实验室质量保证与数据准确可靠

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检测实验室质量保证及质量控制

检测实验室质量保证及质量控制

检测实验室质量保证及质量控制随着科技的不断发展,检测实验室在各个领域都起着至关重要的作用。

无论是医疗、环境、食品安全还是工业生产,都需要依靠检测实验室来确保产品质量和安全性。

检测实验室的质量保证和质量控制显得至关重要。

一、检测实验室质量保证检测实验室的质量保证是指通过一系列管理措施和技术手段,保证实验室对样品进行检测分析时的准确性和可靠性。

一个具有良好质量保证的实验室,不仅能够提供准确的检测数据,还能够确保检测结果符合法律法规和行业标准,能够满足客户的需求。

为了实现质量保证,检测实验室需要采取以下措施:1.建立、实施和维持质量管理体系。

质量管理体系是一套由文件、记录、程序和指南组成的规章制度,它能够帮助实验室确保检测过程的一致性、可追溯性和可靠性。

通常采用的是ISO/IEC 17025体系,它是一种被广泛认可的国际质量管理体系标准,能够帮助实验室确保符合国际标准和法规的要求。

2.进行设备和仪器的质量控制。

检测实验室需要拥有先进的设备和仪器,这些设备和仪器需要定期校准和维护,以确保其准确性和可靠性。

实验室还需要建立一套设备和仪器的标准操作程序,规范设备和仪器的使用、维护和校准过程。

3.人员培训和质量意识培养。

实验室的员工需要具有专业的技能和知识,对于实验室的质量管理体系和质量标准有清晰的认识。

实验室需要建立一套完善的培训计划,对员工进行定期培训,提高员工的专业素养和质量意识。

4.参与外部质量保证计划。

实验室需要积极参与外部质量保证计划,通过参与各种评估和比对实验,与其他实验室进行交流与合作,不断提高自身的检测能力和水平。

5.标准操作程序的制定和执行。

实验室需要建立一套完善的标准操作程序,规范各项检测工作的操作流程和要求,确保检测结果的准确性和可靠性。

质量控制是指在检测过程中采取一系列措施,确保检测数据的准确性和可靠性。

它是质量保证的一部分,是指在检测实验室操作中对其中的一些参数进行持续监控、测定、调节以及对检测数据进行评价,为检测结果提供必要的技术支持和保证。

科学实验中的数据质量和可靠性保证

科学实验中的数据质量和可靠性保证

科学实验中的数据质量和可靠性保证科学实验是科学研究的基础,而数据质量和可靠性保证是确保实验结果准确和可信的重要因素。

在科学实验中,如何保证数据的准确性和可靠性并非易事,需要研究人员在实验设计、数据采集、分析和解释等各个环节上付出努力。

本文将从以下几个方面探讨科学实验中数据质量和可靠性的保证方法。

1. 实验设计:科学实验的设计是保证数据质量和可靠性的基础。

在实验设计时,研究人员应确保实验方案的科学性和可行性。

科学实验应具备明确的研究目的、合适的实验对象和恰当的控制组设置。

通过合理的随机分组、对照组设计和重复实验等方法,可以降低实验中的干扰因素,提高数据的可靠性。

2. 严格的实验操作:实验操作的规范性和严谨性对数据的准确性和可靠性至关重要。

在实验前,研究人员应充分了解实验操作的步骤和要求,并进行充分的训练。

在实验过程中,研究人员应按照预定实验方案进行操作,并记录实验细节和变动情况。

同时,实验操作应尽量避免主观判断和非标准化操作,以减少人为误差的可能性。

3. 精确的数据采集:数据的准确性直接关系到实验结果的可靠性。

在数据采集过程中,研究人员应注意实验仪器的准确度和精确度,并对数据采集过程进行实时的监测和记录。

为减少个别异常值对数据的影响,可以采用多次独立测量并取平均值的方法。

此外,数据采集时还应注意记录数据的日期、时间、地点等相关信息,以便后续数据的分析和解释。

4. 数据分析与解释:数据分析是科学实验中非常重要的环节,能够帮助研究人员从数据中提取有效信息,并得出科学结论。

在数据分析过程中,研究人员应选择适当的统计方法,并进行数据的可靠性检验。

同时,研究人员还需对实验结果进行合理的解释,并论证数据支持的结论。

科学实验中数据的可靠性取决于数据分析和解释的科学性和合理性。

5. 可重复性实验:科学研究的一个重要特征是可重复性,即研究结果可以由其他研究人员通过相同的实验设计和操作得到相似的结果。

为验证实验结果的可靠性,研究人员应进行重复实验,并在不同的实验条件下进行验证。

实验室工作计划:如何确保实验数据的准确性和可靠性?

实验室工作计划:如何确保实验数据的准确性和可靠性?

实验室工作计划:如何确保实验数据的准确性和可靠性?实验室工作计划:如何确保实验数据的准确性和可靠性?2023年了,科技不断进步,实验室的工作也越来越重要。

在科学研究中,实验室数据的准确性和可靠性是非常重要的,因为研究者需要依据实验数据来得出结论和做出决策。

因此,确保实验数据的准确性和可靠性就显得尤为重要。

实验室工作计划的第一步,就是制定详细的实验方案。

任何一项实验都需要经过详细的计划和前期试验,只有制定周密的实验方案,才有可能进行稳定、准确的实验,从而获得高质量的实验数据。

制定实验方案的过程中,需要考虑到实验的相关信息,比如实验的目的、操作方法、实验前后的样品处理、对照组等因素,同时,制定实验方案也需要依据其研究对象的特点,明确实验的重点和方向。

为了确保实验数据的准确性和可靠性,另外一个关键因素就是要控制实验条件。

实验过程中的环境因素可能会影响实验结果,因此在制定实验方案之后,还需要对实验条件进行控制。

比如控制温度、湿度等因素,保证实验地点的整洁度,避免实验过程中的污染等。

另外,还要开展前期试验,先确定实验条件的范围和极限,以便在实验过程中作出正确的判断。

实验过程中要严格执行实验方案,仔细记录数据,确保实验数据的真实性和可重复性。

在记录实验数据时,可以使用电子化的数据采集系统,将实验数据采集和处理自动化,避免了记录和转录数据的错误。

数据应该标记详细,包括实验日期、实验负责人、所使用的仪器型号和供应商信息、实验参数、操作程序等。

数据的统计和分析也是非常重要的一环。

科学家需要根据实验数据进行统计和分析,以便提高研究的可信度和可重复性。

在统计和分析实验数据时,需要结合实验样本数量的大小和变异程度来选择适当的统计方法。

根据实验数据的分布情况、均值和方差等来进行数据的分析和处理,以便更准确地得出结论。

实验报告中应包括所有到达实验数据的信息。

这应该包括原始数据的记录以及支撑的统计和分析报告,将推测去除。

数据应该清晰明了,紧凑且完整。

实验室测试质量管理制度确保实验室测试过程中的准确性和结果可靠性

实验室测试质量管理制度确保实验室测试过程中的准确性和结果可靠性

实验室测试质量管理制度确保实验室测试过程中的准确性和结果可靠性实验室测试在许多领域中扮演着至关重要的角色,例如医药领域中的药物测试、食品行业中的食品安全检测、环境领域中的土壤和水质检测等。

为了保证实验室测试的准确性和结果的可靠性,一个完善的实验室测试质量管理制度必不可少。

本文将探讨实验室测试质量管理制度的重要性以及如何确保实验室测试过程中的准确性和结果的可靠性。

一、实验室测试质量管理制度的重要性实验室测试质量管理制度是一套规范、标准和程序,用于指导实验室测试工作的进行,并确保实验室测试过程中的准确性和结果的可靠性。

以下是实验室测试质量管理制度的重要性:1. 准确性:实验室测试的准确性是保证测试结果可靠的基础。

通过执行质量管理制度,实验室可以确保使用准确的测试方法、仪器设备以及标准品,从而避免测试结果的误差。

2. 可靠性:实验室测试结果的可靠性是保证测试数据有效性的关键。

实验室通过严格遵守质量管理制度,确保测试人员具备专业知识和技能,以及正确操作测试设备的能力,从而提高测试结果的可靠性。

3. 合规性:实验室测试质量管理制度可以帮助实验室遵守相关法规和标准。

例如,在医药领域中,实验室需符合Good LaboratoryPractices (GLP)和Good Manufacturing Practices (GMP)等规定,以确保测试结果的合法性和可信度。

二、确保实验室测试准确性和结果可靠性的措施为了确保实验室测试过程中的准确性和结果的可靠性,实验室应采取以下措施:1. 建立标准操作规程:实验室应编制详细的标准操作规程(SOP),包括测试方法的选择和应用、操作步骤的描述、记录的要求等。

所有测试人员必须严格按照SOP进行操作,避免测试误差的发生。

2. 质量控制:实验室应建立质量控制(QC)体系,包括设立内部质控品和参加外部质控评估。

内部质控品用于验证实验室设备的准确性和测试方法的可靠性,外部质控评估则可评估实验室测试结果的准确性。

检测实验室质量保证及质量控制

检测实验室质量保证及质量控制

检测实验室质量保证及质量控制随着科技的发展和进步,检测实验室在各个行业中扮演着越来越重要的角色。

无论是医药检验、环境监测、食品安全还是工业生产,都需要检测实验室提供准确可靠的检测数据来支持决策和保障公共安全。

为了确保检测实验室的数据准确性和可信度,质量保证及质量控制显得至关重要。

本文将从不同角度探讨检测实验室的质量保证及质量控制,旨在为相关从业人员提供参考和帮助。

一、质量保证1. 规范的实验室管理体系检测实验室的质量保证首先要建立并持续改进符合相关标准的实验室管理体系。

例如ISO/IEC 17025是检测实验室的国际通用规范,对实验室的组织结构、设备和设施、人员、文件记录等方面都有严格的要求。

实验室需要按照这些规范建立适合自身实际的管理体系,并持续进行内部审核和改进。

2. 人员培训和质量意识实验室的质量保证关键在于人,检测实验室需要具备一支高素质的技术团队。

实验室需要对人员进行全面的培训,包括仪器操作、实验技术、质量控制等方面。

实验室也要培养员工的质量意识,让每个员工都认识到自己责任所在,时刻把质量放在首位。

3. 检测方法和标准的建立实验室的质量保证离不开可靠有效的检测方法和标准。

实验室需要根据不同的检测对象和要求,建立适合的检测方法和标准,确保数据的准确性和可比性。

二、质量控制1. 仪器设备的维护和校准检测实验室的仪器设备是保证检测数据准确性的基础,因此仪器设备的维护和校准显得尤为重要。

实验室应建立健全的设备管理制度,确保设备的常规维护和定期校准。

只有保持仪器设备的良好状态,才能提供可靠的检测数据。

2. 样品管理和质量控制样品的管理是检测实验室质量控制的一个关键环节。

实验室需要建立完善的样品接收、保存和处理流程,严格控制样品的标识和追踪,防止混样和误操作。

实验室还需要建立质量控制体系,包括日常质控样品的使用和记录,定期参加外部质量评估等。

3. 数据的处理和分析检测数据的准确性不仅取决于仪器设备和样品的管理,还取决于数据的处理和分析。

测量数据的准确性与可靠性的保障措施

测量数据的准确性与可靠性的保障措施

测量数据的准确性与可靠性的保障措施引言:在现代社会,测量是科学研究、生产技术和质量控制等领域中不可或缺的一项工作。

测量的结果直接影响到各个领域的决策和结果。

然而,测量数据的准确性和可靠性却常常受到一些因素的干扰,因此为了保证测量数据的可靠性,各个领域都有相应的保障措施。

一、质量控制质量控制是保证测量数据准确性和可靠性的重要手段。

首先,实验设置要严谨,包括优化实验条件、合理选择测量仪器等。

其次,标准样品的使用不可忽视,通过与标准样品的对比可以验证测量结果的准确性。

最后,要进行多次测量,并计算平均值和标准偏差,这样可以减小人为误差的影响,提高测量数据的可靠性。

二、校准和检验校准和检验是保障测量数据准确性和可靠性的必要手段。

通过定期对测量仪器进行校准,可以确保仪器的准确性。

同时,要对测量仪器进行定期检验,以判断其性能是否达到预期标准。

校准和检验的过程需要严格按照标准操作,确保结果的可靠性。

三、数据分析与处理数据分析与处理是保证测量数据准确性和可靠性的重要环节。

首先,要进行数据的充分收集,确保样本的代表性。

其次,要根据实际情况选择合适的数据分析方法,例如统计学方法、图表分析等。

最后,对于测量数据的异常点或者偏差,要进行合理处理,避免其对结果的影响。

四、质量认证和管理质量认证和管理是保障测量数据准确性和可靠性的系统性保障措施。

例如ISO9000质量管理体系,通过建立一套完整的质量管理流程,对测量数据的采集、处理、存储等环节进行规范管理,确保测量数据的准确性和可靠性。

此外,还可以建立相应的质量评价机制,对测量数据进行评估,提高数据的信用度。

五、示范工程和技术培训示范工程和技术培训是保障测量数据准确性和可靠性的有效途径。

通过建设示范工程,推广先进的测量技术和方法,提高从业人员的技术水平,培养高素质的测量人才,从根本上提升测量数据的准确性和可靠性。

结论:在科学研究、生产技术和质量控制等领域中,测量数据的准确性和可靠性是确保工作结果的基础。

如何提高实验技术中的数据质量和可靠性

如何提高实验技术中的数据质量和可靠性

如何提高实验技术中的数据质量和可靠性实验技术在科学研究和工程实践中起着重要的作用。

然而,实验过程中的数据质量和可靠性问题经常困扰着研究人员和工程师。

如何提高实验技术中的数据质量和可靠性成为了一个重要的课题。

本文将从实验设计、设备标定、数据采集和处理以及结果验证等方面提出几个改进实验技术数据质量和可靠性的方法和技巧。

一、合理的实验设计一个合理的实验设计是保证数据质量和可靠性的关键。

在实验设计阶段,研究人员或工程师应当充分考虑实验目的和要素的影响,并进行系统的设计。

合理设计包括确定实验方案、选择变量和控制条件、确定实验数量和实验批次等。

二、准确的设备标定设备标定是实验技术中保证数据准确性和可靠性的重要环节。

对于各类实验设备,都需要进行周期性的标定以确保其准确性。

在设备标定过程中,应选择符合标准的校准方法和工具,并认真记录和保存标定结果,以备后续使用。

三、精心的数据采集和处理数据采集和处理是实验技术中的关键步骤。

为了提高数据质量和可靠性,研究人员或工程师应当严格按照实验设计要求收集数据,并注意以下几个方面:1. 采集数据时要注意实验环境的影响,避免干扰因素对数据产生的影响。

2. 在采集数据过程中,要遵守相关操作规范,并保证仪器仪表的正确使用和操作。

3. 数据处理阶段需要科学合理的方法和技巧。

应选择合适的统计方法进行数据处理,确保实验结果的精确性。

四、结果验证与复现结果验证是实验技术中确保数据质量和可靠性的重要环节。

为了验证实验结果,研究人员或工程师可以进行以下几种方法:1. 重复实验。

通过多次重复实验可以评估实验结果的重复性和稳定性,对数据质量进行验证。

2. 交叉验证。

通过不同实验方法、不同设备或不同试验对象的比较,可以验证实验结果的一致性和可靠性。

3. 与其他研究结果对比。

将自己的实验结果与其他相关研究的结果进行对比,可以进一步验证实验数据的可靠性和合理性。

通过以上几个方面的改进,可以有效提高实验技术中的数据质量和可靠性。

实验室科工作总结确保实验室检测结果的准确性与及时性

实验室科工作总结确保实验室检测结果的准确性与及时性

实验室科工作总结确保实验室检测结果的准确性与及时性实验室科工作总结摘要本文总结了实验室科的工作,重点强调了确保实验室检测结果的准确性与及时性的重要性。

通过采取一系列措施,我们能够提高实验室工作的效率和质量,为科研和生产提供可靠的数据支持。

引言实验室科作为一个重要的科研部门,致力于保证实验室检测结果的准确性与及时性。

准确的实验室检测结果对科研和生产的决策具有重要的指导意义。

因此,我们必须加强实验室管理,提高工作效率和质量,确保实验室科工作的顺利进行。

一、加强实验室人员培训实验室人员是实验室检测结果准确性与及时性的重要保障。

为了提高实验室人员的素质和技能,我们必须定期组织培训,并引入专业的检测设备和方法。

培训内容包括实验室操作规范、实验方法、数据处理等,以确保实验室人员具备良好的实验室工作素养。

二、完善实验室管理体系建立健全的实验室管理体系是保证实验室检测结果准确性与及时性的基础。

我们需要制定详细的工作流程和质量管理体系,并严格执行。

同时,加强对实验设备的维护和管理,保证设备处于良好的工作状态,并定期进行校准和验证,以提高实验数据的可靠性。

三、优化实验室工作流程优化实验室工作流程可以提高工作效率和准确性。

我们需要根据具体实验室的情况,制定合理的工作计划和任务分配,明确每个环节的工作责任和要求。

同时,合理安排实验室设备和试剂的使用,减少浪费,避免影响实验结果。

四、建立有效的质量控制体系质量控制是确保实验室检测结果准确性与及时性的关键。

我们需要建立完善的质量控制体系,包括内部质量控制和外部质量评估。

通过定期开展内部质量控制活动,检验仪器仪表的精度和稳定性,保证实验数据的可靠性。

同时,定期参加外部质量评估,与其他实验室进行比对,及时发现和纠正可能存在的问题。

结论实验室科的工作对科研和生产的发展具有重要的影响。

为了确保实验室检测结果的准确性与及时性,我们必须加强实验室人员培训,完善实验室管理体系,优化工作流程,建立有效的质量控制体系。

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实验室质量保证与数据准确可靠测量数据的准确可靠是实验室管理者追求的目标,也是实验室是否被社会承认、认可和使用的基础。

在世界经济日益全球化的今天,为了保障贸易的高效率的进行,测量结果的相互承认,已成为全世界工商界共同的呼吁。

在这种背景下,一个检测实验室的行为已不单纯地以完成多少测量任务为已任,而是应该融入全球贸易的大潮中,赢得多国、多区域甚至全球的认可。

国际上推行的以ISO17025标准为基础的实验室认可已成为流行欧共体、日、美等经济发达地区合格评定政策的一部分和基础。

在世界贸易发展的潮流中,一个检测实验室如果没有坚实的技术基础,没有准确可靠的数据保证,要想领取进入世界测量市场的“通行证”是难以美梦成真的。

测量是一个过程,涉及到样品、人员、设备、环境、方法、数据(记录处理和报告)和质量程序,每一个环节的偏差都可能导致数据的错误。

数据的质量通常是根据他们的不确定度与最终用户的要求相比较的。

如果数据具有一致性且小于所要求的不确定度,就认为这些数据质量合格。

反之,数据过分离散或不确定度超出要求,就认为这些数据质量不合格。

当然,数据质量的评价实际上是相对的,对某种情况是高质量的数据在另一种情况下就不一定能接受。

实验室要保证数据满足用户的要求,必须对其准确性、可靠性有保证,而数据的准确可靠是建立在有效的质量保证体系基础上的。

一、质量保证的概念每个实验室都不能保证任何测量绝对准确,要保证使用的数据可靠,数据的质量必须要有规定,既必须评价其不确定度并表达出来。

质量保证程序的目的就是对这种不确定度提代统计的基础。

质量保证分为互有关系的两个方面:质量控制和质量评定。

两者应该是可运算和可协调的。

其定义为:质量保证——是一个工作体系。

它的目的是向数据的产生者或用户提供一种保证,数据以明确的不确定度满足规定的质量标准。

质量控制——是一个全面的工作体系。

它的目的是控制数据的质量,使它能满足用户的要求,目标是提供满意、充分、可靠、经济的质量。

质量评定——是一个全面的工作体系。

它的目的是提供保证,即有效地完成全面质量控制的任务。

它包括对数据以及体系效率的连续评价。

质量控制的目的是通过精心调节使测量过程处于所要求的、稳定的、再现的状态。

因此,质量控制过程十分相似于能以高度再现性生产产品的工业生产过程。

一旦这一状态建立之后,就可确定准确度,识别系统误差,并可采取适当的措施来消除或补偿系统误差,进而获得所要求的数据质量。

质量评价为获得必要的数据质量提供依据。

典型的测量过程的质量保证如图1所示。

质量控制程序用于调节并保持其系统处于统计控制状态中。

在处于统计控制状态时,它可对某种样品进行无数次的测量,其某一时间内的数据即是典型样本。

随后,质量评定程序用于评价所得数据的质量。

对于不熟悉的样品作全面的数据评价通常是不现实的。

但是,如果测量系统处于统计控制状态时,可同时测量诸如标准物质(RM)的已知测量样品,并将结果与已知值相比较,这种比较可用于评价测量系统的可靠性,并推断测量样品的质量。

质量保证工作可看成为检验员→实验室→项目→程序的次序逐级上升的体系。

每一层次有不同的内容和要求。

检验员是测量过程控制的最接近者,检验员的责任主要是技术上的。

实验室提供设备和人员,因此有监督和管理责任。

项目的成功取决于上述两者,另外还取决于技术的合理性和实施正确的实验途径。

项目负责人将对此负主要责任。

我们可以把程序看成项目的集合体,这些项目必须作适当的表述,相互协调一致,以便管理。

对此,程序的负责人将负主要责任。

对于这样一个程序,所得数据的相互校准是一个主要的要求。

显而易见,每个层次的质量保证步骤是不同的,应专门设计这些步骤,每个层次可看着作为上一层次的子承包者,如果他们的质量保证是适宜的,并能很好的实施,那末上一层次所需的监督或者考核是很少的。

于是,上面的层次就可把主要的精力花在属他们责任范围的质量保证上去。

每一层次必须促使上面的层次对其的信任并提供支持其数据质量的证明。

二、质量控制的技术质量控制技术包括所有引导测量过程到统计控制的操作和步骤。

质量控制的基本要素如图2所示。

其要素排列是从一般到特殊,且每一个要素与其上面的要素有关。

1、人员的技术能力实验室人员的能力和经验是保证测量质量的首要条件。

尽管现代化仪器愈来愈复杂,技术判断、经验、技巧、甚至工作人员的专业水平对于减少和保持测量变动在可接受的水平上仍是非常重要的。

实验室人员必须具有与测量项目要求相当的最低能力水平。

仅在测量情况大量重复时,才能把测量过程改为自动程序。

随着获得大多数方法的经验后,测量能力就会提高。

所以,对于具有相同仪器设备的实验室,他们的测量数据质量可能有明显差异,其测量的可靠性当然也会有很大差别。

比对试验是提高和检查人员技术能力的重要手段,及时的和针对性的培训是提高人员的技术能力必要途径。

(ISO/IEC导则25-1990中6.1和4.2i)2、合适的仪器和设备典型的现代化学分析和无线电测量需要场的设备和仪器,他们的成功或失败常常可以追溯到设备和仪器的配备和使用的合理性。

没有超净实验室就不可能做超痕量分析,有毒物质的测量需要有密封的场地和带消毒设实验室;抗干扰试验需要在屏蔽室或开阔场内进行。

当然,仪器所处的环境也是十分重要的。

简而言之,使用仪器和设备对测量结果有影响的因素主要有:正确的配备(ISO/ IEC25-1990中8.1)、合适的环境(ISO/IEC导则25-1990中5.21和7.2)、配套的附件(ISO/IEC 导则25-1990中8.1)、精心的调试(维护)(ISO/IEC导则25-1990中8.3和9.1)、周详的规范(I SO/IEC导则25-1990中10)。

为减少仪器可能受上述因素的影响,现代许多测量系统中带有自校或自诊断软件、数据处理系统和管理系统。

中力争上游,为提高测量的不确定度,一些专用仪器和设备正在取代通用仪器。

某种情况下,用于特殊分析的仪器尽可能需要最小的沾污和记忆效应。

由于我们并不太重视这些仪器背后的因素,这就可能使得数据的生产者和用户都产生一种过分的信任感,甚至虚假的可靠概念。

因此,合适的仪器和设备是必须的,但是光有产生测量数据的硬件是不够的,我们还需要有为分析有关问题而专门设计的质量保证体系及相应的其他因素支持。

在测量的质量保证支持下,使用专用的仪器和设备解决复杂的测量总是的能力和可靠性不是降低而是提高了。

3、良好的实验室操作和测量操作良好的实验室操作(GLP)和良好的测量操作(GMP)包括了检测人员在完成良好的测量中所积累的经验。

GLP即使不与实验室中所做的所有测量有关,也与大多数测量的通则有关。

GLP在技术上是独立的,如设备的维护、记录、样品处理、试剂和标准物质的控制、附件(如玻璃器皿)的清洗等,各自在独立存在并运行。

GMP是技术细节,对某些特殊的测量技术,它是GLP的延伸,也可能与GLP无关,它的内容来自于实验室人员及同行的经验。

GLP与GMP的总目标是一致的,但各有不同的具体目标。

应该把GLP和GMP形成文件(ISO/IEC导则25-1990中5.21和10.1),如果要得到好的测量结果,就应该在实验室中把执行GLP和GMP作为一种制度。

常常会有这样一种说法:GLP和GMP是一种常识,没有必要将其作为文件。

确实,在实验室所做的多工作并需要程式化,而且,把每一个步骤和操作规范都文件化几乎是不可能的。

但是,要指明关键的操作,并使其最优化。

发现任何操作,那怕是一步微小的操作是造成显著性的不确定度的原因时,都应成为最优化和编写文件的理由。

4、标准操作规范标准操作规范(SOP)描述所要实施的特殊的操作和方法。

它包括抽样操作、样品处理、校准、测量步骤以及要重复做的任何其它的操作。

这里的“标准”是指在各种场合要做的操作方法的详细内容,可以是,也可以不是由标准部门制定的方法标准。

但只要能攻取标准,尽可能以标准作为我们SOP编写的基础,因为它代表了同行的意见并且为使用实验室提供了数据可比性的基础。

使用SOP 可以提供测量经验的连贯性,但不应盲目使用方法。

在每次应用时,应考虑它的适用性。

对于很少使用的方法,测量人员最好做必要的初步测量以确认方法的能力,并说明每种情况下测量过程所能达到的统计控制。

5、用于特殊目的规约一些特殊目的的规约(PSP)精确地规定了特殊测量的次序、计划或所要进行的程序。

研制用于特殊目的的规约的前提是成本/效果和可靠数据所要求的一个详细的实验计划。

当质量控制是主要目的时,PSP要同时规定所要用的质量评价步骤。

由于PSP具有质量控制和质量评价的两重性,PS P的概念、内容和步骤将另文讨论。

6、检查检查广泛用于工业生产上作为质量保证的一个步骤,由于它的非定量性,对测量过程中的质量控制有很大好处。

审核基本上是对出现故障或异常情况的主观调查。

一个好的测量过程往往有好几处检查。

对于样品,要作是否有遗漏情况发生或是否与规定的取样过程有不一致的情况。

如发生这类情况,就不能接受这些样品。

同时样品还需要满足物理形态或物相均匀性等方面的要求(ISO/IEC导则25-199 0中11)。

测量过程应对仪器(如准确度)、实验室环境、在可能接受数据之前校准的正确性等规定具体的技术指标,应检查数据的合理性及适当的计量单位表达。

检查是事后的,不能控制质量,但可防止报出有缺席的或有问题的数据。

需要时,好的审核程序可能需要得到额外的样品或重复测量,以此可减少可能发生的数据的差错。

7、文件提供文件是测量程序中的一个重要方面。

数据要准确可靠,必须在技术上鸽是,经得起推敲。

技术上的合理是必要条件,不合适的文件可能在技术方面有问题。

这里的文件指的是实验室操作的成文依据和测量过程所有成文记录,包括:模型、计划、方法、校准、样品、环境、仪器和数据处理等。

要在一份综合报告中将所有这些联系在一起,报告中要显示出各人方面的相互关系和数据的总结,以及对所有各方面的限制。

所作出的结论应有文件充分支持。

成文过程的详细情况最好写在GLP中,测量技术的数据输出的特殊要求应包括在GMP中,对于一个特殊项目或监视程序的成文要求,应要象在PSP中所有其他方面的测量程序一样仔细设计并作出详细说明。

实验室中对测量结果有影响的质量文件编制和审查既要考虑其充分性,也要考虑其一致性。

PSP需要指定表达数据的格式,同时确定专门和规范的报告格式。

应准确地做好成文记录和数据报告。

记录的真实性和完整性是对实验室诚实的考验。

记录的错误在所难免,但其纠正必须符合规范,任何篡改数据迟早都会给实验室带来灾难。

对测量负有责任的人都应在记录和报告上签字,以表明技术内容的准确性。

8、培训充分的教育和培训是可靠测量能力的先决条件。

由于专业程序的不同,应注意培训和教育的不同。

大学所受的教育并不能替代专业的、特殊的和更新的培训。

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