LIMS-Entwicklung skalieren

Kunde: Ein führendes US-Netzwerk für klinische Diagnostik mit über 50 Standorten. Herausforderung: Das bestehende System litt unter massiven Performance-Problemen bei der Verarbeitung von COVID-19-Testergebnissen, was das kritische Desarrollo de sistema de informacion de laboratorio (LIMS) behinderte und zu Verzögerungen bei der Patientenbenachrichtigung führte. Lösung: Smartbrain stellte ein Team von fünf Senior C#-Entwicklern bereit, um die monolithische Architektur in skalierbare Microservices auf Basis von .NET Core zu überführen. Das Team implementierte eine asynchrone Datenverarbeitungspipeline unter Verwendung von Azure Service Bus, um die Lastspitzen abzufedern. Zusätzlich wurde die Datenbankabfrage durch Entity Framework Core Optimierungen und Caching-Strategien (Redis) neu strukturiert. Die Entwickler arbeiteten eng mit dem internen Team zusammen, um eine nahtlose Integration ohne Ausfallzeiten zu gewährleisten. Ergebnis: Die Systemlatenz bei der Befunderstellung wurde um 75% reduziert, was die Bearbeitung von täglich 50.000 zusätzlichen Proben ermöglichte.

Kunde: Ein mittelständisches Biotechnologie-Unternehmen, spezialisiert auf Krebsforschung. Herausforderung: Die isolierte On-Premise-Infrastruktur verhinderte die standortübergreifende Zusammenarbeit und Datensynchronisation, ein zentrales Problem im Desarrollo de sistema de informacion de laboratorio (LIMS) für globale Forschungsteams. Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei C#-Cloud-Architekten und zwei Backend-Entwicklern leitete die Migration auf eine Azure-Cloud-Umgebung. Sie entwickelten eine sichere API-Schicht, die den verschlüsselten Datenaustausch zwischen den Laboren in den USA und Europa ermöglichte. Besonderes Augenmerk lag auf der Implementierung von Compliance-Features gemäß FDA 21 CFR Part 11, einschließlich elektronischer Signaturen und vollständiger Audit-Trails. Das Team nutzte Blazor für ein responsives Frontend, das Forschern den mobilen Zugriff auf Experimentdaten erlaubte. Ergebnis: Die Datensynchronisationszeit sank von Stunden auf Sekunden, was die Forschungseffizienz um 40% steigerte.

Kunde: Ein großer US-Hersteller von verarbeiteten Lebensmitteln. Herausforderung: Manuelle Dateneingaben führten zu einer hohen Fehlerquote und verzögerten Freigabeprozessen, was das effiziente Desarrollo de sistema de informacion de laboratorio (LIMS) und die Lieferkette gefährdete. Lösung: Smartbrain integrierte zwei erfahrene C#-Entwickler in das QA-Team des Kunden. Ihre Aufgabe war die direkte Anbindung von Analysegeräten (Spektrometer, Waagen) an das zentrale LIMS mittels IoT-Protokollen und C#-Schnittstellen. Sie entwickelten ein Modul zur automatischen Grenzwertüberwachung, das bei Abweichungen sofortige Alarme an das Management sendet. Zudem wurde ein Dashboard zur Echtzeit-Visualisierung der Qualitätskennzahlen (KPIs) implementiert, um schnellere Entscheidungen zu ermöglichen. Ergebnis: Die Fehlerquote bei der Datenerfassung wurde um 95% gesenkt, und die Freigabezeit für Chargen verkürzte sich um durchschnittlich 6 Stunden.