<p><strong>波士頓 —</strong></p>
<p>想象一個世界，在這個世界裏，生命科學組織始終能夠實時準確地知道他們的庫存情況，消耗品的位置，以及何時重新訂購以防止缺貨，而無需任何人踏入實驗室。這就是 nvisualAI 正在構建的世界。</p>
<p>今天，我推出了 nvisualAI，旨在通過用自動化、基於 RFID 的實時跟蹤替代昂貴的人工和價值流失的庫存勞動，幫助實驗室防止昂貴的研究停滯。</p>
<p>如果你管理或支持一個研究實驗室，你已經知道在週二早上三項實驗在中午之前安排的情況下，耗材管尖用完的感覺，或者意識到本該在兩週前重新訂購的一箱冷凍管竟然沒有出現在採購訂單上。你幾乎肯定知道在計劃下個季度時，面對不完整數據的挫敗感。</p>
<p>通過與無數實驗室操作人員的直接交流，顯然這不僅僅是一個個案問題，因為我的研究顯示，團隊每週因手動庫存盤點和採購訂單而損失多達 20 小時，而每次對話都圍繞着依賴電子表格和突發缺貨的持續壓力。</p>
<p>而且，成本不僅僅體現在時間上。缺貨不僅是經濟損失，更是生產力損失。當科學家無法完成他們的工作時，產能就被浪費：這些產能本可以創造更多收入或推動其他研究。手動盤點加劇了這個問題，因為它沒有創造持久的價值。它只是一個快照，拍攝的瞬間就變得過時，導致了停滯研究的缺貨情況。</p>
<p>nvisualAI 旨在通過提供實時跟蹤來解放實驗室免於被動模式。通過將工業級 RFID 與專門構建的雲軟件相結合，科學家們不再需要擔心當他們伸手去拿材料時，材料是否會在貨架上。但消除手動庫存檢查只是持續監控的副產品，而不是其目的。真正的價值在於不間斷的數據流首次使得 <strong>衡量每個重新訂購決策背後的數字，並利用這些數據優化貨架空間和任何時刻被佔用的庫存資本成為可能。</strong></p>
<p>解決這個問題對我來説是個人的事情，也是我十多年來一直在努力的方向。當我在 13 年前共同創辦 TetraScience 時，生命科學行業正處於雲計算採用週期的初期。建立一家雲原生公司在當時被視為創新；而今天，這對於增加客户價值和使任何企業實現其目標都是至關重要的。十多年後，我決定建立一家 AI 原生公司，出於同樣的根本原因：為生命科學行業提供無與倫比的價值。</p>
<p>但使用 AI 如何使我們的客户受益呢？對於我們的用户來説，這轉化為四個具體的優勢：</p>
<p><strong>開發速度：</strong> 新功能在幾天內交付，而不是幾個月，有時更快。</p>
<p><strong>更高的質量和可靠性：</strong> 問題由 AI 代理自動檢測、診斷和修復。</p>
<p><strong>降低成本：</strong> 精簡的運營意味着更具競爭力的定價和更低的入門門檻。</p>
<p><strong>響應能力：</strong> 問題解決得更快、更準確。</p>
<p>AI 不僅用於提供更快的開發時間表，還用於提高數據報告的準確性，例如在多個 RFID 讀取器位於同一區域時準確定位消耗品。它還將提供有意義的洞察，幫助預測未來需求的變化，並根據消耗品使用趨勢調整重新訂購閾值。</p>
<p>這一切都離不開 LabOps 社區的慷慨支持，他們通過提供關於正確用例和解決實驗室低效問題的最佳方法的寶貴指導，鼓勵和支持我在這一努力中。</p>
<p>通過訪問 <strong>nvisualai.com</strong> 瞭解更多關於基於 RFID 的消耗品跟蹤解決方案的信息。</p>

<p>波士頓初創公司 nvisualAI 推出了一種基於 RFID 的解決方案，旨在通過實時跟蹤自動化實驗室庫存管理。該系統旨在消除手動計數，防止缺貨，並通過提供持續的數據流來優化庫存中的資金，以便進行補貨決策。該平台利用人工智能提高開發速度、可靠性和降低成本，幫助生命科學組織避免因缺少耗材而導致的研究停滯</p>

<p><strong>BOSTON —</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>波士頓 —</strong></p>
</div><p>Imagine a world where life science organizations always know in real-time exactly what inventory is on their shelves, where consumables are located, and when to reorder them to prevent stockouts, all without a single person needing to step foot in a lab. This is the world that nvisualAI is building.</p>
<div class="lb-trans"><p>想象一個世界，在這個世界裏，生命科學組織始終能夠實時準確地知道他們的庫存情況，消耗品的位置，以及何時重新訂購以防止缺貨，而無需任何人踏入實驗室。這就是 nvisualAI 正在構建的世界。</p>
</div><p>Today, I am launching nvisualAI, created to help labs prevent costly research stoppages by replacing expensive, manual, and value-leaking inventory labor with automated, RFID-based, real-time tracking.</p>
<div class="lb-trans"><p>今天，我推出了 nvisualAI，旨在通過用自動化、基於 RFID 的實時跟蹤替代昂貴的人工和價值流失的庫存勞動，幫助實驗室防止昂貴的研究停滯。</p>
</div><p>If you manage or support a research lab, you already know what it feels like to run out of pipette tips on a Tuesday morning with three assays scheduled before noon or realizing that, somehow, a box of cryovials that should have been reordered two weeks ago never made it onto a purchase order. And you almost certainly know the frustration of planning for next quarter with incomplete data.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果你管理或支持一個研究實驗室，你已經知道在週二早上三項實驗在中午之前安排的情況下，耗材管尖用完的感覺，或者意識到本該在兩週前重新訂購的一箱冷凍管竟然沒有出現在採購訂單上。你幾乎肯定知道在計劃下個季度時，面對不完整數據的挫敗感。</p>
</div><p>In speaking directly with countless lab operators, it has become clear that this is not just an anecdotal problem, as my research reveals that teams are losing up to 20 hours every week to manual inventory counts and purchase orders, while every conversation centers on the same frustration of relying on spreadsheets and the constant underlying stress of a sudden stockout.</p>
<div class="lb-trans"><p>通過與無數實驗室操作人員的直接交流，顯然這不僅僅是一個個案問題，因為我的研究顯示，團隊每週因手動庫存盤點和採購訂單而損失多達 20 小時，而每次對話都圍繞着依賴電子表格和突發缺貨的持續壓力。</p>
</div><p>And the cost runs deeper than the hours themselves. Running out of stock isn't just an economic loss, it's a productivity loss. When scientists can't do their job, capacity is wasted: capacity that could have generated more revenue or advanced other research. Manual counting compounds the problem, because it creates no lasting value. It's merely a snapshot that becomes stale the moment it's taken, leading to the very stockouts that stall research.</p>
<div class="lb-trans"><p>而且，成本不僅僅體現在時間上。缺貨不僅是經濟損失，更是生產力損失。當科學家無法完成他們的工作時，產能就被浪費：這些產能本可以創造更多收入或推動其他研究。手動盤點加劇了這個問題，因為它沒有創造持久的價值。它只是一個快照，拍攝的瞬間就變得過時，導致了停滯研究的缺貨情況。</p>
</div><p>nvisualAI aims to free labs from reactive mode by giving them real-time tracking. By pairing industrial-grade RFID with purpose-built cloud software, scientists no longer have to wonder whether a material will be on the shelf when they reach for it. But eliminating manual inventory checks is a byproduct of continuous monitoring, not the point of it. The real value lies in what an uninterrupted data stream makes possible for the first time: <strong>measuring the numbers behind every reorder decision, and using them to optimize both shelf space and the capital tied up in inventory at any moment.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p>nvisualAI 旨在通過提供實時跟蹤來解放實驗室免於被動模式。通過將工業級 RFID 與專門構建的雲軟件相結合，科學家們不再需要擔心當他們伸手去拿材料時，材料是否會在貨架上。但消除手動庫存檢查只是持續監控的副產品，而不是其目的。真正的價值在於不間斷的數據流首次使得 <strong>衡量每個重新訂購決策背後的數字，並利用這些數據優化貨架空間和任何時刻被佔用的庫存資本成為可能。</strong></p>
</div><p>Solving this problem is personal for me, and something I've been building toward for over a decade. When I co-founded TetraScience 13 years ago, the life science industry was at the beginning of the cloud adoption cycle. Building a cloud-native company was considered innovative then; today, it's essential, both for adding customer value and for enabling any enterprise to reach its goals. More than a decade later, I decided to build an AI-native company for that same fundamental reason: to deliver unmatched value to the life science industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>解決這個問題對我來説是個人的事情，也是我十多年來一直在努力的方向。當我在 13 年前共同創辦 TetraScience 時，生命科學行業正處於雲計算採用週期的初期。建立一家雲原生公司在當時被視為創新；而今天，這對於增加客户價值和使任何企業實現其目標都是至關重要的。十多年後，我決定建立一家 AI 原生公司，出於同樣的根本原因：為生命科學行業提供無與倫比的價值。</p>
</div><p>But how does using AI benefit our customers? For our users, it translates into four concrete advantages:</p>
<div class="lb-trans"><p>但使用 AI 如何使我們的客户受益呢？對於我們的用户來説，這轉化為四個具體的優勢：</p>
</div><p><strong>Development speed:</strong> New features are delivered in days, not months, sometimes faster.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>開發速度：</strong> 新功能在幾天內交付，而不是幾個月，有時更快。</p>
</div><p><strong>Higher quality and reliability:</strong> Issues are detected, diagnosed, and fixed automatically by AI agents.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>更高的質量和可靠性：</strong> 問題由 AI 代理自動檢測、診斷和修復。</p>
</div><p><strong>Lower costs:</strong> Leaner operations mean more competitive pricing and lower entry tiers.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>降低成本：</strong> 精簡的運營意味着更具競爭力的定價和更低的入門門檻。</p>
</div><p><strong>Responsiveness:</strong> Problems get solved faster and more precisely.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>響應能力：</strong> 問題解決得更快、更準確。</p>
</div><p>AI isn't just used to offer faster development timelines, but also to enhance the data reporting accuracy, for example by accurately locating consumables when multiple RFID readers are in the same area. It will also surface meaningful insights, helping predict future shifts in demand and adjust reordering thresholds based on consumables usage trends.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 不僅用於提供更快的開發時間表，還用於提高數據報告的準確性，例如在多個 RFID 讀取器位於同一區域時準確定位消耗品。它還將提供有意義的洞察，幫助預測未來需求的變化，並根據消耗品使用趨勢調整重新訂購閾值。</p>
</div><p>All this would have not been possible without the generosity of the LabOps community who have encouraged and supported me in this effort by providing valuable guidance on the right use case to tackle and on the best way to address the inefficiencies in their labs.</p>
<div class="lb-trans"><p>這一切都離不開 LabOps 社區的慷慨支持，他們通過提供關於正確用例和解決實驗室低效問題的最佳方法的寶貴指導，鼓勵和支持我在這一努力中。</p>
</div><p>Learn more about the RFID-based consumable tracking solution by visiting <strong>nvisualai.com</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>通過訪問 <strong>nvisualai.com</strong> 瞭解更多關於基於 RFID 的消耗品跟蹤解決方案的信息。</p>
</div>

波士頓初創公司 nvisualAI 推出 RFID 解決方案，實現實驗室庫存自動化，並提供實時跟蹤功能