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【我们不一YOUNG】检验检测行业数智化转型过程中存在的主要问题

城头变幻大王骑

2024/07/15

实验室建设

检验检测行业数智化的发展和转型并非一路坦途，充满了各种挑战与困难。
1）数字化基础设施建设明显滞后。在当前强调数字经济的科技环境下，数字化基础设施是推动检验检测行业向数智化转型的基石。但是，目前许多检验检测机构的基础检测设备并未跟上时代的步伐[2]。

首先，老旧检测仪器的普遍使用严重阻碍了行业数据的整合与数智化进程。某些仪器甚至未配备数据采集接口，数据无法有效传输与共享。其次，资金问题亦不容忽视。数智化转型需要大量的资金投入，用于设备更新、系统升级、软件开发等方面，这对于许多中小型机构而言，无疑是一项沉重的经济负担，导致转型之路步履维艰。

2）数据孤岛现象严重，数据格式不统一。检验检测行业的数智化转型推进中，明显暴露出前瞻性和战略性规划缺失的问题。这种规划上的不足，直接导致了系统设计的不完善，使得数据碎片化，各个组成部分间难以形成有机的整体，信息无法顺畅连接[3]。

特别是在仪器厂商和软件厂商各自为政的背景下，数据所有权、隐私保护及利益分配等问题迫使数据交互的壁垒愈发显现。各部分数据因缺乏统一的传输和共享平台而呈现割裂状态，数据格式混乱，无法有效整合。这一现象，被形象地称为“数据孤岛”。

这不仅阻碍了行业内部信息的流通与利用，也严重影响了数智化本应带来的效率提升和决策支持。数据孤岛现象是数智化发展过程中的一大障碍，它揭示了行业在迈向高度智能化、信息化过程中，亟需系统性的规划和协调。

3）标签缺失，数据混沌；分类不明，难以利用。

当前大部分人对于数据的认知还停留在采集数据、存储数据、管理数据，对于数据的深度挖掘还没有系统性的认识。人工智能的高效决策离不开精准的数据分类与整理，但是在数据采集环节，往往忽视了数据标签的重要性，未能做到未雨绸缪，对采集的数据进行细致的分类标注。没有有效的数据标签，就如同图书没有目录，虽然内容丰富，却难以快速找到所需信息。提升数据管理能力，实施有效的数据标签策略，是数智化转型的关键一步。

企业必须从数据源头做起，建立起完善的数据分类与标注体系，从而确保数据的质量与可利用性。

4）数据安全的重要性不容忽视。数智化转型过程中，数据无疑占据了至关重要的地位，被誉为变革中的核心资源。随着变革的推进，数据的安全问题也浮出水面，成为无法回避的挑战。首先，数据泄漏风险显著增加。转型过程中，数据的流动性和可访问性大大增强，这无疑为黑客和不法分子提供了更多机会。

由于数据保护措施的不足，敏感信息可能面临被非法获取和滥用的风险。其次，数据完整性受到威胁。在数智化环境下，数据经常需要在多个系统间传输和同步，这增加了数据在传输过程中被篡改的风险。如果被恶意篡改，可能导致决策失误，甚至引发重大事故。最后，数据所有权和使用权界定模糊。数智化转型中，数据往往涉及多方共享和合作，但数据所有权和使用权的法律规定尚不完善，这可能导致数据纠纷和权益冲突。

5）综合性与专业人才双短缺。在数字经济时代，企业对人才的要求也更加严苛。企业需要的是能够横跨多领域、多学科的，学习能力更强的复合型人才以及数智领域有深入研究的行业精英。然而，人才市场却呈现出综合性人才与专业人才双双匮乏的状态。

首先，检验检测行业对技术要求较高，涵盖学科领域复杂，因此需要具有较强理论功底和技术融合应用能力的人才。然而，这类人才的培养需要相当长的周期，使得行业快速发展的需求难以得到充分满足。其次，检验检测行业在中国的起步相对较晚，导致专业人才的储备不足。

随着市场经济的不断发展和全球经济日益一体化，人才的流动性愈发加剧，其中一些人才可能会被其他更具魅力或者前景的行业所吸引，导致人才的动态变化[4]。

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GsLunatic

第1楼2024/07/17

楼主请问有没有什么好的LIMS系统推荐？环境监测方面的

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