除去少部分基础且安全风险很低的实验室外，一般实验室都有一套较为复杂的实验室管理标准，这类标准需要人工自觉遵守，并在实际的操作过程中耗费大量的人力，同时有着很多的不便之处，总结后主要为以下几点：
1、人工介入大量的重复性工作
大量的检测数据需要靠人工整理和计算，耗费时间且容易产生误差。商务合同、报价单、样品交接、样品标签、原始记录、报告等报表依靠人工编制，频繁抄写同样的内容，严重影响办公效率。日常数据的统计效率低、台帐记录等需要耗费大量的时间。
2、资源的不透明管理
在实际工作中，基于人、机、料、法、环的管理工作耗费时间，且无法形成有效的体系化运行。例如样品、耗材、留样的库存盘点。样品有效期、出入库，需要靠人工用Excel的方式记录，工作量大、易出错。设备检查、保养周期需要人工记录。设备维修记录、验收记录、计量记录、保养记录等需要纸质文件记录，不利于保存以及溯源。人员培训考评培训资料无法形成体系，文件权限难以管控。大量的经验和知识无法做到共享，使人才复制慢，工作效率低。
3、数据孤立无法形成闭环
从商务合同开始到最后的实验数据或者实验报告，数据在部门之间已经形成孤岛，各实验室之间数据更是无法互通，如质量管理部门调用各实验室检测数据难度大，数据易丢失等。内部的检测报告、检测数据传递需要依靠纸质传递，不仅浪费资源且无法保证数据的真实性和时效性。
4、低效且不完善的质量控制体系
检测过程无法体系化、规范化、透明化管理，当出现质量问题时查找责任人难度大，甚至无法找到责任人，质量问题无法有效闭环，无法保证数据的真实性。如检测数据是否存在篡改。无法对检测过程进行有效的监控，质量管理难度大。
5、缺乏数据的价值挖掘
实验室输出的大量检测数据，信息资源的综合开发利用、增值服务手段不足，信息深层次挖掘不充分。纸质的数据用后即归档，未能有效地提取出数据进行沉淀，为实验室的样品管理、实验方法的迭代等提供数据支持。同时大部分实验室围绕着商务业务展开，大量的商务数据也不能沉淀下来，给实验室所依托的商务活动、企业做决策的数据支撑。
6、管理的规范性不足
随着不同部门内间、岗位间关联共享的需求的不断增多，以及实验室数量、规模的扩充，现以人工、纸质等管理方式在安全性、规范性、稳定性、标准性等方面的缺陷日益暴露出来，例如：在实际工作中，实验室为设备的维护、检修、巡查建立了一整套的标准，周期性地执行任务，但是实际的执行情况，往往是一次执行多个周期，使设备损耗率、折旧率远
LIMS实验室管理系统：
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从最初的样品创建到最终存档，实验室工作流程的自动化对于实现数据完整性和提高日常实验室工作效率至关重要。系统可实现从样品提交到数据存档全流程管理，助力实验室整个检测周期进行管理，从而提升效率。
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