ห้องสภาวะอากาศ / ห้องพืชเจริญ CMC-B450

• สร้างจากสแตนเลสทนทานต่อการกัดกร่อน และภายนอกเคลือบด้วยผง
• ระบบประตูคู่ที่มีประตูกระจกภายใน ทําให้การสังเกตเห็นได้โดยไม่ต้องรบกวนสภาพภายใน
• การส่องแสง LED ที่สามารถโปรแกรมได้ มี 8 ระดับที่สามารถปรับได้ ทําให้แสงไม่เสื่อมลงตามเวลา
• การควบคุมแบบไดนามิกที่ซับซ้อน ทําเหมือนวงจรกลางวันธรรมชาติ ผ่านการจัดการปารามิเตอร์ที่ประสาน
• สามารถดําเนินโปรไฟล์อุณหภูมิ 30 ภาคที่ซับซ้อนสําหรับการนําไปใช้งานในงานวิจัย
• ระบบทําความเย็นที่ใช้สารเย็น R134a ที่มีประสิทธิภาพทํางานอย่างเงียบสงบ กับอัตราการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิอย่างน้อย
• การทําความร้อนแบบสามมิติและความเร็วของอากาศที่ระจายได้ ปรับปรุงให้มีสภาพห้องที่คงที่
• การปรับความชื้นที่รวดเร็วและแม่นยํา ที่ควบคุมโดยเซ็นเซอร์ความชื้นที่น่าเชื่อถือ
• อินเตอร์เฟซที่ใช้ได้ง่าย ด้วยเวลา 99 ชั่วโมง เครื่องเตือนหลายเครื่อง และฟังก์ชันการปรับขนาด
• สามารถขยายได้ด้วย UV sterilization และการป้องกันอากาศที่ร้อนเกิน

*อุณหภูมิการทํางาน: 5-30°C ความชื้นในการทํางานสูงสุด: 80%RH ความสูงในการทํางานสูงสุด: 2000m *หลอดไฟ UV เป็นตัวเลือก

อนาคตของอุปกรณ์อุปกรณ์ปฏิบัติการ อยู่ที่ความเชื่อมโยง ความรู้ข้อมูล และการบูรณาการอย่างต่อเนื่องในกระบวนการทํางานอัตโนมัติอินเตอร์เน็ตของสิ่งของ (IoT) เปลี่ยนแปลงหน่วยที่อยู่ลําพังเป็นหน่วยเชื่อมต่ออินคิวบัตเตอร์สมาร์ทมีระบบเชื่อมต่อ Wi-Fi หรือ Ethernet ทําให้สามารถติดตามสถานการณ์ (อุณหภูมิ, CO2, O2, ความชุ่มชื้น) ได้จากระยะไกล ผ่านแอปพลิเคชั่นในสมาร์ทโฟนหรือดัชบอร์ดทางเว็บนักวิจัยได้รับการเตือนในเวลาจริงสําหรับการเบี่ยงเบนการบันทึกข้อมูลนี้ไม่ง่ายอีกต่อไป มันครบวงจร มีเวลาติดตั้ง และสามารถส่งออกได้ง่าย เพื่อให้มีความสอดคล้องกับกฎหมาย (FDA 21 CFR Part 11).

การบูรณาการกับระบบจัดการข้อมูลห้องปฏิบัติการ (LIMS) ทําให้สามารถบันทึกสภาพตัวอย่างได้โดยอัตโนมัติพร้อมกับเมทาข้อมูลการทดลองอื่น ๆเครื่องอุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์อุปกรณ์แขนหุ่นยนต์สามารถเข้าถึง "อุปกรณ์ปลูกที่ฉลาด" เพื่อให้อาหารผ่าน หรือถ่ายภาพเซลล์ โดยไม่ทําลายการกักกันทําให้สามารถตรวจคัดกรองสารที่มีปริมาณสูง และการบํารุงรักษาระบบ organoid หรือการปลูกร่วมที่ซับซ้อนเป็นเวลาหลายสัปดาห์ โดยใช้การลงมืออย่างน้อย.

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จากข้อมูลการทํางาน สามารถคาดการณ์การเคลื่อนไหวของเซ็นเซอร์ หรือความล้มเหลวของส่วนประกอบอัจฉริยะ, และแพลตฟอร์มเชื่อมต่อเพิ่มความสามารถในการผลิตใหม่, เปิดโอกาสการทดลองใหม่, และปลดปล่อยนักวิจัยจากภารกิจการติดตามธรรมดา.