Page 114 - 理化检验-化学分册2025年第三期

基于PDCA循环法提升实验室设备检定合格率

性，通过大数据分析为设备的维护维修提供依据。 2. 3. 2 效果检查
同时LIMS运用数据的自动化采集和处理， 提升了业 利用LIMS系统，PDCA小组对2022年12月至
务流程的质量和效率，有效解决了人为因素对设备 2023年2月的检测设备检定合格率进行了统计，结
管理的影响 [9-11] 。智能化的信息处理，可以充分发挥 果见表5。
数据驱动设备的检定/校准工作。设备管理数字化 表5 检测设备检定合格率
有利于数据的互联互通、信息共享，增强公司内部各 Tab. 5 Verification qualification rate of testing equipment
部门的相互信任，进而消除部门之间的信息孤岛，提 检测设备 合格检测设 检测设备 检测设备
升设备管理效率，最终提高设备操作人员的满意度。 检测日期 数量/台 备数量/台 检定合格 检定平均
率/% 合格率/%
（2）设备维护。LIMS系统根据年度设备维护
2022年12月 85 83 97. 6 98. 1
保养计划，使制定、分配、下发、接收、执行、考核等
2023年1月 62 61 98. 4
全部工作都可以远程控制、实时同步，从而实现维护
2023年2月 110 108 98. 2
过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理，使操作
人员与设备计量管理人员及时发现设施缺陷和各种 由表5可知，检测设备检定平均合格率为98. 1%。
安全隐患，并在要求的时间内完成设备维护，并通过 PDCA小组成员制作了措施实施前后检测设备
大数据分析，获得不同品牌设备质量状况。 检定合格率柱状图，如图3所示，采取措施后，检测
（3）设备维修。当设备出现故障时，检测/检定 设备检定合格率明显提高。
人员在LIMS系统中启动报修任务，设备计量管理 100
人员接收到报修任务后，指定维修人员在规定的时 98 97.0% 98.1%
间内完成维修。维修人员在LIMS系统中提交维修 96
措施、维修所需配件、维修时长和维修成本等信息， 检测设备检定合格率/% 94 94.0%
便于了解设备整体运行状况，为下次设备维护保养 92
提供有利证据。预防性的分析和预警，一方面可以
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帮助维修技术人员提前安排一些重要的预防维修措 措施前 目标 措施后
实施措施前后阶段及目标
施，以防止宕机的情况出现；另一方面，通过对预防 图 3 效果对比柱状图
维护的智能调度，企业可以有充分的时间为设备升 Fig. 3 Effect comparison bar chart
级或更新做准备。 2. 4 A阶段
（4）设备期间核查。设备计量管理人员在LIMS 本工作对PDCA循环 4 个阶段进行分析总结，
系统中制定了月度/季度/年度核查计划，并自定义 并修订作业指导书，将使用频次高、年限长的设备检
设置预警日期，设备责任人按计划完成设备期间核 定/校准要求纳入 《仪器设备周期检定/校准作业指
查。同时了解设备运行状况，为设备检定/校准、维 导书》，且通过审批。开展岗位培训，让设备计量管
护保养提供依据。 理人员掌握仪器设备的管理办法。
（5） 设备检定/校准。设备计量管理人员在LIMS 通过LIMS系统数字化、智能化管理，有效降低
系统中制定了月度/季度/年度检定或校准计划，并 设备故障率、保持设备稳定性，使设备管理科学、规
自定义设置预警日期，根据设备证书有效期确定是 范、有效，改变实验室手段落后、信息迟滞、沟通困难
否停止报告的发放，督促设备操作人员、设备计量员 的传统管理方式，实现实验室资产效益的全面提升。
按期完成检定/校准工作， 并实现设备各类过程信息 本工作通过实施PDCA循环，以事实为依据，
全程可追溯，如用于影响因素、过程参数、环境参数 利用树图对提升检测设备检定合格率的问题进行科
等设备健康评估的状态类信息。 学分析与决策，找到改进方法并运用，提高了检测
（6） 设备报废。基于全局化、层次化的大数据分 设备检定合格率，满足了生产检测需求，保证了公
析，在LIMS中可视化地呈现设备质量相关绩效，为 司的生产进度。本工作激发了全员的积极性和创造
设备报废决策提供支撑。对于故障率较高、使用价值 性，增进了PDCA小组成员间的交流和了解，提升了
小的设备，根据LIMS系统提供信息，经设备管理部 PDCA小组的凝聚力和战斗力，小组成员的综合素
门讨论，完成设备的报废，并及时更新更换新设备。 质得到提高，完成了从理论知识向技术技能的转变。

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