SampleManager 数据分析解决方案

深挖数据的隐藏价值

SampleManager LIMS 数据分析解决方案包含所显示的数据仪表盘

实验室会产出海量的数据，这些数据涵盖了样本、检测、人员详情和设备信息等多个类别。然而，光有大量丰富的数据还远远不够。

 

想要真正发挥这些数据的作用，实验室需要配备先进的机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 工具。此外，实验室还需要具备呈现数据与洞察的能力，引发利益相关者的共鸣。

 

实时数据可视化与可配置的仪表盘

Thermo Scientific SampleManager LIMS 软件的数据分析解决方案为授权用户提供预先配置好的数据仪表盘，用户可从中查看关键的实验室信息和洞察。这些数据仪表盘清晰地显示了资源、库存、位置状态、实验室绩效，还可进行交互操作。用户可以轻松访问最新的状态信息，并且可以选择了解更为全面的详情和结果。

 

除预先配置的数据仪表盘之外，SampleManager LIMS 软件中的所有数据均可通过图形、图表或表格呈现，并且可汇编成自定义的仪表盘。如此便可向利益相关者展示与其切实相关且容易理解的信息。此外，在特定小组或用户登录时，或根据其需求，可灵活应对并及时提供这些仪表盘和汇总信息。

实验室的商业智能

减少重复性检测

深入分析重复性检测的数量和成本，使实验室得以明确根源问题，从而大幅度减少成本并极大提升实验室的运营效率。

  • 能够从日期、分析类型、操作人员和仪器等多种角度清晰地显示进行的重复性检测，帮助实验室确定重复性检测的模式并解决潜在的运营效率低下的问题。
  • 对特定类别中的常见数据质量问题提供有价值的见解。

遵循法规要求

确保合理地规划和组织实验室的仪器、库存和人员等方面的合规管理工作。

  • 通过信息可视化和关键业绩指标 (KPI)，简化审计和报告工作，助力实验室资源的高效分配，规划维保计划，并提高人员培训的效果。
  • 助力实验室及时达到监管标准和运营要求，减少合规性相关的瓶颈问题，确保工作流程的顺利进行。

监控绩效

提供实验室绩效概况，让用户可以轻松找出所有的瓶颈并立即采取应对措施。

  • 实时监控流程性能，提供最新的进度信息，并指出潜在的问题。
  • 迅速把握所有流程的持续时间。
  • 持续跟踪并分析流程持续时间的变化，发现变化趋势或异常。

样本处理时间

提供有关样本在整个生命周期中处理速度和进度的关键洞察，实现对采样速度的高效监控与优化。

  • 核实各个关键处理步骤的平均时间是否与实验室的计划一致。
  • 按照实验室/小组分类或用户指定的其他分类显示样本处理时间。
  • 轻松辨别滞后样本，问题瓶颈及效率低下的情况。

仪器的使用

通过发现利用率较低的设备以及对维系实验室通量至关重要的设备，从而降低运营成本和经济损失风险。

  • 突出使用频率较高和较低仪器之间的使用差异，提供与使用模式相关的有用信息。
  • 对长时间未使用的仪器进行标记。
  • 罗列出关键的仪器性能衡量指标，便于进行仪器的高效维护和保养。

事件管理

能够让实验室快速发现不符合规范的区域，明确根本原因并采取相应的预防策略，以确保高标准的质量和安全。

  • 提供事件发生时间段的状况全貌，并清晰展示发生频率较高的日期区段。
  • 便于根据状态确定事件。
  • 对特定类别中的常见问题提供有价值的见解。

任务或样本积压

使实验室的管理人员能优先处理进度落后的样本或任务，从而加速工作流程，确保实验室正常运行。

  • 便于一目了然地查看各个任务或样本是按时完成，还是有所滞后，以及样本从接收到获得授权所使用的具体天数。
  • 着重标出所有相关检测尚未完成且未在规定最后期限前获得授权的任务或样本。

组分趋势分析

使分析人员能够发现错误模式和异常值，及时采取纠正措施，并优化实验室运营，从而提高结果的准确性和质量。

  • 可使用可视化图形展示所选分析和成分的最新结果。
  • 能够同时对比多项分析和成分。
  • 实时确定并解决趋势异常问题，以便及时进行纠正。

关键绩效指标

通过全面概述 KPI，实验室的管理人员可以确定哪些方面需要多加关注或予以改进。

  • 可以实时监测样本/任务队列，并且能够发现潜在的瓶颈问题。
  • 对延误所影响的样本、任务、库存、人员、设备以及超出预期时长的处理流程进行分析。
  • 通过对重复检测比率和事件跟踪的深入了解，实现主动质量管理。

为实验室增加机器学习和商业智能功能

SampleManager LIMS 软件数据分析解决方案融合了探索性数据分析 (EDA)、特征分析及预测功能，提高了预测准确性并构筑了一条强大的机器学习管道。

  • EDA 功能让实验室可以全面了解实验室数据，发现异常情况并优化工作流程。
  • 特征分析部分运用先进的机器学习算法来预测检测结果，并根据历史数据确定最关键的变量，以提升预测的准确性。
  • 预测功能可以预测未来的样本量、预期进行的检测、仪器类别运行和库存使用情况。

这种集成方法确保实验室可以根据数据作出决策，优化资源分配，更加准确高效地实现目标。

探索性数据分析 (EDA)

探索性数据分析 (EDA) 功能配备了一套完整的工具，可帮助实验室深入理解并分析其数据。这项功能使实验室能够通过汇总统计、变量分布、相互关系和数据可视化获得有价值的见解。以下所列工具有助于提高实验室的工作流程效率：

  • 单变量分析
  • 双变量分析
  • 主成分分析
  • 线性回归分析

EDA 功能为实验室带来了如下诸多优势：

  • 可深入理解并直观展示实验室数据。
  • 轻松发现数据异常和多余检测。
  • 可优化工作流程。
  • 可开启机器学习管道。

 

特征分析功能

特征分析功能通过使用历史数据和先进的机器学习 (ML) 技术，采用一种创新方式预测分类或数值检测结果。实验室可以根据预测检测结果作出明智的决策，进而节约成本、缩短时间，及早发现失效样本，并提升整体的工作效率。这项功能使用了一个无代码、操作简捷的框架，使得用户能够根据不同的数据创建各种模型，解读结果并进行预测。各个模型都能够轻松实现自动操作，持续学习并预测新样的检测结果，无需用户干预。

预测功能

预测功能通过一种创新方式对当月和下一个月份可能收到的样本进行预测，从而更加高效地配置实验室资源、调整结构并制定目标。这项功能还能根据预测结果计算出当月和下一个月份预期进行的检测、仪器类别运行以及库存使用情况。能够预测未来将接收的样本量以及预期进行的检测、仪器和库存使用情况，为实验室带来了诸多优势，如：

  • 根据未来需求，雇佣/培训/重新配置足够的人员。
  • 根据需求补充或停止购买相关库存。
  • 根据即将要接收的样本类别来调整实验室的结构。
  • 制定未来的目标，例如未来的销售额、工作流程的持续时间等。

 

仅供研究使用。不得用于诊断程序。