大數據背景下檢驗檢測實驗室信息化管理系統的應用研究

王 珂

(貴州省機械電子產品質量檢驗檢測院,貴州 貴陽 550014)

0 引言

隨著我國科技的發展,信息化技術得到了飛速發展。大數據技術的出現,使人們對數據的處理、管理和分析變得更加高效、精確。在此背景下,各行各業都在探索如何利用大數據技術提高工作效率、降低成本,實現高質量數字化轉型。檢驗檢測實驗室是一個典型的應用場景,如何利用大數據技術提高檢驗檢測實驗室的管理水平,成了當前需要解決的重要問題。傳統的檢驗檢測實驗室管理方式,存在著信息不對稱、數據孤島、效率低下等問題。而大數據技術的出現,為解決這些問題提供了新的思路和技術手段。利用大數據技術,可以將不同數據源的數據進行整合、分析,提高數據的使用效率;通過數據挖掘、機器學習等技術,可以識別出檢驗檢測過程中的潛在問題,提高檢驗檢測的準確性;通過數據可視化等手段,可以更加清晰地呈現檢驗檢測結果,提高工作效率和透明度。

1 檢驗檢測實驗室信息化管理系統的現狀和存在的問題

1.1 數據管理不完善

數據管理不完善可能會導致以下問題:(1)缺乏有效的數據管理和維護機制會使得數據的準確性和完整性受到威脅。這可能由于數據輸入錯誤、數據不完整或數據丟失導致實驗室無法正常進行數據分析和報告。(2)數據重復。這可能導致數據重復計算和錯誤分析。(3)缺乏有效的數據備份和恢復機制。數據丟失的風險大大增加,進而對實驗室的運行和數據可靠性產生重大影響。

1.2 系統集成不良

系統集成不良可能導致以下問題:(1)信息化管理系統無法有效地與其他系統或設備進行集成,導致數據傳輸、共享和協同工作的困難。這可能導致不同系統之間數據孤立和難以協調工作流程,使實驗室無法充分利用各種資源和數據。例如,無法自動化地將實驗結果導入數據分析工具進行進一步處理或無法實時共享數據和報告給相關人員[1]。(2)這種集成不良可能導致工作效率低下。如果數據傳輸和共享需要手動操作或涉及復雜的步驟和中間人工干預,將會浪費時間和資源。例如,需要人工復制和粘貼數據或通過傳統的文件傳輸方式共享數據。這樣的工作流程可能導致延誤、錯誤和信息丟失,影響實驗室的運行效率。

1.3 安全性薄弱

安全性薄弱是檢驗檢測實驗室信息化管理系統的一個嚴重問題。存在安全漏洞的系統很容易受未經授權的訪問、數據泄露或破壞的威脅,給實驗室和其相關利益相關者帶來嚴重的風險[1]。首先,如果系統存在訪問控制不當的問題,未經授權的人員可能會獲得訪問系統的權限,從而獲取敏感數據或進行惡意操作。例如,未經授權的用戶可以通過弱密碼、默認憑證或其他漏洞來獲取系統訪問權限,進而導致敏感數據的泄露。其次,缺乏數據加密和安全傳輸機制可能使數據在傳輸過程中容易被竊取或篡改。如果數據在傳輸過程中未經加密保護,黑客或惡意人員可以通過網絡監聽或中間人攻擊來截獲數據,并可能對數據進行篡改或偽造,從而影響實驗結果的準確性和可靠性。

2 檢驗檢測實驗室信息化管理系統功能

2.1 網上委托

檢驗檢測實驗室信息化管理系統中的網上委托功能,使客戶可以通過網上提交檢驗檢測委托單,并跟蹤檢驗檢測進度,無需到現場辦理手續,大大方便了客戶。該功能可以幫助實驗室提高客戶滿意度,降低委托處理的時間和成本,增強了客戶對實驗室的信任。網上委托功能不僅方便了客戶,也為實驗室管理提供了更高效的方式。通過網絡提交委托單,可以實現自動化處理和信息化管理,減少了人工干預和數據錄入錯誤的可能性。實驗室可以根據客戶的委托信息及時調配檢驗檢測人員、設備和材料,合理分配資源,提高工作效率。同時,通過網上委托功能,實驗室可以收集更多的委托信息,進行更精準的數據分析和業務管理,為實驗室的決策提供科學依據[2]。此外,網上委托功能還可以實現對委托單的實時跟蹤和管理,及時提醒檢驗檢測人員完成任務,避免了因為漏報或誤報導致的錯誤和損失。

2.2 委托收樣

委托收樣是檢驗檢測實驗室信息化管理系統中的一個重要環節,可以幫助檢驗檢測實驗室樣品管理員快速地接收和處理樣品,減少樣品交接過程中的誤差和漏洞,提高樣品的質量和檢驗檢測的準確性。在實驗室信息化管理系統中,委托收樣功能的實現需要借助于現代化的樣品管理手段,如條碼技術、RFID技術等,以確保每個樣品都能被準確識別和跟蹤[3]。通過實驗室信息化管理系統的委托收樣功能,樣品管理員可以快速地錄入樣品信息、生成樣品標識碼,將樣品存放在相應的位置。當需要進行檢驗檢測時,樣品管理員可以通過樣品標識碼快速地找到樣品,避免了樣品查找和管理過程中的困難和誤差。同時,實驗室信息化管理系統還可以實現對樣品的實時跟蹤和管理,包括樣品的接收登記、標識、存儲、分配、檢驗檢測、處置等環節,以確保每個樣品都能夠得到正確科學的處理。

2.3 試驗數據的錄入與采集

試驗數據的錄入與采集功能是檢驗檢測實驗室信息化管理系統中的重要環節,它可以幫助實驗室將試驗數據快速、準確地錄入,避免了一些人工操作的失誤和疏漏,提高數據的準確性和可靠性[4]。同時,該功能還能夠幫助實驗室對數據進行分類和歸檔,方便后續的數據查詢和使用。在試驗數據采集過程中,信息化管理系統還可以進行自動數據校驗、統計和分析,對數據進行有效性檢查,發現數據的異常時,及時進行相應處理。在試驗過程中,系統可以實時監測儀器設備的狀態和數據采集情況,及時反饋異常信息,保證試驗的順利進行。此外,該功能還可以幫助實驗室進行數據備份和恢復,確保數據的安全性和完整性。在數據備份方面,系統可以將數據進行實時異地備份,以避免數據丟失或損壞的情況發生。

2.4 財務管理

通過財務管理系統,可以準確記錄所有收入和支出,以及每個項目的成本和利潤情況。這樣檢驗檢測實驗室可以及時了解財務狀況,預測未來的收入和支出,并制定相應的財務計劃和預算。此外,該系統還可以自動生成各種財務報表,如收入報表、支出報表、成本報表、利潤報表等,方便檢驗檢測實驗室最高管理層進行財務分析和決策。財務管理功能的另一個重要作用是防范和監控經濟犯罪。通過信息化管理系統,可以實現財務數據的實時監控和風險預警,及時發現和防范經濟犯罪行為,保障實驗室的財務安全。同時,實驗室可以通過系統對外部支付的流程進行監管,確保財務流程的透明度和規范性,防范財務違法違規行為的發生。

2.5 報告審批簽字及打印

檢驗檢測實驗室信息化管理系統中的報告審批簽字及打印功能,可以幫助實驗室進行報告的審批、簽字和打印,實現報告的數字化規范管理和自動化處理,提高報告的質量和效率。該功能包括報告審批流程的設計和實現,使得報告可以在規定的時間內進行審批,避免了傳統審批流程中可能存在的延誤和誤差。同時,該功能還可以實現報告電子簽名的數字化管理,保證簽字的真實性和有效性。在報告打印方面,系統不僅可以根據實驗室的標準格式和要求自動生成報告,還可以根據不同客戶的需求進行個性化定制,提高了報告的可讀性和可操作性。此外,該功能還能夠對報告進行歸檔和備份,保證數據的安全性和完整性。

2.6 項目管理

實驗室中進行的每一個項目都需要進行嚴格的管理和跟蹤,而項目管理功能可以對每一個項目進行細致的規劃和跟蹤。在實驗室信息化管理系統中,可以建立項目管理模塊,將每個項目分為不同的階段,包括項目評審、樣品接收、試驗數據管理、報告編制、報告審核等[5]。在每個階段,可以設置相應的任務和時間節點,以確保項目按時、高質量完成。同時,實驗室可以通過項目管理功能,快速、準確地了解每個項目的狀態、進度和風險,從而更好地進行資源調配和決策。此外,實驗室還可以通過項目管理功能,進行項目數據的統計和分析,以幫助實驗室了解不同項目的成本、收入和利潤情況,以及項目間的相關性和趨勢。這些數據可以幫助實驗室更好地進行項目管理和決策,從而提高實驗室的管理水平和績效。

2.7 質量體系管理

檢驗檢測實驗室的質量體系管理是實驗室運營的核心要素之一,通過信息化管理系統的應用,可以實現對各項質量管理任務的全面管理和跟蹤,確保質量管理的有效性和實施的及時性[6]。信息化管理系統可以幫助實驗室建立和維護各項質量管理文件,包括質量手冊、程序文件、作業指導書等,為實驗室的質量體系管理提供了有效的支持。同時,信息化管理系統還可以協助實驗室進行各項質量管理任務的實施和跟蹤,包括計劃和執行審核、監督、糾正和預防措施等,確保實驗室的各項質量管理任務得以有效實施和跟蹤。此外,信息化管理系統還可以幫助實驗室進行各項質量管理數據的收集、分析和處理,生成各種質量管理報表和統計數據,為實驗室的質量管理決策提供了可靠的數據支持,從而實現了質量管理的科學化、規范化和標準化,如表1所示。

表1 實驗室監督檢查記錄

3 大數據背景下檢驗檢測實驗室信息化管理系統的應用

3.1 數據整合

隨著檢驗檢測實驗室工作的不斷深入,所涉及的數據源也越來越多,這些數據可能來自不同的設備、系統或應用程序,格式和數據結構也各不相同。如果無法對這些數據進行整合,將無法對這些數據進行有效地分析和挖掘,無法充分發揮這些數據的價值。因此,數據整合是檢驗檢測實驗室信息化管理系統中非常重要的功能。大數據技術可以對這些數據進行整合,將不同數據源的數據進行集成,形成一個統一的數據模型。這個數據模型可以幫助實驗室對數據進行標準化,從而方便數據的分析和挖掘。此外,通過大數據技術,實驗室還可以對海量數據進行實時處理和分析,從而更加高效地獲取有用的信息。通過大數據技術對數據進行整合,可以幫助實驗室更加高效地獲取和利用數據,提高工作效率和質量。

3.2 數據挖掘和分析

數據挖掘和分析是大數據技術在檢驗檢測實驗室中的重要應用之一。實驗室中產生的數據通常包含各種規律和關聯,但這些規律和關聯往往被掩蓋在海量的數據之中,需要使用數據挖掘和分析技術來發現。通過對數據的分析和挖掘,可以幫助實驗室識別數據中的異常點和錯誤,并在數據中找出一些隱含的規律和關聯,從而為實驗室提供更好的決策依據。數據挖掘和分析可以幫助實驗室完成很多任務,如在樣品檢驗檢測過程中,通過挖掘樣品數據中的規律和關聯,提高檢驗檢測結果的準確性;在質量管理過程中,通過挖掘過去的數據,找出問題所在,改進實驗室的工作流程,提升檢驗檢測服務質量;在項目管理中,通過對項目數據的分析和挖掘,了解項目進展情況,及時調整項目進度和方向。在數據挖掘和分析方面,大數據技術很多優勢。如可以處理海量的數據、具有高效的運算速度、可以自動化地進行數據處理和分析等。

3.3 機器學習

機器學習是一種基于數據的自動化學習方法,可以幫助檢驗檢測實驗室處理大量數據并自動化分析數據的特征和關系。通過機器學習算法,可以從數據中自動發現規律和模式,并對數據進行分類、聚類、預測等操作,從而幫助實驗室提高檢驗檢測結果的準確性和效率。例如,在食品檢驗檢測中,機器學習算法可以自動學習各種食品的特征和屬性(如顏色、形狀、口感、香味等),進而自動分類和識別不同的食品,判斷它們是否符合安全標準。在環境檢驗檢測中,機器學習算法可以自動學習大氣污染物、水質指標等數據的特征和關系,判斷環境是否存在問題并預測未來可能出現的情況。在實驗室信息化管理系統中,機器學習算法可以被應用于多種場景。如通過自動化識別樣本的特征,對樣本進行自動分類,提高檢驗檢測結果的準確性和效率;對實驗室設備進行預測性維護,降低設備故障率和維修成本等。

3.4 數據可視化

數據可視化是將數據以圖形化或圖像化的形式展現,以便更好地理解數據背后的信息和規律。在檢驗檢測實驗室中,大量的數據需要處理和分析,而通過數據可視化技術,可以將這些數據轉換成易于理解的可視化圖形,如柱狀圖、折線圖、餅圖、熱力圖、散點圖等,使得檢驗檢測人員可以更加直觀地了解數據的分布、趨勢和異常情況。數據可視化還可以幫助實驗室更好地展示檢驗檢測結果,使客戶和利益相關方更好地理解數據和結果。例如,可以將樣品的檢驗檢測結果可視化為柱狀圖或餅圖,以便客戶更好地了解樣品的檢驗檢測情況,從而做出更合適的決策。此外,數據可視化還可以幫助實驗室發現數據中的規律和趨勢,從而更好地指導工作和作出決策。例如,可以通過繪制某個指標隨時間變化的趨勢圖,發現該指標是否存在逐年增長或逐年下降的趨勢,進而優化實驗室的工作計劃和決策。因此,數據可視化是大數據技術中非常重要的一環,可以幫助實驗室更好地理解和分析數據,指導工作和作出決策,提升檢驗檢測實驗室高質量發展。

3.5 數據準確性和完整性

數據準確性和完整性是信息化管理系統中非常重要的方面,因為數據的準確性和完整性直接影響到信息化管理系統的可信度和有效性。如果數據存在錯誤或缺失,將會導致誤判或漏判的情況,這對檢驗檢測實驗室和客戶都是不利的。為了確保數據的準確性和完整性,需要對數據進行定期的比對和核查。比對的方式可以是人工比對或通過算法進行自動化比對。如果發現數據存在問題,需要及時修正和更新,并在后續操作中加強對數據的監管。除此之外,還可以采取一些技術手段來提高數據的準確性和完整性。例如,在數據錄入時加入驗證機制,確保輸入數據符合規定的格式和數據范圍。

4 結語

信息化管理系統對于檢驗檢測實驗室的管理發揮著非常重要的作用。它可以提高工作效率、降低錯誤率、提高數據分析的準確性和質量,從而為實驗室的發展和成長提供堅實的基礎。同時,隨著大數據技術和人工智能技術的不斷發展,信息化管理系統也將不斷地升級和完善,為實驗室提供更加強大和全面的功能及服務。因此,檢驗檢測實驗室最高管理層和檢驗檢測人員需要認真地學習和掌握信息化管理系統的使用方法,不斷提升自身的技術水平和能力,更好地適應信息化時代的發展要求。