实验室是一个复杂的组织，不同类型实验室要遵循不同的准则，通用的ISO 17025规范体系，其次根据检测业务和样品不同，需符合CNAS、CMA、GLP、GMP等体系规范要求，所有转型活动都应在合规的情况下进行。
实验室数字化转型的核心价值，是给实验室战略布局提供有效的数据支撑和依据。近些年，部分实验室转型成无纸化实验室，成功将线下流程转移到线上完成，对信息进行了数字化存储，但对于流程本身并没有做出优化，人、机、料、法、环、测仍各自为营，大多数只是将线下的数据孤岛，变成了线上的数据孤岛。这显然不是我们所期望的数字化实验室的模样。依靠多年实验室数字化转型行业经验所累积的案例，通过持续的经验研究，我们总结并提炼出了建设数字化实验室所需的几个关键要素：
一、业务流程再造
实验室想通过数字化来带动业务转型，需要对自身业务有个战略性的规划。首先，实验室业务信息化转型的标志是业务的线上化，告别传统的线下繁杂的业务体系。从在线委托、在线送样、在线查询检测进度、在线获取报告、在线咨询等各个维度，实现业务信息化转型；其次是在信息化的基础上，通过数字化系统一定时期的数据积累和分析，不断优化业务流程、精简业务体系，实现实验室业务流程再造。
针对实验室而言，检测业务就是我们的产品和服务。由于目前检测标准多样，检测方法和依据繁杂，人工检测是相对能确保效率和质量的最优途径。但人工检测是通过经验的积累来提升工作效率和质量，积累的经验很难传递和产生额外价值，对于实验室来说是一种无形的浪费。
实验室数字化转型需要解决的问题，正是把日常的检测数字化，标准化，通过算法和机器学习，把人工的经验变成数字知识进行传承，实现数据的自动计算和报告的自动生成与判定。这样做不仅能实际提升检验效率还能同时降低出错率，从而真正释放一线检测人员的生产力，从基线上提高单位人均效率。
二、数据管理分析
实验室本身是一个与数据打交道的机构，实验室的直接产品就是数据（报告）。实验室数字化的转变，通过实验室信息化系统提供最新数据和历史数据，使得实验室管理层人员以及有关生产人员可以及时得到准确的信息，从而进行及时调整，保证生产质量指标的稳定，促进数据间的共享。
除此之外，在数字化系统中，任何人工操作都会留下记录，消除了人为篡改结果的可能性，这两点结合也构建出了数据安全的核心，同时成为建立客户信任的坚实基础。
通过利用大数据分析引擎，系统应用过程产生的数据进行分析，洞察数据价值，智能地将大量的数据转化为知识和行动，实现数据分析、数据预测、智能化的数据与状态展示。
三、智能化进阶
智能化是信息化、数字化最终的目标，通过大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等途径实现智能化，是未来发展的必然趋势。
经过数十年的发展，智能化已经在生活中各个方面得到了简单的应用。不管是生产还是检测过程中，很多原本繁琐复杂耗时耗力的流程和任务已经开始逐步引入智能化。例如近年，在国家电网检储配一体化基地建设中，配变、线缆等配网大宗物资已经实现由过去直配现场改为“智能抽检、合格入库、集中储备、按需配送”检储配一体化作业模式。
当然，这些技术的成本和难度决定了它们目前还难以普及，但是未来的趋势一定会朝着更加智能化的方向发展。而这一切也需要数字化实验室的负责人先夯实数据基础，以良好的业务流程作为支撑，才能为不断深入的智能化应用做好准备。
对于实验室负责人来说，数字化转型一定会面临很多眼前的困难，例如设备陈旧与现有技术无法匹配，基层员工意愿不强，无法评估投入产出比，内部无法达成共识等等，然而有标杆案例已经证明，长远看来，数字化转型带来的效率提升，会让企业在竞争激烈的市场中站稳脚跟，并且有利于企业在未来市场中开拓出新的篇章。
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