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不止抽檢數據篩查,深度檢測風險上線預告!
2024年05月27日

1.不止抽檢數據篩查!北京信睿 檢測質量風險預告!


機構造假頻出、結果數據真實如何監管?

  • 檢驗檢測行業發展,“小散弱”現象比較突出,缺乏對檢測機構是否具備檢測能力有效判斷手段;
  • 缺乏對檢測數據是否真實、準確的有效判斷手段;
  • 缺乏靶向監管,無法有針對性對抽檢機構進行檢查,需要通過數字賦能,提升監管效能。

劣幣驅逐良幣,機構如何被真實區分評判?

  • 涉及因素多,常規手段難以滿足內控需求;
  • 數據量大,數據整理困難,潛在風險人為無法發現;
  • 專業度參差不齊,無法準備評估各類檢查項目,預知風險。


2.常見傳統風險預警存在的四大問題



技術手段單一:采用多維度+簡單統計+排名凸顯的方式,忽略了數據本身特質,問題層次淺,數據分散,難以進行內在關聯性分析。

應用效果不強:有一定的靶向性指導,多以報告報表可視化圖標呈現,應用的場景不夠廣泛,具體指導性較差,閉環處置較為困難。

智能程度低下:最終需要人工查看各類圖表,造成多數工具復雜而不實用,工作量仍然很大,效率仍然較低。

風險內涵局限:整體上主要圍繞合格率進行分析,對檢測的值本身缺乏有效的分析,對檢測質量風險和產品質量風險未做深入分析。


3.檢測質量風險解決方案



為有效解決監相關問題問題,北京信睿經過長期探索,采用結合大數據相關技術、采用機器學習的方式,摸索出“五步遞進算法”,每個步驟都自動化、智能化的方式幫助監管和機構定向發現問題。

規避傳統方式:統計、排序、人工看圖、人工識別判斷。

產品目標:

從檢測結果角度出發,通過多維度、多因素分析,拓展風險廣度和深度,結合大數據相關技術、機器學習技術、智能分析技術,將每個步驟都自動化、智能化,幫助監管和機構定向發現問題。

通過產品直觀回答:

  • 通過分析檢驗結果數據幫助發現哪里存在風險?
  • 檢測質量風險  OR 產品質量風險?
  • 具體風險因素源頭是什么?

智能分析案例:

1)基本情況:

該機構檢測項次75,整體檢測項次9459,均采用《食品安全國家標準 食品中氰化物的測定》(第一法 分光光度法),結果單位:mg/

2)風險分析:

  • 機構在未檢出區域存在較大差異,機構未檢出率0%,整體未檢出率55.04%,未檢出率偏小;
  • 檢測分布高度集中,主要集中在[0,29<and <=0.38'1區域,該區域占比為96%;
  • 檢出率偏大,檢測結果高度集中,風險等級:高。

3)行動指南:

建議可以抽查原始記錄、留樣再測、備樣復測等方式結合設備對比測試、人員對比測試等方式確認風險






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