Hoe digitaal kennisbeheer de werkdruk verlicht Vindt u uw eigen laboratorium te veel voor u? 

Laboratoriumhoofden staan voortdurend onder druk: een tekort aan geschoold personeel, toenemende documentatieverplichtingen en kennis die bij elk personeelsverloop verloren gaat. Geen wonder dat velen zich overbelast voelen. Digitaal kennisbeheer laat zien hoe de dagelijkse gang van zaken in het laboratorium kan worden verlicht.

Onlangs heb ik met een paar voormalige collega’s uit mijn tijd als servicetechnicus afgesproken voor een kopje koffie. Destijds installeerden, repareerden en onderhielden we samen laboratoriumapparatuur – en lieten we de klanten daarna vrij snel aan hun lot over. Zo ging dat nu eenmaal. Toen we herinneringen ophaalden, viel ons allemaal dezelfde ontwikkeling op: er is het een en ander veranderd.

Een kopje koffie, drie voormalige collega’s – en een gezamenlijke observatie

Vroeger verliep een installatie ongeveer als volgt: het apparaat opzetten, een korte uitleg geven, klaar. Daarna werd je letterlijk de deur uitgeleid – de klanten wilden zelf aan de slag. Tegenwoordig is dat anders. Instructies duren langer, zijn grondiger en intensiever. Servicetechnici worden inmiddels bijna gevraagd om elke functie een tweede of derde keer uit te leggen voordat ze mogen vertrekken.

Dat was geen op zichzelf staand geval in ons gesprek. Ik hoor dezelfde feedback uit mijn hele netwerk: steeds meer laboratoriemedewerkers hebben moeite om hun eigen apparatuur en processen echt onder de knie te krijgen. Kwaadsprekers beweren dat in wel 80 procent van de servicegevallen de fout bij de gebruiker ligt.

Worden de apparaten slechter – of de medewerkers zwakker? Zo eenvoudig ligt het niet. Het eigenlijke probleem ligt elders: in de steeds toenemende complexiteit waarmee laboratoriumpersoneel in de dagelijkse praktijk van het moderne laboratorium wordt geconfronteerd. Drie oorzaken springen daarbij in het oog.

Reden 1: Automatisering vergroot de complexiteit

Laboratoria automatiseren tegenwoordig op een diepgaandere en bredere schaal dan ooit tevoren. Hele procesketens – van de monstervoorbereiding tot de analyse – verlopen inmiddels geautomatiseerd. Dat is in principe een positieve ontwikkeling: sneller, beter reproduceerbaar en efficiënter.

Maar elke extra schakel in zo’n automatiseringsketen is ook een extra mogelijke foutbron. Als er aan het einde van de keten, bijvoorbeeld bij de detector, een fout optreedt, kan het opsporen van de oorzaak al snel ingewikkeld worden. Lag het aan de monstervoorbereiding? Aan een tussenstap? Aan een verkeerde kalibratie, drie weken geleden? Hoe langer de keten, hoe meer mogelijke foutbronnen – en hoe tijdrovender het opsporen van fouten.

Reden 2: De kennis zit nog steeds in mappen en hoofden

Het tweede punt raakt naar mijn mening de kern van het probleem: om de juiste beslissing te nemen, is context nodig. En die context halen veel laboratoriemedewerkers nog steeds uit oude logboeken, verspreide handleidingen, handgeschreven aantekeningen en in het ergste geval zelfs bij die ene collega die toevallig alles weet over het laboratorium en de apparatuur die erin staat.

Er treedt een fout op, en de zoektocht begint. Je bladert door mappen, vraagt collega’s, doorzoekt archiefkasten en planken. Met een beetje geluk weet je na 60 minuten wat de oorzaak van de fout was. Maar: nu ken je wel de oorzaak, maar nog niet de oplossing. De tweede ronde van de zoektocht begint. Dat is precies de crux van automatisering: wie automatiseert zonder tegelijkertijd de bijbehorende kennis onder de knie te krijgen, loopt het risico dat de automatisering uiteindelijk meer tijd en geld kost dan ze ooit heeft bespaard.

Reden 3: Het tekort aan geschoolde arbeidskrachten verergert de situatie

Een derde, vaak onderschatte factor: er is simpelweg een tekort aan opgeleid laboratoriumpersoneel. Vacatures worden steeds vaker ingevuld door mensen die vanuit een ander vakgebied overstappen, in plaats van door klassiek opgeleid laboratoriumpersoneel, en ook de kwaliteit van de laboratoriumopleiding is merkbaar achteruitgegaan. Nieuwe collega’s hebben minder praktische ervaring, komen dan voor het eerst in aanraking met een complex systeem – en begrijpen daar aanvankelijk slechts een fractie van.

Toenemende complexiteit door automatisering, analoog kennisbeheer en afnemende vakopleiding: dat zijn drie in feite onafhankelijke ontwikkelingen die elkaar versterken. Geen wonder dus dat inwerkperiodes langer duren en de onzekerheid onder laboratoriemedewerkers toeneemt – en geen wonder dat zo velen zich in de dagelijkse laboratoriumpraktijk simpelweg overweldigd voelen.

De doorslaggevende factor: kennisbeheer

Van deze drie factoren is er één die bijzonder goed beïnvloedbaar is – en juist deze heeft de grootste impact: kennismanagement. Als het op de juiste manier wordt toegepast, kan het een aanzienlijk deel van de beschreven problemen opvangen. Als elke fout, elke oplossing en elke tip direct terug te vinden is en aan het juiste apparaat is gekoppeld, duurt het opsporen van fouten niet 60 tot 55 minuten – maar vaak slechts enkele seconden.

Belangrijk hierbij: digitaal kennisbeheer is niet bedoeld om bestaande LIMS- of ELN-systemen te vervangen, maar om deze aan te vullen. LIMS en ELN beheren monsters, resultaten en workflows – maar zelden de impliciete ervaringskennis van de medewerkers: waarom werkt apparaat 3 anders dan apparaat 4? Welke handeling voorkomt op betrouwbare wijze een bepaalde fout? Juist voor dit soort kennis is een apart, laboratoriumspecifiek systeem nodig.

Wat kennisbeheer binnen een laboratorium moet kunnen bieden

Digitale logboeken in plaats van papier: in plaats van tientallen papieren logboeken tegelijk bij te houden, worden keuringen, onderhoudsbeurten en opvallende zaken gebundeld in één doorzoekbaar digitaal systeem – met tags en individueel configureerbare invoervelden in plaats van aantekeningen in doorlopende tekst die niemand meer terugvindt.

Een wiki die bij het apparaat hoort: in plaats van kennis verspreid op te slaan in wiki’s, netwerkschijven en e-mailboxen, wordt deze direct gekoppeld aan het betreffende apparaat, de methode of de processtap. Zo kunnen ook nieuwe of minder ervaren medewerkers in geval van nood snel de juiste informatie vinden – zonder eerst een ervaren collega te hoeven zoeken.

AI-ondersteuning in het dagelijks leven: een in het systeem geïntegreerde AI kan opgeslagen kennis actief benutten: ze beantwoordt vragen over apparaten en processen op basis van de eigen, gecontroleerde documentatie – in plaats van terug te vallen op algemene kennis van het internet, die in een gereguleerde laboratoriumomgeving vaak weinig nut heeft.

Neveneffect: minder stressvolle audits

Een aspect wordt in de discussie over kennismanagement vaak onderschat: de invloed op audits. Wanneer controles, afwijkingen, apparatuurgeschiedenis en de bijbehorende praktijkkennis centraal, doorzoekbaar en volledig gedocumenteerd beschikbaar zijn, verandert de voorbereiding op een audit van een meerdaagse zoektocht door ordners in een kwestie van enkele muisklikken. Auditzekerheid ontstaat zo niet door extra inspanningen vlak voor de afspraak, maar automatisch, als bijproduct van het dagelijkse werk – kennis bruikbaar gemaakt, vanaf het begin meegenomen in het auditproces.

Ook met het oog op het tekort aan geschoold personeel loont dit de moeite: nieuwe medewerkers kunnen aanzienlijk sneller worden ingewerkt als ze niet eerst moeizaam hoeven te vragen waar welke kennis te vinden is, maar deze direct bij het betreffende apparaat of de betreffende processtap kunnen vinden. Dit ontlast ervaren collega’s, die anders steeds weer dezelfde vragen moeten beantwoorden – en het vermindert juist de onzekerheid die de hierboven beschreven, steeds langere inwerkperiodes in de eerste plaats noodzakelijk maakt.

Snel aan de slag zonder eigen IT-infrastructuur

Een veelgehoord bezwaar tegen nieuwe software in het laboratorium is: te omslachtig, te lange implementatietijd, te veel IT-inspanning. Moderne, cloudgebaseerde oplossingen (SaaS – Software as a Service) nemen dit bezwaar grotendeels weg: er is geen eigen serverinfrastructuur nodig en er zijn geen maandenlange IT-projecten nodig. Een implementatie binnen ongeveer twee weken is realistisch, mits vanaf het begin rekening wordt gehouden met de structuur en het proces.

Conclusie: automatisering ja – maar niet zonder de juiste kennis

De automatisering in het laboratorium zal verder toenemen; daar valt niet aan te ontkomen. De werkelijk cruciale vraag is echter: groeit de opgebouwde kennis mee – of blijft deze achter in mappen, logboeken en de hoofden van individuele medewerkers?

Wie in een vroeg stadium investeert in gestructureerd, laboratoriumspecifiek kennisbeheer, verkort niet alleen het opsporen van afzonderlijke fouten van uren tot minuten. Hij maakt zijn laboratorium in zijn geheel beter bestand tegen personeelswisselingen, een tekort aan geschoold personeel en de toenemende complexiteit van moderne analyse. En hij neemt op de lange termijn de schrik weg bij de vraag: „Overweldigd door het eigen laboratorium?“