 |
샘플 준비는 분석 업무 프로세스의 중요한 부분입니다. 하지만, 보통 지루하고 시간이 소요되는 수동 작업으로 구성되어 있습니다 노동 집약적 수동 프로세스 또한 높은 오류 또는 가변성 위험을 포함하며, 이는 규격을 벗어난(OOS) 또는 수용 오차를 벗어난(OOT) 결과(규격 또는 수용 오차 기준을 벗어난 검사 결과)를 가져올 수 있습니다. 샘플 준비의 가변성은 분석의 최종 결과의 정확도에 영향을 미쳐, 하류 결과에 영향을 미치기 전에 오류의 잠재적인 원인을 모두 규명하고 제거하는 것이 중요합니다.
몇 년 전 LC/GC관련 논문에서 실험실 작업흐름의 두 양상을 조사했습니다: 첫 째는, 분석적 작업흐름의 각각의 단계에 소요되는 분석자의 시간 비율이며, 두 번째는 OOS 오류의 주요 원인입니다. 이러한 조사의 결과에서, 분석자의 시간 절반 이상(61%)이 샘플 프로세스에 소요되었으며, OOS 오류의 거의 절반(49%)이 샘플 프로세싱이나 작업자 오류 중 하나에 기인할 수 있다는 것이 나타났습니다.
분석적 작업흐름의 수동 샘플 준비 단계를 현대화함으로써(예를 들어, 자동 중량 측정 샘플 준비를 시행함으로써) 작업흐름 내 문제의 50%를 처리할 잠재성을 가지게 됩니다. 이는 프로세스 중에 속도를 향상하고 OOS 오류를 최소화하는 유의미한 잠재성을 제공합니다.
이 백서는 중량 측정 샘플 준비의 이점–샘플과 표준을 준비하는 혁신적인 새로운 방법–을 기술합니다. 이는 기존 체적 측정법과 직접적인 비교를 포함해 샘플 준비 프로세스를 간소화하는 방법 및 샘플 크기를 줄이는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 오류 또는 변동 가능성이 높은 단계가 논의됩니다.자동 중량 측정 샘플 준비를 수행하고 Good Weighing Practice™를 사용하면 데이터 가변성과 OOS 결과를 크게 줄일 수 있습니다. 백서를 읽고 중량 측정 샘플 준비의 이점을 알아보기
