Zinātniskās darbplūsmas tiek izmantotas, lai uzlabotu pētījumu veikšanas veidu. Visizplatītākie veidi ir vērsti uz laboratorijas darbplūsmām, skaitļošanas darbplūsmām un datu analīzes darbplūsmām. Daudzas iestādes izstrādā zinātniskas darbplūsmas, lai samazinātu kļūdas, uzlabotu rezultātus un paātrinātu atklāšanu. Darbplūsmas bieži ir īpaši izstrādātas, lai tās darbotos īpašiem pētījumiem, un tās var atšķirties atkarībā no nozares un datu veida, kas jāapkopo un jāanalizē.
Laboratorijas zinātniskās darbplūsmas var aptvert vairākus darbību aspektus. Daudzās iestādēs ir īpašas darbplūsmas, lai sagatavotu pārbaudāmo paraugu. Piemēram, slimnīcas klīnikā var būt precīzi noteiktas procedūras pacienta parauga iegūšanai, šī parauga reģistrēšanai, izsekošanai ar skeneri un svītrkodu, uzglabāšanai un sagatavošanai pārbaudei. Šajā gadījumā zinātniskā darbplūsma varētu būt rakstisku procedūru un datora programmatūras kombinācija, kas izseko paraugu no savākšanas līdz pārbaudei. Informācija par parauga statusu bieži vien ir pieejama, izmantojot tīmekļa portālu, lai nodrošinātu vieglu piekļuvi. Laboratorijas darbībās tiek izmantotas arī darbplūsmas, lai palīdzētu garantēt, ka ir pieejami nepieciešamie materiāli, piemēram, ķīmiskie reaģenti, kas nepieciešami testa veikšanai, ir noliktavā un ir pieejami eksperimenta laikā.
Vēl viens laboratorijas zinātniskās darbplūsmas veids ir saistīts ar faktiskā eksperimenta veikšanu. Piemēram, pētnieks varētu vēlēties fotografēt noteiktu debesu reģionu vai secināt noteiktas šūnas DNS. Jebkurā gadījumā darbplūsma nosaka darbības, kas pētniekam jāveic, lai pabeigtu novērojumu. Piemēram, astronomiem būtu jāiegūst tā reģiona koordinātas, ko viņi vēlas izpētīt, jāievada šie dati teleskopa izsekošanas sistēmā un jānovieto digitālā kamera, lai uzņemtu attēlu. Šādas darbplūsmas iestāde varētu izmantot, lai ieplānotu laiku īpašam aprīkojumam, lai nodrošinātu arī šī aprīkojuma optimālu izmantošanu.
Mūsdienās daudzi pētījumi tiek veikti, izmantojot datormodelēšanu un simulāciju. Zinātniskās darbplūsmas šāda veida pētījumiem var ietvert procedūras programmas izveidei, problēmu novēršanai un pēc tam šo skaitļošanas darbu iesniegšanai un izpildei. Daudzās laboratorijās pētnieks var iesniegt darbu tiešsaistē skaitļošanas centram. Pēc tam darbi tiek automātiski ieplānoti, pamatojoties uz dažādiem faktoriem, tostarp prioritātes līmeni, pieejamajiem resursiem un darba izpildes ilgumu. Vairumā gadījumu informācija par darba statusu ir pieejama tiešsaistē, tāpēc tie, kas ir iesnieguši darbu, var ātri pārbaudīt tā statusu, lai noskaidrotu, vai tas ir ieplānots izpildīt, darboties vai pabeigts.
Kad eksperiments ir pabeigts, laboratorijas tests ir pabeigts vai datorsimulācija ir veikta, bieži vien ir nepieciešama cita veida zinātniska darbplūsma, lai analizētu savāktos datus. Bieži vien pirmais solis šādā zinātniskās analīzes darbplūsmā ir iegūt datus no noteiktas datu bāzes, faila vai vietnes. Pēc tam dati jāievieto pareizā formātā. Tas varētu būt kaut kas tikpat vienkāršs kā temperatūras rādījuma konvertēšana Fārenheitā uz Celsija vai attāluma mērījumu no pēdām līdz jūdzēm. Pēc tam dati tiek palaisti cauri analīzes rutīnai, un, iespējams, tie ir jāsalīdzina ar citiem datiem. Galīgos rezultātus pēc tam iesniedz pētniekam, parasti ziņojuma, faila vai vizuāla displeja veidā.
Visās šajās zinātniskajās darbplūsmās ieguvums ir tāds, ka pētījumiem ir standartizēti veidi, kā veikt savu darbu. Dažos gadījumos automatizācija var tikt piemērota dažām darbplūsmas darbībām. Automatizācija palīdz atslogot pētnieka darbu un paātrināt procesu.
SmartAsset.