Ustrukturyzowany cykl B+R
Od celów biznesowych i hipotez po analizę wyników i decyzję - wszystkie etapy realizowane w jednym miejscu, bez przeskakiwania między systemami i arkuszami kalkulacyjnymi.
Lubelski Instytut Badawczo-Rozwojowy
Lubelski Instytut Badawczo-Rozwojowy projektuje i wdraża nowoczesne narzędzia oraz metody pracy dla środowisk B+R. Wspieramy organizacje w strukturyzowaniu procesów badawczych - od hipotezy do audytowalnej decyzji. Łączymy rygor naukowy z pragmatyzmem wdrożeniowym, a dane i wiedzę ekspercką z możliwościami sztucznej inteligencji. InnoLab AI jest jedną z naszych cyfrowych platform wspierających ten model pracy.
Cyfrowa platforma B+R
Platforma InnoLab AI porządkuje pełny cykl badawczo-rozwojowy. Cele biznesowe, hipotezy, eksperymenty, dane i raportowanie - w spójnym środowisku z natywnym wsparciem AI na każdym etapie.
Od celów biznesowych i hipotez po analizę wyników i decyzję - wszystkie etapy realizowane w jednym miejscu, bez przeskakiwania między systemami i arkuszami kalkulacyjnymi.
Sztuczna inteligencja wspiera formułowanie hipotez, analizę danych, syntezę wniosków i przygotowanie raportów - zintegrowana bezpośrednio w przepływ pracy, nie jako osobne narzędzie.
Każdy eksperyment, wynik i decyzja rejestrowane z pełnym kontekstem. Ślad decyzyjny gotowy do audytu i raportowania zewnętrznego - bez dodatkowego wysiłku dokumentacyjnego.
Platforma integruje się z aparaturą laboratoryjną i zewnętrznymi źródłami danych, eliminując ręczne przepisywanie wyników i zapewniając jedno, wiarygodne źródło prawdy o projekcie.
| Cecha | LIMS / ELN | ERP / PLM | Chmury R&D | InnoLab AI |
|---|---|---|---|---|
| Cele biznesowe i hipotezy | ✕ | Częściowo | Częściowo | ✓ |
| Realizacja laboratoryjna | ✓ | ✕ | Częściowo | ✓ |
| Natywny kopilot AI | ✕ | ✕ | Częściowo | ✓ |
| Śledzenie end-to-end | Częściowo | Częściowo | Częściowo | ✓ |
| Integracja z aparaturą | ✓ | ✕ | Częściowo | ✓ |
Rzeczywistość dzisiejszego B+R
Zespoły badawcze pracują równolegle w prezentacjach, arkuszach, mailach, notatkach i częściowych systemach laboratoryjnych. Nie istnieje jedno, spójne źródło prawdy o projekcie.
Excel, maile, notatniki, LIMS, ELN - każdy projekt żyje w innym miejscu. Brak jednego źródła prawdy.
Trudno porównać hipotezy, wyniki i koszty w jednym widoku. Decyzje zwalniają lub zapadają bez kontekstu.
Wiedza praktyczna ginie wraz z rotacją zespołu. Eksperymenty są powtarzane, bo wyniki nie są dostępne.
Raporty składane ręcznie z wielu źródeł. Każda iteracja dokumentacji pochłania dni robocze.
Zarządzanie wieloma projektami B+R jednocześnie jest chaotyczne. Blokery i zależności są niewidoczne.
Koszt operacji
czasu pracy zespołów B+R pochłaniają operacje i biurokracja - zamiast realizować istotne badania a tym samym tworzyć wartości istotne biznesowo i społecznie.
Dane z poprzednich eksperymentów są trudne do znalezienia. Czas mija na przeglądaniu folderów i maili.
Te same dane są ręcznie przenoszone między arkuszami, systemami i dokumentami raportowymi.
„Raport_final_v3_ostateczny.xlsx" - każdy zna ten problem. Brak kontroli wersji dokumentów niszczy wiarygodność danych.
Każdy raport to projekt sam w sobie - kopiowanie, formatowanie, weryfikacja spójności. Dni, nie godziny.
Skutek: wolniejsze iteracje, duplikacja pracy i utrata wiedzy praktycznej.
Jedno środowisko pracy
InnoLab AI łączy cały cykl B+R w jednym miejscu - od celów i hipotez, przez planowanie i realizację eksperymentów, po analizę, raportowanie i decyzję.
Definiowanie celów badawczych, formułowanie hipotez, kontekst projektu.
Planowanie eksperymentów, harmonogram, przydział zasobów i aparatury.
Rejestr danych z eksperymentów, analiza wyników, porównanie z hipotezą.
Audytowalny raport, ślad decyzyjny, podstawa do kolejnej iteracji.
Standaryzuje proces badawczy, zbiera wiedzę instytucjonalną i upraszcza raportowanie w całej organizacji.
API i łączniki z danymi, aparaturą laboratoryjną oraz istniejącymi systemami: LIMS, ELN, ERP, CAD.
Architektura procesu
Każdy etap cyklu B+R ma swoje miejsce w platformie - ustrukturyzowane, powiązane i dostępne dla całego zespołu.
Cele badawcze, osadzenie w strategii organizacji, baza wiedzy z poprzednich projektów.
Hipotezy, warianty eksperymentów, dobór metodyki i aparatury, zarządzanie ryzykiem.
Harmonogram eksperymentów, rejestr danych, śledzenie postępów, integracja z aparaturą.
Analiza wyników, weryfikacja hipotez, audytowalny raport, ślad decyzyjny, przekazanie do kolejnego cyklu.
Wbudowany kopilot
Asystent InnoLab AI działa w kontekście Twojego projektu. Zna hipotezy, dane i historię decyzji - i wspiera zespół dokładnie tam, gdzie to potrzebne.
Asystent proponuje hipotezy badawcze na podstawie celów projektu i dostępnej wiedzy w bazie.
Na podstawie hipotezy generuje alternatywne podejścia do projektowania eksperymentu.
Wspiera interpretację wyników, identyfikację wzorców i porównanie z wcześniejszymi eksperymentami.
Automatyczne wstępne opracowanie raportu z danych projektu - do weryfikacji i uzupełnienia przez badacza.
Synteza wyników i rekomendacje dla kolejnego kroku w projekcie lub portfelu B+R.
Każda sugestia AI jest zatwierdzana przez użytkownika. Pełny ślad decyzyjny zapewnia audytowalność procesu.
Odbiorcy platformy
Działy R&D w przemyśle, które zarządzają rozwojem produktu, testami materiałów i optymalizacją procesów produkcyjnych. Potrzebują jednego systemu łączącego dane laboratoryjne z celami biznesowymi i wymogami dokumentacyjnymi.
Dedykowane jednostki badawcze prowadzące wiele projektów równolegle - z potrzebą zarządzania portfelem, wiedzą instytucjonalną i raportowaniem do interesariuszy.
Jednostki naukowe realizujące projekty badawcze i grantowe, z wymogiem audytowalności, raportowania do grantodawców i standaryzacji dokumentacji badawczej.
Wyróżniki platformy
Jedna platforma od hipotezy do decyzji. Żadnych przeskoków między narzędziami, żadnych białych plam w dokumentacji.
Asystent jest wbudowany w architekturę od fundamentów, nie doklejony jako moduł. Działa w pełnym kontekście projektu.
Łączniki z aparaturą laboratoryjną, systemami danych, LIMS, ELN, ERP i CAD - platforma dopasowuje się do istniejącego środowiska, nie odwrotnie.
Każda decyzja, zmiana danych i sugestia AI jest rejestrowana. Pełna historia projektu dostępna w każdej chwili.
Cały zespół pracuje w tej samej przestrzeni. Koniec z rozproszeniem między narzędziami i utratą kontekstu.
Dane i historia projektu zasilają raport automatycznie. Zespół weryfikuje i uzupełnia - zamiast składać od zera.
Model współpracy
Abonament miesięczny lub roczny. Usługi wdrożeniowe, konfiguracja integracji i szkolenia - w ramach współpracy lub jako oddzielny projekt.
Dla małych zespołów badawczych rozpoczynających standaryzację procesu B+R. Podstawowy przepływ projektu i dokumentacja.
Dla aktywnych działów R&D i centrów badawczych zarządzających wieloma projektami równolegle.
Dla dużych organizacji wymagających dedykowanego wdrożenia, zaawansowanych integracji i pełnej audytowalności.
Zacznij teraz
Jeśli prowadzisz dział B+R, centrum badawcze lub laboratorium i widzisz przestrzeń do pilotażu - zapraszamy do rozmowy. Razem zdefiniujemy zakres, metryki sukcesu i plan wdrożenia.
Zespół
Interdyscyplinarny zespół łączący kompetencje w zakresie B+R, architektury systemów i wdrożeń technologicznych. Pracujemy na styku nauki, przemysłu i sztucznej inteligencji.
Kontakt
InnoLab AI jest rozwijany w ramach Lubelskiego Instytutu Badawczo-Rozwojowego PSA - spółki dedykowanej tworzeniu narzędzi cyfrowych dla sektora R&D. Projekt realizowany jest w programie inkubacji Wschodni Akcelerator Biznesu 2 (WAB2), specjalizacja Przemysł 4.0.
Siedziba w Puławach, zespół rozproszony - Lubelszczyzna, Wielkopolska, Pomorze. Spółka zawiązana w styczniu 2026 r., gotowa do budowy MVP i pierwszych pilotaży.