几乎没有任何手工作业。我们未来的科学家只关心设计流程、评估数据和配置设备。在实验室机器人的帮助下，大部分流程都是自动化的。因此，人为错误几乎消失，再现性和准确性非常高，流程安全高效，高吞吐量使数据能够更快地生成。这意味着Alva工作的实验室对于公司来说非常重要。没有及时更新实验室的企业很难保持竞争力。阿尔瓦在实验室的工作将确保她的公司的市场领导地位。
数字化思维
阿尔瓦和她的员工都是数字思想家。在未来的实验室中，每个人都可以使用现有技术。这些新技术需要一套新的技能：包括设计思维、软件开发、数据库工作、主动高效的工作以及创造力。数字思维并不一定意味着成为这些领域之一的专家，而是对它有很好的理解并能够理解和应用基础知识。最重要的是组建一个现有技能和工作方法相辅相成的团队。
未来的实验室——未来就是现在
许多机构、公司和其他组织已经认识到实验室数字化的重要性。因此，已经有很多技术应用于实验室，以实现未来的实验室。
实验室机器人
通过使用机器人，可以实现流程自动化，并减轻 购买摩托车所有者邮寄名单 员工的负担。机器人的使用带来了已经提到的各种优点。
数据管理软件
实验室每天都会产生大量的数据。不仅数据量大，而且文件格式多种多样，给数据管理带来了困难。 ELN（电子实验室笔记本）、LIMS（实验室信息管理系统）、CDS（色谱数据系统）、LES（实验室执行系统）和SDMS（科学数据管理系统）只是目前市场上可用的数据管理软件的几个例子。
数字标准
快速、清晰的沟通是合作的关键。这与实验室没有什么不同。如今，世界各地不同实验室之间正在开展合作。标准的使用变得越来越重要 - 不仅在实验室内部，而且在外部，以便能够与其他实验室交换数据。这就是多个组织已经在制定此类标准的原因。其中一些组织是：
同素异形基础
皮斯托亚联盟
SLAS
国际健康七级或 HL7
西拉
使用此类标准的好处包括互操作性、质量、成本效益和易于集成以及遵守法规。
数字化专业知识
正如已经提到的，实验室人员需要新的技能。今天，我们正在寻找已经具备这方面专业知识的专家。另一种选择是对现有专家进行相应培训。随着技术的不断快速发展，员工培训将变得越来越重要。大学既无法跟上，就业市场上也无法提供足够的技术工人。为了快速做出反应，组织需要注意确定市场所需的具体知识和技能，并对员工进行相应的培训。
结论
今天，未来实验室的工作已经开始。机器人、数据管理软件和标准的使用以及市场所需知识的不断更新是实现未来实验室的重要组成部分。
作为一个例子，我描述了 2033 年我们的科学家阿尔瓦在实验室里的日常工作。这样的实验室可能已经存在于当今最现代化的公司中。但这还不是常态。 “未来实验室”一词意味着大多数实验室都将以这种方式工作和构建。各组织早已认识到，未来的实验室已近在眼前，他们的实验室有必要从今天开始，成为不久的将来所需要的实验室。
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