안녕하세요. 님

Labnote Scholar 팀입니다.

오전 10시, 같은 요청 두 팀

A팀 연구원: "작년에 측정한 그 합금 인장강도 데이터, 어디 있죠?"
→ 공유 폴더 뒤지기 20분 ▶️ 담당자 메신저 문의 ▶️ 결국 못 찾아서 재측정 예약

B팀 연구원: "작년에 측정한 그 합금 인장강도 데이터, 어디 있죠?"
→ 조성비로 검색 ▶️ 8초 ▶️ 완료

두 팀 모두 같은 장비, 같은 인력, 같은 예산으로 시작했습니다.

차이는 딱 하나, 데이터가 표준화된 형태로 시스템에 있느냐였습니다.

철강·화학 소재 데이터는 원래 관리가 까다롭습니다. 

열처리 온도·냉각 속도 하나만 바뀌어도 결과가 달라지고, 대부분은 수기 노트나 장비 PDF, 개인 엑셀에 흩어져 있습니다.

여기에 연구팀·품질팀·생산팀이 각자 다른 파일을 쓰다 보니, 데이터는 있는데 못 찾는 상황이 반복됩니다.

이게 누적되면 셋 중 하나로 터집니다.

• 조건 기록이 없어서 재현 실패
• 있는 데이터를 못 찾아 중복 실험
• 담당자 이직과 함께 노하우 증발

시스템을 먼저 도입한 게 아니라, 딱 하나의 데이터셋부터 표준화했습니다.

합금 조성 실험이라면 조성비·용해 온도·주조 방식·열처리 조건·측정 결과, 이 다섯 필드만 먼저 고정했습니다. 그다음 이걸 담을 시스템(ELN 또는 LIMS)을 골랐고, 담당자를 지정해 입력을 업무 평가에 반영했습니다.

전부 정리하려 하지 않았다는 게 핵심입니다.

재현·검색이 가장 자주 필요한 데이터 하나만 먼저 옮겼습니다.

님 팀은 지금 A팀에 가깝나요, B팀에 가깝나요?