伴随着新一代信息科技的不断进步，数字赋能已经成为各行各业发展的重要驱动力。数字化引发的产业变革正在引领全球竞争格局深刻转变，技术与标准成为新一轮产业竞争的关键壁垒。
2023年2月，中共中央、国务院印发的《质量强国建设纲要》在强化产业基础质量支撑、提升全面质量管理水平、加强质量基础设施能力建设等方面强调了数字化发展的重要性。检验检测行业先后被国家列为高技术服务业、科技服务业、生产性服务业以及战略性新兴产业，作为国家质量基础设施的重要组成部分，在数字化转型时代背景下，充分对检验检测行业进行数字赋能，优化业务流程，促进检验检测行业生态数字化、智能化转型已经成为行业共识，既是服务于我国经济高质量发展的现实需要，也是检验检测行业做大做强的必由之路。
一、数字化转型背景下实验室业务面临的主要问题与挑战
目前，国家层面为检验检测机构发展提供了政策支持和方向引领，检验检测行业有望进一步发展壮大。2022年7月，市场监管总局印发《“十四五”认证认可检验检测发展规划》，对推动完善质量认证制度体系、加大检验检测改革创新力度等方面作出重要部署，进一步明确了促进检验检测行业数字化应用水平逐步提高的发展目标。据国家认监委统计，截至2022年底，我国共有各类检验检测机构52770家，同比2021年增加821家，增长率为1.58%[1]，参与2022年检验检测机构数字化发展现状调研的736家获CNAS认可机构中，已有在用系统的机构439家，占比58.9%，有超过40%的检验检测实验室目前无在用的信息化系统，在用系统的成熟度和满意度也有待提升，达到成熟应用阶段的占比不到1/4[2]。由此可见，全国实验室数字化建设水平总体仍处于基础阶段，行业推进数字化转型升级的步伐相对较慢，挑战主要来自技术、人员、管理、法规和数据安全等多个方面，相对落后的业务管理模式尚未得到实质改变。
目前，在实验室业务运行过程中，尽管大多数实验室已经建立了基本的信息业务系统，但仍然面临着业务系统与流程匹配度不高、关键流程数据采集自动化程度不高、数据资源整合利用不足等多重问题，一定程度制约了检验检测的效率。本文旨在基于数字赋能提出实验室业务流程优化路径，以提高检验检测行业的工作效率与质量保障，更好地服务相关行业高质量发展。
（一）业务全流程数字化程度低，信息系统兼容性差
当前检验检测行业数字赋能的程度普遍偏低，如何运用数字技术、人工智能进一步提高实验室管理分析能力和工作效率成为困扰实验室业务效率提升的关键障碍。
1、已有标准化业务信息系统无法精准覆盖个性化检验检测业务全流程。当前，检验检测行业部分企业已完成基本信息化系统建设，然而，匹配企业检测业务流程的定制化系统软件开发严重不足，标准化实验室系统软件无法数字赋能合同、委托、检测任务派发、领样检测等业务全流程，大部分国内检验检测数字化平台软件开发商专业水平不高，与检验检测机构沟通不畅，难以实现检验检测机构具体业务环节精准管理，无法满足服务需求，难以形成对检测业务统筹管理的有效支撑[3]。另外，作为数据资源重要载体的原始记录和检测报告往往仍然通过线下记录、生成及流转，线上线下交互不足会导致人工重复录入等问题，严重影响业务处理效率，造成人力资源浪费。
2、多部门业务系统兼容性差，集成性偏低，数据交换流畅性不够。相较于检验检测业务规模与发展速度，各部门业务系统利用层次不一，且多系统无法兼容导致实验室内部业务信息无法在组织架构内高效传递，阻碍系统间数据汇聚和利用，缺乏对企业内部管理、检测工作规范、资源配置、质量保障等多维度的数字化支撑。
（二）自动化数据采集技术应用不足，实验室数据质量存在风险
目前，检验检测行业总体自动化与智能化程度偏低，实验室改造需要投入较高成本，对现有检测流程和运营管理提出了更高要求，难以普及。
1、实验室业务数据采集量大，来源众多、关系复杂。实际工作中，有些检验检测机构在数据采集、存储、处理等环节存在不科学、不规范等问题，相当一部分机构仍然采用传统检测方式，主要依靠手工录入采集数据，使检测数据易受到人为因素的影响，最终导致原始记录及检测报告数据错误、数据异常、数据缺失等问题频频产生，无法确保数据的完整性和准确性。
2、由于传统检测设备无法实时对检测行为进行监控，使得业务监管力度大幅降低，虚假报告、虚假检测现象存在的可能性增加，内部风险控制和外部市场监管难度增大。
（三）检测数据标准化体系尚未建立，多部门对接难度高
1、由于机构、仪器、系统和地域等不兼容，导致数据接口不统一，不同机构的数据技术难以互联互通。
2、不同部门间往往数据采集标准不一、统计口径各异，同一数据源在不同部门的表述可能完全不同，看似相同的数据实际含义也可能大相径庭，数据一致性难以保障。
3、检测参数相关要素尚未形成关联，系统业务管理权限分配不够细致，并且缺乏审计追溯功能等，这些缺陷可能导致数据关联性不强、数据采集不完善、权限管理混乱且缺乏对操作的审计跟踪，从而导致多部门对接难度高，绩效考核、业务统计等需人工重复筛选处理，影响部门协作管理效率。
（四）数据结构化水平不高，数据资产未体现价值
实验室持续采集、处理、分析大量检测数据，想要挖掘高价值、关联性强的高质量数据，需要高效的信息技术支撑和可靠的数字基础设施保障。
1、当前，众多实验室采集分析的检测数据主要服务客户的实际需要，缺乏对关联数据资源的汇聚和治理，检测数据的结构化与市场化场景应用融合度严重不足，使得难以盘活积累的检测数据资源，没有形成市场化的数据产品，数据资产价值管理严重不足，检测数据潜力得不到充分释放。
2、由于检验检测行业的特殊性和专业性，在实际工作中，海量数据散落在不同机构、不同部门的信息系统中，形成一个个“数据孤岛”。如何正确地组织、利用相关数据资源，加强数据能力建设，实现高质量的检测数据产品创造，成为实验室数字化转型升级过程中的难点。
二、数字赋能的必要性与可行性
（一）实现降本增效
1、在实验室中，数字赋能的应用能够极大地提高实验室的检测效率，降低成本，提升数据的真实性、完整性和安全性，并且可以通过数据分析，发现潜在问题和改进空间。
2、检验检测过程数智化、证书报告数字化等生产经营方面的转型方式将有效促进检验检测服务水平专业化、产品和服务质量规范化。
3、通过智能化数据采集技术，能够追溯数据产生的环境、设备、人员、方法条件，减少人为干预，还原检测数据产生的场景，从而极大程度提升数据的可信度。
4、数字化转型降低了检验检测机构的人工成本，自动化设备可以减少人为错误，提高检测速度，提升数据信用度，有利于提升用户体验，提高工作效能和核心竞争力，其数据溯源特性有利于加强行业自律，提高监管部门监管效率。
（二）优化资源配置
1、数字赋能有助于促进实验室实现资源智能化管理和要素禀赋优化配置，提高检测资源利用效率，提升设备管理、样品管理、财务管理、人力资源管理等多元化要素资源管理效率。
2、通过数字化管理系统，可以实现设备的远程控制和监测，提高设备的运行效率和稳定性，减少样品、试剂等浪费，加强周期性提醒，优化内部控制。
3、实验室实现数据自动采集、整理和分析，能够显著提高实验的准确性和可靠性。通过数字化手段，实验室可以提供更透明的服务，客户可以更好地了解实验室的运作过程。另外，数字化也使检验检测业务过程全流程可追溯。
（三）助力智能决策
数字赋能主要体现在数据获取、处理和分析能力的提升，以及由此带来的业务决策智能化。
1、通过数据分析，实验室可以更好地理解业务运行状况，发现潜在问题，预测未来业务发展趋势，从而做出更明智的决策。
2、数字化转型能够实现数据溯源功能，有利于监管部门开展事中事后监管，通过检验检测报告溯源查询过程数据和原始数据，为数字化监管提供依据和抓手。另外，数字化意味着更加值得信任和便利的检测结果，不仅能够获得检验检测机构为服务方提供的检验检测报告，还可获得相应的数据分析服务。依托政府监管与行业自律，可以有效地帮助企业与公众获得值得信任的检测数据，真正让客户为“信任”买单。
（四）促进协同创新
数字化技术为实验室提供了新的科研手段和技术方法，有助于实验室开展更加深入和系统的研究，提高检验检测业务效率和精度[4]。同时，数字赋能打破了时间和空间的限制，使得实验室之间的合作与交流更加便捷、高效，通过数字化平台，不同实验室之间可以实现数据共享、技术交流和成果转化，加速科技创新和技术进步。此外，数字化技术还有助于实验室拓展国际合作，提高实验室的国际知名度和竞争力，推动检验检测结果互认，确保其服务在全球范围内都具有竞争力。
三、数字赋能业务流程优化的实施路径
（一）明确数字赋能战略顶层设计，健全实验室数据标准体系
结合国家战略导向、行业发展需求、企业实际情况，管理层需基于数字赋能的基本思路，分阶段制定明确的实验室业务流程优化战略，动态化调整组织结构以适应新的运营模式。
1、梳理全部业务流程及核心业务模块，明确业务流程衔接存在的困难问题，统筹规划业务流程运营最优路径，把握相关数据交换需求，确保核心业务流程中价值创造的关键环节能够实现数字赋能。
2、分阶段实施数字赋能战略，促进全业务流程向数字化、智能化方向发展。
3、推动建立多层次检验检测数据标准体系，完善相关运营技术规范和评价标准，统一数据输入输出标准，加强国内外技术、数据标准对接，匹配技术参数与相关检验检测模型设计，保证数据统计、汇总、调取、交互等结构化功能流畅实现。
4、构建符合数字化转型升级要求的组织框架与人才发展规划，并根据数字化转型的宗旨和要求，按照整体规划、分步实施的原则，制定相应的分步建设方案，建立目标，确定关键流程，明确改进方向和流程优化设计，设计技术支撑、服务保障和人才梯队建设方案。
（二）聚焦业务流程管理需求，构建检测业务数字创新生态
1、以项目管理为导向，促进检验检测业务高效、按期完成，强化包括客户管理、设备管理、样品管理、人员管理、数据管理等项目管理相关要素资源配置，合理规划实验室布局、优化设备配置，搭建匹配业务全流程的数字创新检测业务生态系统。
2、面向检验检测行业客户数字化转型的痛点、难点，对传统实验室信息管理系统(LIMS)功能进行延展升级，整合已有信息管理系统，搭建数字化实验管理平台，实现人力、采购、研发、销售和财务数据与检验检测流程数据的关联贯通和闭环管理，对过程数据和检测数据进行集成互联，以数字形式助力客户打通产品全生命周期，利用大数据和人工智能技术，对检测数据进行深度挖掘和分析，发现数据背后的规律和潜在问题，为业务持续改进提供数据支持，实现从“业务数字化”到“数字业务化”的转变。
3、依托创新检测业务平台系统对客户服务、业务管理、样品管理、试验监控管理、环境安全管理、数字化检测基础数据、检测数据中心等模块进行数字赋能，为业务流转和实验室运营管理提供有效支撑。
4、实现智慧决策辅助，覆盖个性化检测服务推荐、指标预警、流程监控、数据引用、逻辑判定、辅助审核、资源状态、安全态势、用户画像，从单一确认合格率向产业全生命周期技术服务转变，协同构建检测数据创新生态。
（三）提升数据自动化采集功能，优化实验室数字基础设施
1、引入先进的数字化设备和软件，提高实验过程的自动化和智能化水平，如智能化的检测仪器、机器人等，实现实验室检测过程自动化，减少人为误差，提高检测效率。
2、实现实验室仪器设备、环境条件、样品监控等的互联互通，可视化识别各物体性能，实现实验全程无人化、自动化和流水线作业，通过数字创新业务管理系统，实现设备的远程控制和监测，提高设备运行效率和稳定性，帮助实验室实现数据的自动采集、整理和分析，提高实验的准确性和可靠性，保障24小时全天候不间断智能检测。
3、建立完善的数据安全策略，确保数据的安全和隐私，利用物联网技术，实现对实验室设备、环境的实时监控与反馈，提高实验室的安全性[5]。
4、建立知识管理系统，实现实验室知识的数字化存储与共享，提高实验室人员的知识获取与利用效率，全面实现检测数据信息采集智能化、检测信息处理智能化、检验检测业务管理信息显示智能化、客户服务推送智能化。
（四）促进检验检测与产业链深度融合，建立数据价值管理机制
推行数字赋能检验检测业务创新与相关产业创新融合发展，围绕检测业务流程，大力推动“质检”向“智检”转变。
1、对管理存储的海量专业数据进行深度清洗、分析和挖掘，对传统LIMS系统的功能进行延展升级，打通供应链，促使检验检测认证工作更精准、更快速、更权威，能够实现对落地场景的质量支撑[6]。
2、结合数字创新检测业务生态系统构建，进一步加强技术人员在数字化技术方面的培训和学习，组建具备数字技能、熟悉业务管理流程、深度理解产业运行逻辑的技术管理团队，形成市场导向的业务数据价值管理机制。
四、结论与展望
数字赋能在实验室的业务流程优化中发挥着重要作用。数字赋能加强了顶层设计规划，构建了数字创新业务生态系统，定制了信息化管理系统。同时，升级了自动化数据采集设备、建设了数据分析与应用，并联通远程监控与实时反馈，新增知识管理与共享机制，可有效提高实验室的效率和准确性。然而，实施这些优化路径需要综合考虑实验室的实际情况，因地制宜地制定实施方案，并持续优化改进。然而，实施这些优化路径需要综合考虑实验室的实际情况，因地制宜地制定实施方案，并持续优化改进。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数字赋能在实验室的业务流程优化中将发挥更大作用。为应对这些挑战，实验室需要制定全面的数字化转型战略，并持续关注技术、市场和法规的发展变化;与外部的专家和机构合作，获取更多的资源和支持，帮助实验室更好地应对数字化转型的挑战;加强基础设施及能力建设、建立完善的管理体系和数据安全策略。
9
449717568