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今天,又出了一起偏差,一个非常简单的人员差错:实验员样品溶液浓度配制错误导致峰面积只有正常情况的1/2,去现场查看,发现是由于移液管用错导致,SOP明确的规定移取2.0ml,却被移成了1.0ml....... 近年来,由于数据完整性要求的提高,大多数实验室的气液相等关键仪器均上了网络版,实验室出现的任何偏差都需要进行调查,并制定相应的纠正预防措施。这对管理层来说,不仅仅是工作量,更是考验管理水平的事。 本人对2017年本实验室的所有偏差进行了分析,发现由于人员差错导致的偏差占到40%;仪器故障占到20%;耗材(试剂、色谱柱、进样瓶)问题占到16%;其他问题(方法、文件、网络、审计追踪)占24%。具体比例如下图:
本章节我们来讨论一下比例最大的人员差错及仪器故障。 人员差错
首先,我们来分析一下占40%的人员差错。有很多的原因导致人员差错,包括由于粗心-人员差错,例如文章开始提到的人员差错,由于不够熟练-人员差错,由于忙碌-人员差错,偶然因素-人员差错等等。针对不同因素导致的人员差错,应采取相应的措施。
对于粗心-人员差错,可以对该员工进行培训,促使其更加细心,此外,还可以从流程上来避免粗心,比如,增加人员复核,制定复核表,按复核表进行逐项复核等。 对于不够熟练-人员差错,此类员工,往往是新员工,可能由于培训时间不够,仓促上岗等原因导致,可以重新进行培训,并进行考核,同时延长类似新员工的培训时间。 对于忙碌-人员差错,应该联合人事管理部门,增加人员配额,减少工作量等因素。 对于偶然因素-人员差错,此类问题往往不可预料,而且也不好预防,但发生率会很低,可以不采取预防措施。 俗话说“人非圣贤,孰能无过”,人不可避免的会犯各种错误,但可以尽可能的降低并控制在一定的范围内。此外,人员差错是一个非常复杂的问题,往往跟人员素质,人员流动性,工资和福利待遇,企业文化等均有关系,这不是单个部门的问题,所以要想减少人员差错,需要决策层的参与。再者,由于各个公司本身情况差异,企业文化差异,工资待遇福利差异,管理水平差异等等,势必造成各个公司不同的人员素质及人员比例,这些一定程度上决定了人员差错率,故笔者认为,每个公司应该根据本公司的实际情况及历年的人员差错率,制定合适的人员差错率,若整年度的人员差错率在公司制定的年度目标之内,认为是可以接受的,若超出了,需要分析具体的原因,并制定相应的措施来降低人员差错率。 仪 器故障
导致仪器故障的原因分为以下几方面:例如,缺少维护导致的故障,未知的偶然因素导致的故障,网络问题导致的仪器故障等。对于出现的故障,我们应该根据其故障的发生率及维护成本制定合适的措施,而不是简单粗暴的以为,只要是仪器出现了故障,无不例外的增加维护,对于偶然出现的故障,有时增加维护可能也解决不了问题,反而增加了很多无谓的成本。所以还是要结合实际情况处理。
对于缺少维护导致的故障,可以增加维护,如果我们自己能够完成维护,那修订程序,增加维护,就行了。但好多的维护项目需要专业的人士进行,这就涉及到支出,所以,这一块,可以根据仪器故障率及维护成本来制定合适的措施。 未知的偶然因素导致的仪器故障,我们一年也会出现几起,例如,高效液相在序列运行中,出现的机械手臂卡住,导致仪器序列暂停。工程师到场后,对仪器进行测试,显示又正常了,在接下来的几个月的观察期中,又一切正常了,对于这种偶然因素导致的仪器故障,认为无需制定预防措施。但如果在持续的观察中,该故障率出现频率上升,那就不是偶然因素导致,需要制定具体的维护计划。 此外,网络因素导致的仪器故障,我们去年也出现了几起,就像我们平时的电脑不关,一直开着用的情况一样,好多的缓存内容占据空间,会导致仪器“卡机”甚至“死机”的情况,找到原因后,修订程序,将服务器定时关闭的频率制定进去,由IT执行。这样,这种情况就可以有效的得到解决。 总之,对于仪器故障,首先我们在年初时,可以根据本公司的实际情况,包括仪器状态,使用频率及历年的故障率等制定一个合适的仪器故障率。接着在偏差处理时,应区分偶然因素导致的还是必然因素导致的,偶然因素导致的仪器故障可以将检测结果进行纠正,并对该台仪器进行持续的观察,若后续未出现类似的偏差,可以关闭此类偏差。对于必然因素导致的偏差,应根据实际的情况制定预防措施。此外,年度的偏差分析是非常重要的,每个偏差并不是独立的,好多类似的偏差是相互联系的,例如,同一个问题反复出现,可能在最初的调查中,找到的不是根本的原因,但在接下来持续的调查中,我们可能会找到真正的原因,并且年度偏差分析可以将每台仪器的故障率统计出,与年初制定的故障率进行对比,若故障率超出预计水平,应分析原因,并制定相应的维护计划或预防措施。
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