检测管理

业务流程规范化
实验样品管控
数据可视化追溯

实验室认证

CNAS认证
CMA认证

数据加密
访问控制
安全审计、更新、培训

安全管控

快速排程
设备优化
按期完成测试

资源排配

身份认证     保密
完整性        不可抵赖

电子签名/签章

结构化/非结构化数据存储
数据共享查询
数据分析

电子实验笔记

自动采集原始数据
数据治理和清洗

数据采集

智能加载实验过程数据
缩短报告出具所需时长
杜绝人工失误造成的误差

智能报告模板

python/Matlab开发平台
dQ/dV曲线分析、

HPPC分析等工具模块
机器学习算法和电池数据模型
快速准确进行科学决策

数据建模与分析

人工记录易出错  数据不完整

实验室大多使用Word，Excel表格生成委托测试单及原始记录等，需要人工数据录入，尤其检测项目信息、设备相应参数的重复性录入增加了员工工作量，降低了工作效率，事后追溯困难。

资源管理不透明  体系运行难

设备占用情况不透明，预约难；设备核查、保养周期情况查询难；样品、耗材、留样等出入库盘点难；文件权限不明晰，安全管控难。

数据信息不同步  协同效率低

实验室之间及部门之间数据同步滞后，信息调用难，部门之间配合协调效率较低。

CNAS认证难度高  合规压力大

随着国家和行业对技术能力的关注与日俱增，CNAS机构对各实验室的认可要求也越来越严格，实验室申请认证的压力变大。