随着科技的不断发展,实验室管理也面临着越来越多的挑战。传统的实验室管理方式不仅效率低下,还容易出现数据丢失、人为错误等问题。同时有着很多的不便之处，总结后主要为以下几点：01：资源管理效率低在实际工作中，资源管理非常复杂繁琐，包括人、机、料、法、环等方面。这些管理任务往往需要耗费大量时间，难以形成***系统化运作。例如库存盘点、样品有效期、出入库记录和设备检查维护周期等任务，都需要人工完成Excel记录，工作量大且容易出错。纸质文件记录也不利于保存和追溯，如设备维护保养记录等。此外，人员培训材料无法形成制度，文书权限也难以控制。大量经验和知识无法分享，导致工作效率低下和人才复制速度缓慢。02：数据孤立无法形成闭环实验数据或实验报告在各部门之间已经成为孤岛，各实验室之间数据无法互通。质量管理部门需要调用各实验室检测数据时，难度大，数据易丢失。因此，内部的检测报告和检测数据传递需要依靠纸质传递，不仅浪费资源，而且无法***数据的真实性和时效性。03：大量重复性工作效率低大量检测数据需要进行人工整理、修约和计算，费时费力且容易产生误差。

    商务合同、报价单、样品交接、样品标签、原始记录、报告等报表需要依靠人工编制，频繁抄写同样的内容，严重影响办公效率。日常数据的统计效率低台帐记录等任务需要花费大量的时间。04：管理规范和标准性不足随着不同部门内间、岗位间关联共享的需求的不断增多，以及实验室数量、规模的扩充，现以人工、纸质等管理方式在安全性、规范性、稳定性、标准性等方面的缺陷日益暴露出来，例如：在实际工作中，实验室为设备的维护、检修、巡查建立了一整套的标准，周期性地执行任务，但是实际的执行情况，往往是一次执行多个周期，使设备损耗率、折旧率远。05：缺乏数据的价值挖掘实验室输出的大量检测数据，信息资源的综合开发利用、增值服务手段不足，信息深层次挖掘不充分。纸质的数据用后即归档，未能有效地提取出数据进行沉淀，为实验室的样品管理、实验方法的迭代等提供数据支持。同时大部分实验室围绕着商务业务展开，大量的商务数据也不能沉淀下来，给实验室所依托的商务活动、企业做决策的数据支撑。06：不完善的质量管控体系检测过程无法体系化、规范化、透明化管理,导致出现质量问题时查找责任人难度大,甚至无法找到责任人,质量问题无法有效闭环;无法***数据的真实性。