“云检测”技术与应用研究

2020-11-06戴铮刘丹李潇

现代信息科技 2020年13期

戴铮刘丹李潇

摘要：“云检测”是一种智慧化检测新模式和手段，其融合了现有信息化检测技术与物联网技术等新一代信息技术。该文对实验室传统建设与管理方式存在的问题进行了分析，对“云检测”技术与应用进行了详细介绍。通过对检测业务管理、资源管理、主数据管理、设备物联、系统管理、对外接口等六大模块功能的搭建及描述，阐述了“云检测”技术在智慧实验室中的应用，希望为管理者对实验室规范管理、智慧调度、过程掌握提供重要的支撑依据。

关键词：“云检测”;智慧实验室;物联网;云计算;区块链

中图分类号：TP806+.1 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）13-0160-04

Abstract：“Cloud detection” is a new mode and method of intelligent detection，which integrates the existing information detection technology and the internet of things technology and other new generation information technologies. This article analyzes the problems existing in the traditional laboratory construction and management methods，and introduces the “cloud detection” technology and application in detail. Through the construction and description of the six functional modules of testing business management，resource management，master data management，equipment IoT，system management，and external interface，the application of “cloud detection” technology in smart laboratories is explained. It provides an important supporting basis for standardized laboratory management，intelligent scheduling，and process control.

Keywords：“cloud detection”;smart laboratory;internet of things;cloud computing;blockchain

0 引言

隨着科学研究和生产技术的不断发展，人们对于实验室管理中的分析测试技术、样品数量、检测项目和检测数据准确性等方面都提出了更高的标准，现有的传统检测技术和人工管理模式已不太适应现代化第三方检测机构、科研院所、高校、企事业单位的实验室智慧化管理的要求。

“云检测”是一种基于网络的、面向检测行业服务的智慧化检测新模式、新手段，其融合了现有信息化检测技术与物联网技术、大数据和云计算、区块链技术、信息安全技术等新一代信息技术，推动检测行业不断向前发展。湖南航天天麓新材料检测有限责任公司自2016年开始研究“云检测”相关技术，经过三年多的实践运行，在“云检测”领域积累了丰富的经验。本文作者从实验室业务模块出发，结合本公司实验室情况从多个角度对“云检测”技术的应用进行了探讨。

1 实验室传统建设与管理方式存在的问题

1.1 过程管控缺失

检测过程无法体系化、规范化、透明化管理，质量问题无法有效闭环，无法保证数据的真实性;无法对检测过程进行有效监控，不合格产品数据流入市场后，易引发纠纷。无法有效监控员工任务状况，协同办公、任务分配不也科学。

1.2 信息数据资源开发利用不足

当前检测数据信息资源的综合开发利用不足，信息深层次挖掘尚不充分。检测信息化尚未实现与大数据、云计算深度融合，未实现运用物联网技术、移动互联技术，实现对各类数据的加工处理和综合分析。

1.3 工作效率需提高

大量的检测数据需要依靠人工整理、人工计算、人工判断，耗费大量时间且易产生误差。合同、标签、原始记录、报告等报表依靠人工编制，严重影响办公效率。

1.4 信息无法有效共享

检测工作涉及多个部门协同，系统间数据壁垒，产生数据孤岛，各实验室之间数据无法互通。内部的检测报告、检测数据传递需要依靠纸质传递，造成资源浪费且无法保证数据的真实性、时效性。

1.5 数据查询、台账统计难度大

纸质文件需要耗费大量的纸张同时占用大量的保存空间，且查阅起来复杂、无法快速查找。检测费用计算、工作量评估耗费大量精力，数据整合分析困难。

2 “云检测”技术与应用

2.1 “云检测”技术重点研究方向

2.1.1 检测即服务

检测即服务（Test as a Service，TaaS）：根据检测所需的软硬件资源建立一个虚拟检测实验室，其中封装了各种用于检测分析的软件功能作为云服务，同时也提供了检测设备、试验平台等硬件资源的远程接入和使用服务。通过检测云平台高效整合各项检测资源和能力，线上提供虚实相结合的智能化、个性化、在线化的一站式检测云平台服务，线下依托检测设备、试验平台等提供检测技术服务。

2.1.2 业务即服务

业务即服务（Business as a Service，BaaS）：在检测业务的全过程中，对于各项经营管理活动和交易行为，如销售管理、客户关系管理、物流管理等业务，提供在线化的云端资源和能力服务，用户可以根据不同的业务需要定制个性化的业务流程，实现外部协作和内部管理、核心业务无缝衔接。

2.1.3 管理即服务

管理即服务（Management as a Service，MaaS）：检测过程中需要各种检测设备资源和软件资源的配合，根据检测机构的日常管理需要，针对各项检测管理活动如流程管理、数据管理、设备管理、质量管理等管理活动，实施任务作业调度、数据自动化采集、检测设备状态采集和控制、检测数据溯源等能力服务，从而将检测环节透明化，辅助检测用户和检测机构对检测过程的监控和管理。

2.1.4 数据即服务

数据即服务（Data as a Service，DaaS）：检测过程中产生大量的检测数据和交易数据，通过构建检测大数据系统，对数据进行筛选、分析和处理，为检测机构和检测客户提供大数据服务，构建各行业知识图谱，进行检测分析和技术发展预测;形成检测交易信用数据库，创建行业信用体系，控制交易风险;结合区块链、混合云和网络渠道安全技术，保障检测数据的安全性和可靠性[1]。

2.2 关键技术

2.2.1 物联网技术

基于物联网（IOT）技术开发检测设备通用数据模块、物联网模块，打通实验室检测设备的数据接口和监控设备接口，实现检测数据自动采集、检测报告自动生成、实验室环境监控等功能。检测机构对日常检测过程进行线上管理，提供例如检测过程管理、数据管理、设备管理、实验室现场透明监控等服务[2，3]。

2.2.2 大数据和云计算技术

基于大数据和云计算技术，依据检测数据对产品进行数据画像，从而对其工艺、配方和技术进行优化;结合物联网技术获取检测设备实时工作状态，为检测需求找到空闲的检测设备并进行需求推送，实现检测设备实时管理和多实验室设备协同，提高检测设备资源的利用率。在这一过程中，运用数学技术优化检测大数据结构，构建数学模型，评估模型有效性，建立处理策略机制，编写出针对检测大数据的专用软件算法，进一步为大数据和云计算技术在检测行业的应用提供数学理论和应用支持[4]。

2.2.3 区块链技术

基于区块链技术中的共识机制、加密算法和分布式存储技术，解决检测行业的信用体系、数据安全、报告溯源等问题。采用区块链共识机制，构建检测交易信用数据库，创建行业信用体系，帮助检测机构和检测客户控制交易風险;采用区块链非对称加密算法，保障检测数据的安全性和可靠性;采用分布式记账技术，对检测报告构造“唯一性”标识，很好的解决检测数据溯源难的问题，查询原始检测数据真实、可靠[5]。

2.2.4 信息安全技术

信息安全技术是指确保云检测系统中的硬件、软件、系统、网络和数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因导致数据遭到破坏、更改、泄露，保证系统、网络和数据连续、可靠、正常运行和服务的技术。信息安全技术包括物理安全、网络安全、数据安全、系统安全、应用安全、人员和过程层面的管理安全等技术。

3 “云检测”技术在智慧实验室中的应用

“云检测”强调发挥物联网技术、大数据和云计算、区块链技术、信息安全技术等新一代信息技术的优势，智慧实验室建设可以使相关优势得到全面直观体现[6，7]。“云检测”以实验室的管理业务为核心，遵照国际规范进行管理，将管理思想与现代的计算机技术、网络技术、数据存储技术和数据处理分析技术相结合，利用分布式管理体系来实现实验室的管理，将资源管理、业务管理、数据管理和报表管理等功能有机的结合成一体[8]，可对实验室的数据采集、数据分析、报告编制、报告管理、人员管理、样品管理、质量管理和资源管理等环节进行全程监控，是帮助实验室走向规范化、信息化的重要手段[9]。

3.1 总体架构

总体架构划分为6层，从上向下依次为访问层、应用层、应用支撑层、数据库层、数据采集层、网络层，如图1所示。

（1）访问层：访问层针对不同的访问终端展示不同的服务界面，用户可以通过PC端、电视大屏和其他终端设备进行访问，获取相应的服务;

（2）应用层：应用层用于实现检测业务的整体管理，主要由检测业务管理、资源管理、主数据管理、数据和现场可视化、系统管理五大功能模块构成，该层为整个系统的核心;

（3）应用支撑层：应用支撑层用于提供对系统应用的强大支撑，包括数据接口、B/S架构、Web发布等;

（4）数据库层：数据库层用于保存平台的基础数据、数据采集层实时采集的数据与用户产生的交互数据等，并依需要提供各类数据服务，如：实时数据存储、历史数据服务、数据分析中间库、数据转发服务等;

（5）数据采集层：数据采集层主要是用户分析与转换网络层数据，按照指定规则解析数据并传输至数据库层，数据采集层包括设备网关、原始数据解析入库、数据分析计算存储、自有数据协议转换;

（6）网络层：网络层主要是通过各种传感器、PLC通讯模块进行数据采集，通过4G/5G等技术进行数据传输，并将网络层设备进行组网，将设备纳入一个网段，实现设备的物联共享。

3.2 功能设计

“云检测”满足《检验检测机构资质认定能力评价检验检测机构通用要求》（RB/T 214—2017）[10]和《检测和校准实验室能力认可准则》[11]。“云检测”功能包含六大模块，包括检测业务管理平台、资源管理平台、主数据管理平台、设备物联平台、系统管理平台、对外接口。

3.2.1 检测业务管理平台

检测业务管理平台包括在线委托、合同评审、样品管理、任务管理、检测管理、报告管理等核心业务流程，它既是日常工作的提效点，又是对检测结果数据进行数据分析的基础。检测业务管理平台支持对整个检验过程的闭环管理，确保整个检验过程可视、可管、可控，是整个系统的核心部分。

3.2.2 资源管理平台

资源管理平台涉及实验室的人、机、料、法、环全面管理，是“云检测”较为重要的组成模块之一，资源管理平台把影响实验结果的诸多因素进行全面整合、统一管控，主要包括人员管理、设备管理、文件管理、环境管理、试剂耗材管理、标物标液管理、供应商管理。

3.2.3 主數据管理平台

主数据管理平台的功能主要包括：

（1）检测方法管理：检测方法和作业指导书以电子方式存档，通过权限控制可对方法进行调阅、更新、作废处理;

（2）检测标准管理：在该模块内可进行标准录入、标准分类、标准查询、标准查新和标准替换等功能，已经被替换或未在认证能力范围内的标准，在使用时会自动提示标准作废和非认证项目[12];

（3）检测项目管理：该模块可依据实验室的检测能力创建检测项目库，包括项目名称、方法/依据、检测对象、检测周期、检测限值、检测费用标准等等，检测项目库覆盖多个检测领域，为系统提供基础数据;

（4）报告模板管理：该模块可依据检测领域、检测认证项目（如获得CNAS认证、CMA认证的检测项目）创建多个报告模板;

（5）原始记录模板管理：用于动态管理和维护检测过程的原始记录，各专业实验室可依据不同的检测领域或检测项目自定义创建原始记录模板;

（6）样品类别管理：对于客户送检样品进行分类登记、数据维护，便于样品管理员进行样品管理;

（7）数据统计分析：通过智慧大屏对实验室运转情况进行实时监控、对生产数据、经营数据进行统计分析和结果展示，实现检测信息公开。大屏展示效果如图2所示。

3.2.4 设备物联

仪器测试数据的自动采集，即设备物联。手工录入易造成数据错误或偏差，增加了检测科室核对数据和修改数据的工作量，降低了工作效率。实现设备物联后，可以将分析仪器获得的数据直接自动传输，减少手动录入可能出现的差错。设备物联平台可实现检测自动化、设备物联化、数据自动采集、设备状态监控、设备巡检等功能。

3.2.5 系统管理平台

系统管理平台包含人员管理、角色管理、权限管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理等。其中数据字典是用于创建基础数据标准化存档，便于后期维护。

3.2.6 对外接口设计

对外接口设计开发了ERP系统接口、MES系统、财务系统、供应链系统、其他系统接口。

3.3 主要业务流程

“云检测”主要业务流程为：

（1）检测用户完成检测项目相关信息浏览、线上咨询后填写检测委托单并进行线上支付;

（2）检测机构完成业务受理，进行委托登记样品管理员;

（3）检测机构进行任务分配，部分检测任务可进行设备预约;

（4）检测员进行检测，将检测结果输入到原始记录单，已经物联的设备可直接进行数据采集，检测结果自动传输生成原始记录单;

（5）检测员对检测结果进行数据审核;

（6）检测员编制检测报告;

（7）审核员对检测报告进行审核;

（8）报告经批准后进行电子签名、电子印章后方可进行报告发放，报告发放后客户收到通知短信;

（9）对无异议的检测报告进行存档，客户如有异议可提出复检申请。

主要业务流程图如图3所示。

4 结论

随着网络与信息技术的迅猛发展，“云检测”已成为检测行业发展的趋势，不断利用新一代信息化技术推动“云检测”的发展在整个检测行业已达成共识。本文以发展云检测产业为出发点，以提升实验室服务效能为核心，对“云检测”技术与应用进行详细介绍，并研究了“云检测”技术在智慧实验室中的应用，以期为检测用户提供全流程的检测服务，为检测机构业务流程提供便利，为检测机构管理者提供有效的决策支撑依据，催生出以信息技术与检测行业全方位深度融合为特征的“云检测”新模式、新业态。

参考文献：

[1] 霍文舒，杨宗民，王琳，等.基于数据分析的大数据质量管理平台应用研究 [J].信息通信，2019（2）：172-173.

[2] 李柏华.基于物联网技术的生态环境监测应用研究 [J].科技创新与应用，2020（16）：149-150.

[3] 马帅.物联网技术在环境监测中的应用 [J].科技资讯，2020，18（11）：11-12.

[4] 刘晓硕.浅论辽宁省检验检测大数据平台建设 [J].品牌与标准化，2019（4）：65-68.

[5] 孙凯，孙嘉齐.区块链技术下的智慧CNAS认可检测和校准实验室建设 [J].中国计量，2020（2）：45-47.

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[7] 林鲁春.智慧实验室及其关键技术研究与应用 [D].杭州：杭州电子科技大学，2019

[8] 马春阳.实验室信息管理系统建设项目管理初探 [J].广州化工，2011，39（5）：192-195.

[9] 姜俊，胡楠，隋宝春，等.基于大数据的食品药品检测LIMS系统应用探讨 [J].药学研究，2019，38（1）：60-62.

[10] 国家认证认可监督管理委员会.检验检测机构资质认定能力评价检验检测机构通用要求：RB/T 214—2017 [S].北京：中国标准出版社，2017.

[11] 黄涛.检测和校准实验室能力认可准则 [J].电动工具，2009（3）：12-27.