌هایی برای کنترل فرآیند پیشرفته با استفاده از شبیه‌سازی دقیق خواهد بود.

واقعیت گسترده

علاوه بر هوش مصنوعی و ML، پلت‌فرم‌های نرم‌افزار واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) نیز در کارخانه‌های صنعتی در حال افزایش هستند-و به دلیل افزایش تقاضا برای کار از راه دور در طول همه‌گیری، دیگر این نوع فناوری را به عنوان یک کالای "لوکس" و مفیدتر از قبل نمی‌بینند. با تعداد کمتری از افراد در گیاهان به دلیل بیماری های همه گیر، گیاهان از فناوری های جدید استقبال می کنند. ar می تواند اطلاعات دیجیتال را در دنیای واقعی پوشش دهد، که به تجهیز بهتر کارگران کمک می کند تا وظایف را با دقت بیشتر و با سهولت بیشتر انجام دهند." تورزیدلو از امرسون گفت. در مورد آینده هوش مصنوعی، ML و AR در نرم افزارهای صنعتی، موارد استفاده مطمئناً به گسترش خود ادامه خواهند داد. "هنوز مقدار زیادی پتانسیل استفاده نشده وجود دارد. در نهایت، ما شروع به هدف قرار دادن فرآیندهای خاصی برای عملیات مستقل خواهیم کرد.

Aveva Group plc (کمبریج، انگلستان؛) مفاهیم AR و VR را در پلتفرم واقعیت توسعه یافته (XR) خود قرار داده است، و یکی از برنامه های کاربردی مرتبط ویژه آموزش پرسنل است. "سیستم آموزش فراگیر XR به شرکت ها اجازه می دهد دانش عملیاتی را هنگام جایگزینی اپراتورهای با تجربه بازنشسته، که برای ایمنی و عملکرد کارخانه حیاتی است، جذب و حفظ کنند. این آموزش رفتاری نه تنها برای اپراتورهای خط مقدم، بلکه برای مهندسان، تکنسین ها و امدادگران اضطراری نیز قابل اعمال است." Ravi Gopinath، مدیر ارشد ابر و مدیر محصول Aveva، توضیح می دهد.

در یک مثال، یک برنامه آموزشی اپراتور که توسط Aveva و Shell (ههه، هلند؛) ایجاد شده است، بر آموزش رفتاری برای بهبود شایستگی های ایمنی تمرکز دارد. گوپیناث می گوید: "با این رویکرد رفتاری، یک اپراتور می تواند در مورد نحوه عملکرد او در مواجهه با یک موقعیت تصادفی یا اپیزودیک در کارخانه آموزش داده و ارزیابی شود." و در پروژه دیگری، Aveva; مرکز تجسم داده‌های واقعی-که بیش از 120 داشبورد و 200000 نقطه داده را در یک صفحه غول‌پیکر تعاملی گرد هم می‌آورد.

آموزش تنها بخشی از پتانسیل XR است. برنامه‌های مبتنی بر تبلت{1} AR برای پشتیبانی از کارکنان میدانی استفاده شده است. استفاده از واقعیت افزوده برای اتصال مدل‌های واقعیت مجازی در رایانه لوحی‌ها با اطلاعات{3}}در زمان واقعی و فرآیندهای هدایت‌شده، اجرای بهتر کار را امکان‌پذیر می‌کند، بنابراین از خرابی‌های پرهزینه جلوگیری می‌کند و زمان خرابی را کاهش می‌دهد. با نگاهی به آینده، Aveva معتقد است که نرم‌افزار XR می‌تواند طراحی تاسیسات و مهندسی پروژه‌های سرمایه‌ای را با خودکارسازی مدل‌های گیاهی سنتی سه بعدی که در مرحله طراحی استفاده می‌شوند، به طور چشمگیری بهبود بخشد. تبدیل به VR به شما این امکان را می دهد که حتی قبل از خرید تجهیزات، طرح های ارگونومیک را بررسی و بهبود بخشید. کارخانه های مجازی می توانند به طور کامل در فضای ابری وجود داشته باشند و امکان همکاری بین مهندسان مستقر در مناطق مختلف را فراهم کنند
دفاتر و یا حتی در قاره های مختلف.

با توسعه قابلیت‌های جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در پلت‌فرم‌های نرم‌افزاری، ابزارهای تحلیلی قدرتمند به ابزارهایی برای تصمیم‌گیری{1}}خود خدماتی و مقیاس‌پذیر{1} برای مهندسان شیمی تبدیل شده‌اند، که می‌توانند عملکرد خود را در آنها بسازند تا نیازهای فرآیندی خاص را برآورده کنند. Edwin van Dijk، معاون بازاریابی در TrendMiner NV، می‌گوید: با چنین ابزارهای دموکراتیک شده، مهندسان می‌توانند از داده‌های منابع مختلف - به عنوان مثال، کیفیت دسته‌ای و غیره. - برای بهبود کیفیت فرآیندهای خود استفاده کنند. داده‌ها از منابع مختلف{6}}برای مثال، اطلاعات آزمایشگاهی مانند کیفیت دسته‌ای را می‌توان به داده‌های پردازش با داده‌های نگهداری مرتبط کرد. ). "هدف دموکراسی‌سازی تجزیه و تحلیل‌ها این است که بینش‌های عملی را در اختیار هر اپراتور، از اتاق کنترل گرفته تا اتاق هیئت مدیره، برای اتخاذ تصمیم‌های مبتنی بر داده-در دسترس قرار دهد. با اجازه دادن به کاربران برای ایجاد داشبوردهای خود بر اساس اثر انگشت، مانیتورها و نماهای متنی، فراتر از ابزارهای داشبورد سنتی است." ون دایک اضافه می کند. با تشخیص الگو، مهندسان می توانند عملکرد عملیاتی را بررسی کنند و از رفتار عملیاتی خوب برای نظارت بر فرآیند استفاده کنند. علاوه بر این، آنها می توانند حسگرهای "نرم" خود را برای نظارت بر آنچه حسگرهای فیزیکی نمی توانند اندازه گیری کنند، مانند مشخصات کیفیت محصول، ایجاد کنند.

یکی از داستان‌های موفقیت‌آمیز تجزیه و تحلیل داده‌ها که توسط TrendMiner گزارش شد، مربوط به یک کارخانه شیمیایی بود که دریچه‌های چسبناک را تجربه می‌کرد که باعث تاخیر بین تغییرات در خروجی دریچه و پاسخ واقعی فرآیند شد. این کارخانه می‌خواست دقیقاً تشخیص دهد که چه زمانی شیرها شروع به چسبیدن کردند، بنابراین آنها باید هرگونه انحراف از رفتار مورد انتظار دریچه‌ها را بررسی می‌کردند و سپس پارامترهایی را پیدا می‌کردند که بین دوره‌های رفتاری «عادی» و «بد» دریچه‌ها تمایز قائل می‌شد. این پارامترها به هشدارهایی برای رفتار خارج از فاز تبدیل می شوند که نه تنها به پرسنل از وضعیت اطلاع می دهد، بلکه اقدامات اصلاحی احتمالی را نیز پیشنهاد می کند. "با استفاده از راه حل تجزیه و تحلیل خود سرویس، متخصصان فرآیند می توانند از قابلیت های AI و ML تعبیه شده برای جستجو و اعتبارسنجی مسائل تولید با استفاده از تجزیه و تحلیل روند با سرعت بالا استفاده کنند.

حتی با وجود طیف گسترده ای از ابزارهای نرم افزاری موجود و برنامه های تلفن همراه برای انتخاب، برخی از کاربران هنوز به راه حل های بسیار سفارشی برای رفع نیازهای تجاری خود نیاز دارند. اینجاست که-برنامه‌نویسی داخلی می‌تواند مفید باشد. JourneyApps (Denver, Colo.;) یک پلت‌فرم توسعه برنامه با بهره‌وری بالا ارائه می‌کند که کاربران می‌توانند از آن برای نوشتن کد خود استفاده کنند و در نتیجه برنامه‌های پیچیده‌تری نسبت به سازندگان برنامه‌های غیرکدگذاری‌شده، که توسط برنامه‌نویس‌های غیر{6} آنها هدف قرار می‌گیرند، ارائه می‌کند. Simplicity. Conrad Hofmeyr، مدیر عامل JourneyApps توضیح می دهد، "این بدان معنی است که منطق تجاری پیشرفته، محاسبات مهندسی و ادغام های بسیار سفارشی شده را می توان در عرض چند روز بدون هزینه های سنگین سنتی مرتبط با توسعه نرم افزار پیاده سازی کرد." او خاطرنشان می کند که اکثر مهندسان شیمی از طریق ابزارهایی مانند Microsoft Excel Macros یا Matlab تجربه اولیه کدنویسی یا اسکریپت نویسی دارند، بنابراین می توانند به سرعت مهارت های برنامه نویسی لازم برای استفاده از JourneyApps را برای ساخت برنامه های پیچیده ای که عملکردهای حیاتی کسب و کار را خودکار و ساده می کنند، به دست آورند.

به عنوان مثال، Hofmeyr نمونه‌ای از یک شرکت CPI را ذکر می‌کند که یک برنامه کاربردی اختصاصی برای رویه‌های عملیاتی استاندارد (SOPs) ایجاد کرده است، و آنها را قادر می‌سازد از SOPهای مبتنی بر صفحه‌گسترده دستی-به یک برنامه کنترل‌شده مرکزی- با یک مسیر حسابرسی کامل حرکت کنند. او می افزاید: "قابلیت سفارشی سازی ارائه شده توسط JourneyApps به این معنی است که برنامه های کاربردی جهانی می توانند برای نیازهای محلی و یکپارچه سازی سیستم تنظیم شوند." در مثالی دیگر، یک تولیدکننده مواد شیمیایی میدان نفتی برنامه کاربردی خود را برای اجرای محاسبات کلیدی مورد استفاده در فرآیند گزارش میدانی روزانه خود و تولید مستندات گزارش، در حالی که کاربران در یک سایت آفلاین آفلاین بودند، توسعه داد.

نگاه به آینده تا استفاده نهایی

نرم افزارهای پیشرفته و ابزارهای مدل سازی نیز امکان ایجاد محصولات نهایی ایمن تر و کارآمدتر را در بسیاری از صنایع، از قطعات خودرو گرفته تا داروسازی، فراهم می کنند. یک مثال ابزار مهندسی کامپیوتری اولتراسیم (CAE) BASF SE (لودویگشافن، آلمان) برای مدل‌سازی ویژگی‌های مواد است که اخیراً برای مدل‌سازی طیفی از مواد الاستومری گرمانرم از پردازش اولیه در کل زنجیره پردازش به‌روزرسانی شده است. پایان-استفاده از محصولات. چرخه‌های توسعه کوتاه‌تر و برنامه‌های تهاجمی فشار فزاینده‌ای را بر مهندسان وارد می‌کند تا عملکرد محصول را در اولین بار به درستی انجام دهند. ماریو لامبی، رهبر تیم CAE برای مهندسی شبیه‌سازی در BASF در آمریکای شمالی، می‌گوید: دقت پیش‌بینی یک مزیت بزرگ است. توصیف خواص مواد ناشی از فرآیند-به عنوان به‌علاوه ابزارهای بهینه‌سازی عددی که امکان تغییرات سریع هندسه را فراهم می‌کنند، Ultrasim پایه و اساس طراحی قطعات بهتر را می‌سازد."

"فرآیند خصوصیات مواد داده های لازم را تولید می کند که برای دقت پیش بینی رفتار قطعات واقعی ضروری است. مدل های نظری مواد که برای این منظور توسعه یافته اند با استفاده از اطلاعات آزمایش ها کالیبره می شوند، بنابراین اطمینان حاصل می شود که رفتار نشان دهنده شرایط واقعی تولید است و نه یک موقعیت دلخواه که از واقعیت دور است." وی افزود: «نمونه‌های زیادی از مجموعه‌های پیچیده مانند صندلی‌های خودرو وجود دارد که تست تصادف شده‌اند و این آزمایش‌ها از دقت پیش‌بینی Ultrasim برای ایجاد قطعاتی استفاده می‌کنند که تست‌های اعتبارسنجی را پشت سر می‌گذارند. این به‌طور چشمگیری چرخه توسعه را کوتاه می‌کند و تغییرات طراحی را به حداقل می‌رساند.

برای فرآیندهای{0}دقت بالا در آزمایشگاه‌های تحقیق و توسعه و تجزیه و تحلیل کیفیت برای مواد بیودارویی و سایر محصولات با ارزش{1}، ابزار نرم‌افزار را می‌توان برای اهداف مختلفی از جمله تسهیل طرح تداوم کسب‌وکار سازمان (BCP) استفاده کرد. مدیر بازاریابی محصول نرم‌افزار کروماتوگرافی شرکت Thermo Fisher گفت: نرم‌افزار کارآمد می‌تواند تعداد خطرات را در طول بازرسی‌های آزمایشگاهی کاهش یا کاهش دهد، آزمایش رویداد را ساده‌سازی کند، و روش‌های خودکار را می‌توان برای بازیابی سیستم‌ها پس از یک رویداد یا حتی فعال نگه داشتن آنها در طول یک رویداد استفاده کرد، که همه این‌ها BCP را ساده می‌کنند. علاوه بر این، آزمایشگاه‌ها می‌توانند BCP را با انتخاب نرم‌افزار یکپارچه که شامل سیستم داده‌های کروماتوگرافی (CDS)، سیستم مدیریت اطلاعات آزمایشگاهی (LIMS) و سیستم اجرای آزمایشگاهی (LES) است، ساده‌تر کنند. ون کان توضیح می دهد: "هر دو نرم افزار LIMS و CDS باید ابزارهایی را برای نظارت بر صلاحیت، کالیبراسیون و نگهداری ابزار، حتی برای قطعات جداگانه، فراهم کنند." نرم‌افزار CDS همچنین باید به کاربران کمک کند تا با بی‌نظمی‌های تحلیلی مقابله کنند و ویژگی‌های ایمنی خرابی شبکه را- تعبیه کرده باشد تا اطمینان حاصل شود که در صورت قطع شبکه، عملیات بدون دخالت انسان ادامه می‌یابد. برای جلوگیری از اختلالات ناشی از حملات امنیت سایبری، وان کان توصیه می‌کند که آزمایشگاه‌ها CDS و نرم‌افزارهای دیگر را در دامنه‌ای جدا از سیستم دفتر اصلی اجرا کنند تا از تهدیدات سایبری بالقوه از طریق ایمیل جلوگیری شود. در نهایت، مانند هر پلت فرم نرم افزاری خودکار، عامل انسانی باید در نظر گرفته شود. "خطای انسانی را می توان با کنترل کارهایی که کاربران می توانند و نمی توانند انجام دهند، و به آنچه که می توانند و نمی توانند به آنها دسترسی داشته باشند، به حداقل رساند. علاوه بر این، ابزارهایی باید برای خودکارسازی هرچه بیشتر اقدامات ممکن در دسترس باشند. تعامل کمتر با کاربر برابر با خطای کمتر است." او اضافه کرد.