推薦文章：檢驗檢測機構數字化如何轉型？

檢驗檢測作為國家質量基礎設施的重要組成部分，其數字化轉型備受關注。本文研究標準T/CCAA 88-2024《檢驗檢測機構數字化應用指南》，從數字化轉型技術路線、數字化典型應用場景、智能化典型應用場景、數字化水平測評等方面介紹檢驗檢測機構數字化應用，以期為檢驗檢測機構數字化轉型提供參考。

檢驗檢測作為國家質量基礎設施的重要組成部分，被視為國家質量提升、助力實體經濟轉型升級的重要支撐。同時，檢驗檢測作為高技術服務業、科技服務業和生產性服務業，也得到了各級政府部門的大力支持。近年來，隨著數字經濟在全球范圍內的普及和發展，各行各業都在積極探索數字化轉型發展。檢驗檢測機構如何實現數字化轉型[1]也備受業界關注。為此，中國合格評定國家認可中心組織業界專家，總結相關機構數字化轉型成功經驗，制定了T/CCAA 88-2024《檢驗檢測機構數字化應用指南》團體標準[2]，助力檢驗檢測機構數字化轉型發展。

一

檢驗檢測機構數字化轉型技術路線

考慮到現階段檢驗檢測機構信息化水平普遍較低，盲目推動數字化轉型容易產生揠苗助長的負面效果。因此，在標準中明確提出：T/CCAA 88-2024適用于“已具備信息化基礎的檢驗檢測機構數字化應用及轉型升級活動”，建議檢驗檢測機構腳踏實地，沿著信息化、數字化、智能化的技術路線，不斷提高應用水平，最終實現高水平數字化轉型和智能化應用的目標。

T/CCAA 88-2024建議在策劃數字化轉型時，先制定數字化發展戰略，明確數字化轉型的方向、目標和績效指標，并制定數字化轉型藍圖、規劃和實施方案。在此基礎上，按照GB/T 27020《合格評定 各類檢驗機構的運作要求》、GB/T 27025《檢測和校準實驗室能力的通用要求》、GB/T 40343《智能實驗室 信息管理系統 功能要求》等標準建立規范的、基于數據資源的管理體系[3-5]，并就此完成數字化管理體系的構建，實現業務數字化。

二

檢驗檢測機構數字化典型應用場景

檢驗檢測機構數字化應用的核心是檢驗檢測業務數字化。為此，建議數字化管理系統應覆蓋管理、技術運作及支持服務等業務范圍，并配置適宜的信息基礎設施。在確保網絡安全、數據安全和個人信息保護的前提下，建立與完善數據資源體系，逐步實現檢驗檢測數字化?？紤]到檢驗檢測機構在實現業務數字化過程中需將檢驗檢測及其管理各環節的各種信息以數據的形式進行采集、處理、存儲等操作，特別是目前階段，對于物理參數的采集還缺乏統一的工具，化學類參數還可借助于大型分析儀器自帶的服務器對數據進行自動采集及處理，T/CCAA 88-2024提供了典型的數字化工具，供檢驗檢測機構參考。

在此基礎上，總結現有檢驗檢測機構業務數字化轉型所取得的經驗和成果，T/CCAA 88-2024以附錄的形式提供了檢驗檢測機構數字化典型應用場景，包括數字化服務場景、數據服務和數據產品等，為檢驗檢測機構提升基于數據驅動的管理效能、改進服務提供指導。

2.1 輔助檢驗檢測報告分析和審核

在此應用場景中，主要包括“結論判定”和“數據稽查”類應用?！敖Y論判定”場景是指系統自動將實驗檢測結果數據與預設的實驗檢測結論依據、判定標準進行分析和比對，并根據判定規則，自動輸出預設的判定結論。系統可以將判定結論自動生成報告，也可以為報告編制人提供輔助判定。“數據稽查”場景是指對分散在多個業務系統中的同一類數據進行數據檢查的過程，以期解決數據準確性和一致性問題。通過對所采集的各個業務系統的數據進行分析和比對，得出最終的檢查結果和報表，然后觸發問題修改和修正，持續迭代和閉環。其中，還可以包括“自動/輔助審核”場景，該場景是指根據分析前數據（委托信息）、分析中數據（樣品信息、儀器狀態和檢測結果等）、分析后數據（同一檢測項目的歷史結果、同一樣品其他檢測項目結果、同一委托方/制造方其他樣品歷史結果等），依照設定的審核規則進行自動審核，來保證檢測結果的準確性、有效性和及時性。自動審核規則輸出的內容可以是立即自動簽發報告或其他決策行為，如輸出預警，可為后續人工審核提供輔助。

2.2 基于數據可視化的決策支持

該決策支持可應用于實時監控、監測、調度、指揮等場景，選用動態可視化組件、可視編程技術、數據孿生技術等對實時檢驗檢測場景、進程進行可視化展現，支持權限可控的遠程訪問。

通過建立基于數據驅動的決策機制，在確保數據準確性和統一性基礎上，為檢驗檢測活動的過程管理、運營管理、客戶服務等提供決策支持。

2.3 數據服務

基于積累的檢測大數據，通過數據處理、數據挖掘和可視化分析，為政府監管部門、電商監管部門、協會、企業、社會公眾等提供全方位的數據服務。例如：產品質量分析、生產企業產品質控分析、供應鏈管理分析、準入報告、質量信用報告等，逐步實現數據業務化，擴充檢驗檢測業務范圍，實現行業轉型升級目標。

2.4 沉浸式用戶體驗

在目擊試驗、數字展廳等場景中，配合全息投影、AR、VR等科技手段，給予客戶沉浸式用戶體驗。例如，通過現代信息技術，將試驗過程中的實時數據、試驗現場信息、設備信息等內容實時整合處理，客戶可以在自己的電腦、平板或手機上通過用戶端系統遠程觀看、查詢自己項目的實時試驗信息、試驗數據、試驗進度狀態等內容。

2.5 提供基于客戶畫像的差異化服務

通過客戶畫像（經授權），以客戶ID作為唯一識別，從各個系統中聚合相關數據，利用數學統計和挖掘算法，進行各種標識和分類；建立數據分析模型、客戶檔案，為客戶提供差異化增值服務。

2.6 數字化生態系統

檢驗檢測機構宜積極推動構建數字化生態圈，考慮產業鏈、供應鏈、服務對象等利益相關方和監管方的需求。為此，建議與檢驗檢測供應鏈數字化生態系統協同，促進計量、標準、認證認可、檢驗檢測等國家質量基礎設施數字化共性技術的創新與應用；聯合專業的服務供應商、數字化提供商保障數字化應用的成效。助力產業數字化生態圈發展，研究產業數字化轉型共性技術標準，服務和應用產業數字化平臺，加強產業集群網絡化協作，提升面向產業的檢驗檢測數字化水平，并在確保數據安全的基礎上，促進數字生態內的數據交互、共享和使用。

三

檢驗檢測機構智能化典型應用場景

伴隨著數字化轉型和應用的逐步深入，檢驗檢測智能化應用呈快速發展的態勢，T/CCAA 88-2024同樣以附件形式提供了三個典型應用場景。

3.1 智能客服

該應用場景通過智能對話框或客服機器人提供客戶服務，結合客戶畫像和知識庫處理日益增長的網絡信息咨詢、電話交易咨詢和售前售后服務咨詢需求。

智能客服需要通過海量訓練數據，搭建智能語音模型，研發智能文字或語音對話算法，來應對復雜的文字或語言環境，依據檢驗檢測大數據構建用戶的“畫像”，提前判斷客戶的意圖，自動理解用戶的文字或自然語言中包含的準確業務需求。

3.2 智能物流

智能物流主要包括“智能分揀”和“智能倉儲”兩個應用場景。其中，智能分揀是指通過檢驗檢測樣品智能分揀系統，實現實驗室樣品分揀、搬運環節的全流程自動化。在此應用場景中，通過各類揀選機器人、自動導引運輸車（AGV）、智能倉庫等組合，實現自動掃碼獲取樣品信息，匹配預設目的地、實現自動投遞樣品；樣品通過周轉箱送達目的地，自動判斷樣品周轉箱和送達目的地的容器是否盛滿，自動變更容器目的地。智能倉儲是指實現樣品、物料自動存取和管控的應用場景。在此場景中，將人工智能、射頻識別、智能傳感等技術與立體庫、AGV等倉儲設備以及倉庫管理系統相融合，實現樣品和物料自動出入庫和信息記錄、庫存可視化管理，以及庫位和存儲空間自適應優化。還可實現樣品和物料存取作業和庫房管理的少人化，提升庫存管理效率和質量，降低庫存成本，滿足高效、精準和低成本庫存管理及測試協同優化的需求。

3.3 智能測試

該應用核心場景主要包括機器人/人機協同智能檢測、數字孿生實驗室、智能化培訓考核及智能化分析等。

機器人/人機協同智能檢測是指智能傳感、人工智能、深度學習等數字技術與傳統檢驗檢測手段深度融合，通過深度學習加強對檢驗檢測數據的挖掘、分析和利用，形成智能、可持續、自我學習完善的檢驗檢測業務神經網絡系統和知識管理系統，實現從輔助分析到算法創新、從批量檢測到個性化定制、柔性檢測服務的人機協同生產模式。例如：采用智能識別技術自動識別被檢測樣品，快速獲得大量信息，通過智能信息處理、智能信息反饋和智能控制處理的方式完成云端智能控制，調用檢驗檢測知識庫對檢測結果進行處理，自動生成判定結果等場景。

數字孿生實驗室是指利用物聯網、人工智能、虛擬仿真等技術，通過傳感器等從物理實體、實驗環境等收集數據并進行數字化，為現實物體創建高度仿真的虛擬模型，通過處理感知系統的實時數據與歷史運行數據，對實驗室的檢驗檢測活動進行分析、預測、控制和管理。數字孿生技術可應用在無損檢測、虛擬仿真測試、缺陷檢測與驗證、結構優化與性能預測等場景。例如：可以遠程進行試驗控制和操作，或者在虛擬世界模擬客觀事物在真實世界的測試結果。

智能化培訓考核是指通過元宇宙的擴展現實（XR）技術，特別是虛擬現實（VR）技術等新技術的應用，檢驗檢測機構可以重新構建和定義現代檢驗檢測人員的培訓和考核體系，充分發揮數字新技術的作用，模擬現實世界中的場景（如高危場景），使得培養出來的學員能真正適應復雜、多樣的檢驗檢測場景需要。

智能化分析是指利用人工智能和機器學習技術對大量數據進行自動化分析和解釋的過程。包括分析預測、人工智能與機器學習等。分析預測（預警、結論預測）是指基于大數據引擎，對數據進行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的有價值的信息和知識，并通過建立模型尋求現有問題的解決方案以及實現預測等。結合物聯網技術在實驗室中的廣泛應用，通過治理、分析和挖掘實驗室產生的大量數據，為實驗室在客戶服務、差異化深度服務、內部質量控制、耗材試劑管理等方面提供數據支撐。人工智能與機器學習是指通過融入自然語言處理（NLP）、人工智能自動生成內容（AIGC）等技術到檢驗檢測的客戶交互服務過程中，理解客戶的業務和感性訴求，為客戶提供更智能、個性化的服務體驗。通過將機器視覺、數字傳感、邊緣計算等人工智能技術融入檢驗檢測的業務流、質量流、數據流，與檢測人員、裝備、物料、環境等要素相互融合、對接，應用構建的分析模型；通過機器學習，實時識別、判斷和定位實驗室的檢驗檢測活動現狀與缺陷；實現提升檢測效率、降低人工成本、減少人為干擾、全面提升檢驗檢測機構的運營效率等效果。

四

檢驗檢測機構數字化水平測評

T/CCAA 88-2024在借鑒相關領域數字化水平測評方法和經驗的基礎上，結合檢驗檢測行業特點和數字化應用需求，建立了檢驗檢測機構數字化水平測評指標體系和測評方法，并給出測評實例，檢驗檢測機構可以明確其所處的數字化應用水平，從而實現持續改進的目標。

五

結語

檢驗檢測機構數字化轉型是一個長期的過程，建議機構研究制訂契合自身發展需求和實際情況的數字化應用頂層設計，借鑒T/CCAA 88-2024提供的技術路線和方法，逐步提升數字化應用水平，并在積極探索應用場景的同時，積極擴大服務領域，不斷提升服務能力和市場競爭力，最終實現產業升級、更好地服務經濟和社會發展的目標。