亚洲欧美日韩国产综合网_自拍视频精品一区二区三区_无码激情AV一区二区三区_二天天AV综合网

食品伙伴網服務號
當前位置: 首頁 » 檢驗技術 » 實驗室管理 » 正文

實驗室LIMS系統的普遍應用已是大趨勢,如何選擇適合自身企業(yè)發(fā)展的LIMS系統?

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2018-08-09
核心提示:實驗室信息管理系統(LIMS)已經不是什么新鮮事物,在第三方實驗室、石油化工、環(huán)境監(jiān)測、食品飲料、制藥、公共衛(wèi)生、法醫(yī)、半導
實驗室信息管理系統(LIMS)已經不是什么新鮮事物,在第三方實驗室、石油化工、環(huán)境監(jiān)測、食品飲料、制藥、公共衛(wèi)生、法醫(yī)、半導體等行業(yè)都能夠見到LIMS系統的應用。由于我國大多實驗室規(guī)模較小,所以LIMS的應用從總體上來說并不普遍,但是趨勢。如何選擇適合自身企業(yè)發(fā)展的LIMS系統呢?選擇LIMS首先應該明確以下幾點:

 

1

資金預算

 

資金投入和軟件功能及服務情況基本呈正比,只有明確資金狀況的情況下才能更清醒的限定系統功能,否則很有可能導致竹籃打水一場空。

 

2

明確實施LIMS的目的

 

明確實施LIMS的目的,是真正能夠正確采購及合理實施的前提。任何軟件系統都不是萬能的,LIMS也同樣,真正的LIMS的意義在于規(guī)范檢測機構管理,提高管理水平。所以應該把LIMS看作是一個長期提高管理水平的工具,并不一定馬上看到工作量的減輕。

 

3

實驗室的核心工作和核心職能是什么

 

每個檢測機構必有它的核心工作和核心職能,這也是LIMS最關心的,真正好的LIMS系統是關心核心工作和核心職能的系統。很多檢測機構在選擇LIMS時大都很看重參考計算機中心的意見,而大多數計算機中心人員往往看重系統和儀器的連接或是與硬件的匹配程度,甚至是開發(fā)技術或界面風格是否符合個人喜好的問題。往往導致LIMS選購舍本逐末。

 

因此,就目前LIMS市場狀況,在選擇時應考慮以下幾點:

 


1F
LIMS產品分類

 

縱觀當前LIMS市場,我們可以簡單地把LIMS系統劃分為三類:


第一類是小型LIMS系統,使用傳統開發(fā)工具,一般為單機版或C/S結構,其缺點是,無平臺升級成本高,功能相對簡單,穩(wěn)定性不強。

第二類是普通型LIMS系統,使用關系型數據庫,一般為C/S結構,包含了檢測流程、報告管理、資源管理及相應的安全設置,是國內主流的LIMS產品,國內外各主要LIMS供應商都提供此類型LIMS軟件,基本占到國內LIMS軟件的80%以上的市場。

第三類是LIMS解決方案,基于應用服務器平臺和關系數據庫開發(fā)的應用系統,除了傳統意義上的LIMS以外,還包含,質量追溯、客戶抱怨、質控管理等與質量管理相關的功能,并且如果客戶需要提供包括實驗室整體建設、管理培訓等軟性服務。

這類系統的優(yōu)點是和其他系統的接口相對容易,由于使用了關系數據庫系統,處理巨量數據時性能有大幅度提高,已經對原有市場上的主要產品就會形成比較大的壓力。

 


2F
LIMS該怎么選才對?

 

選擇LIMS系統,不能僅僅著眼技術,需要考慮多方因素,還應該看公司實力、產品功能對需求的滿足程度、實施能力和價格等因素。

首先,明確自己的需求。如果沒有明確的需求,就會被產品供應商牽著鼻子走。很多時候,用戶在選擇軟件的時候,由于沒有清晰的需求,導致選型的過程變成了軟件測評博覽會。有了明確的需求,就可以根據自己需求、產品的功能,及二者的符合程度來選擇合適的產品。


其次,考察LIMS廠商的誠意和實力。沒有誠意的LIMS廠商,不會重視你。而僅有誠意是不夠的,如果LIMS廠商沒有相當的資金實力和技術實力,也無法最終有效解決問題。如果供應商中有檢測背景的專家就再好不過了。

第三,考察技術架構,靈活性和開放性不好的技術架構會讓企業(yè)付出代價。因為企業(yè)的內部流程不會是一成不變的,因此LIMS系統也會經常調整。如果LIMS系統的架構不好,降低了系統的柔性,就會在系統接口、可配置性、內部集成性上留下隱患,導致系統封閉和僵硬,不能適應變化。特別是企業(yè)內部都有一定量的信息系統在運行,LIMS系統和現有系統集成和兼容問題,也是LIMS選型中需要注意的一個因素。

第四,看項目團隊和實施方法。LIMS是一個企業(yè)應用軟件,實施過程不是簡單的軟件安裝,還有繁瑣的設置和大量的培訓工作。沒有好的實施項目團隊,會導致項目失敗。如果實施過程沒有保障的話,也是不能夠令人放心的.

最后,要選擇性價比合適的產品。

 


編輯:songjiajie2010

 
分享:
 

 
 
推薦圖文
推薦檢驗技術
點擊排行
檢驗技術
 
 
Processed in 0.028 second(s), 13 queries, Memory 0.98 M