Visibilidade total das amostras, em tempo real.
Um laboratório de biotecnologia rastreando cada amostra — da recepção à liberação — em um único painel, sobre os sistemas que já operavam.
Uma operação de laboratório em crescimento.
Uma biotech com 100 mil amostras ativas a qualquer momento — e milhões no histórico — em múltiplas unidades e sistemas LIMS distintos — alimentando recepção, laboratório, diagnóstico, médicos, gestão, qualidade, clientes e auditoria a partir do mesmo dado: o estado de cada amostra.
Uma jornada de amostra que atravessa muitos sistemas.
Da recepção à liberação, cada amostra passa por sistemas que não conversam entre si — e a visão do todo só existe quando alguém a reconstrói manualmente.
Amostras chegam e são registradas — cada unidade no seu próprio LIMS, com padrões e campos distintos.
Cada etapa — análise, validação, liberação — atualiza o LIMS local, isolado dos demais sistemas.
Para responder “onde está a amostra X?”, alguém consolida à mão planilhas e e-mails de vários sistemas.
O LIMS não podia sair. Então construímos por cima.
Os laboratórios rodam sobre o Illumina Clarity LIMS — onde vivem os workflows validados, a integração com os instrumentos e anos de histórico. Ele não foi feito para uma arquitetura moderna orientada a eventos, mas substituí-lo significaria parar e revalidar a operação.
Uma aplicação Java servida por Tomcat, com Tomcat 9 e OpenJDK 8 como as únicas versões suportadas — e hardware dedicado para rodar.
A automação nativa dispara comandos de linha de comando nos gatilhos de cada etapa. Não existe um fluxo de eventos para outros sistemas consumirem.
Uma API REST em XML, boa para scripts de laboratório — não para alimentar, em tempo real, um painel de toda a operação.
É onde a operação clínica acontece. Migrar exigiria revalidar workflows e integrações com instrumentos, com o laboratório parado.
A decisão: deixar o LIMS intocado e extrair cada evento no momento em que acontece — a fundação para o painel, os insights e os agentes.
Do evento ao painel.
A AWS oferece a base cloud-native para escala, isolamento e deploy elástico (Docker, Kubernetes, Terraform). A ZBRA transforma essa base em um dashboard que dá visibilidade em tempo real a toda a operação do laboratório.
Do evento bruto ao dado que decide.
Cada evento extraído do LIMS percorre três camadas — e cada uma entrega algo que a anterior não conseguia.
Cada mudança de estado gravada como chegou: imutável, com origem e horário.
Eventos limpos, sem duplicidade e reconciliados em um modelo comum de amostra e etapa.
Prazos contra a meta, filas por etapa e pausas por motivo — prontos para consumo.
Uma fonte da verdade, da recepção à bancada.
- 01Onde está a amostra?
A pergunta mais comum do laboratório vira uma busca — por nome, accession ou paciente. Ao lado, o que precisa de atenção hoje: atrasadas, em pausa e em risco.
- 02Cada amostra, com etapa e prazo
A lista mostra a etapa atual e o tempo restante de cada amostra, com filtros por projeto, teste e status. O detalhe abre ao lado, sem perder o contexto.
- 03A jornada completa, evento a evento
Cada workflow, etapa por etapa: quem executou, em qual instrumento, quanto levou — e cada pausa com o seu motivo. As outras amostras do paciente ficam lado a lado.
- 04O laboratório opera na mesma tela
A bancada organiza o trabalho por etapa e instrumento. Arrastar um cartão conclui a etapa — uma amostra ou um lote — e cada conclusão vira um novo evento.
A pergunta mais comum do laboratório vira uma busca — por nome, accession ou paciente. Ao lado, o que precisa de atenção hoje: atrasadas, em pausa e em risco.
A lista mostra a etapa atual e o tempo restante de cada amostra, com filtros por projeto, teste e status. O detalhe abre ao lado, sem perder o contexto.
Cada workflow, etapa por etapa: quem executou, em qual instrumento, quanto levou — e cada pausa com o seu motivo. As outras amostras do paciente ficam lado a lado.
A bancada organiza o trabalho por etapa e instrumento. Arrastar um cartão conclui a etapa — uma amostra ou um lote — e cada conclusão vira um novo evento.
O que muda quando a amostra fica visível.
Cada número aqui representa uma decisão de operação hoje tomada com o estado real da amostra em mãos — não com um relatório de duas semanas atrás.
- 2 min
- para o relatório de statusde ~2 semanas
- 100k
- amostras ativas acompanhadasao mesmo tempo · milhões no histórico
- 1
- painel único de toda a operaçãonear real-time
- 99%
- menos tempo em relatórios2 semanas → 2 min
- 0
- exportações manuais no caminhotudo por evento
- 5×
- mais rápido para achar uma amostrabusca unificada
- 100%
- rastreabilidade da amostrada coleta à liberação
- 5+
- LIMS e CRM integradossem substituir sistemas
- 100%
- acesso governado por permissãoSSO + trilha de auditoria
“Colocamos a régua muito alta desde o início, e a ZBRA não só atendeu como superou nossas expectativas. A experiência que construíram é excepcional — e mudou completamente como enxergamos a operação.”— H.Y., Diretor(a) de LIMS
Uma camada de visibilidade que se repete em qualquer operação.
O que muda de cliente para cliente são as fontes, as etapas e os indicadores. A abordagem — capturar por evento, unificar, governar, mostrar em um painel — se repete.
Múltiplos LIMS, CRM, planilhas, eventos. A plataforma conecta sem substituir o que já opera.
Cada mudança de estado é capturada em tempo real, sem polling e sem impactar os sistemas de origem.
Uma tela única, com busca e estado near-real-time, como fonte da verdade para todas as áreas.
Acesso baseado em permissão via SSO, com trilha de auditoria. Nada de visibilidade definida por planilha.
Notificações contextuais de SLA, amostras paradas e picos de volume — antes de virar atraso.
Menos tempo em relatórios, mais visibilidade e mais controle de prazo. Métrica antes do painel bonito.
Setores aplicáveis: laboratórios clínicos, diagnóstico, biotech, farmacêuticas, hospitais, healthtech e pesquisa — qualquer operação onde o estado de um item precisa ser visível, em tempo real, através de sistemas que não conversam.
Os eventos que rastreiam também explicam.
Cada evento carrega etapa, instrumento, responsável e motivo de pausa. Somados, deixam de ser histórico e passam a mostrar onde o tempo da operação se perde.
- Onde as amostras esperamA fila aberta de cada workflow, separada pelo tempo parado na etapa atual.
- Prazo por tipo de amostraA distribuição do turnaround de cada material contra a sua meta.
- Por que o prazo estouraAs pausas por motivo — revisão clínica, consentimento, QC — ligadas às amostras que atrasaram.
Sobre a mesma fundação, agentes que agem.
Com cada mudança de estado registrada como um evento governado, agentes de IA leem a operação inteira, raciocinam sobre ela e agem — com as mesmas permissões e a mesma trilha de auditoria de qualquer usuário.
Lê o motivo de cada pausa — consentimento ausente, divergência na requisição —, prepara o contato com o cliente e acompanha até a liberação.
Projeta a conclusão de cada amostra com as filas reais de cada etapa e avisa antes do atraso, sugerindo a repriorização na bancada.
Responde em linguagem natural — “por que a coorte B atrasou?” — citando as amostras e os eventos que sustentam a resposta.
No início de cada turno, um resumo por área e por unidade: o que chegou, o que travou e o que vence hoje.
2 of 11 open samples are late, and both are on hold for the same reason: awaiting second clinical reviewer. With 4 samples in review and one reviewer on shift, the wait is ~26h against a 6h norm.
Cada decisão começa em uma amostra visível.
Construímos a camada que entrega visibilidade, escala e controle — e a fundação para agentes de IA, da recepção à liberação.