实验室LIMS系统中检测数据多维度可视化的实现路径研究

一、引言

随着检测行业业务规模扩张与项目多元化，实验室每日产生的数据量快速增长，涵盖财务订单数据、样品流转数据、设备运行数据、检测标准数据、耗材库存数据等多类信息。传统实验室信息化管理系统中，数据多以表格形式存储，需人工筛选统计后形成分析结论，不仅耗时还易出现数据偏差[1]。例如旧系统中财务月度核算需 5 天完成，订单与发票金额差异率达 6% ；样品定位需人工核对纸质记录，平均耗时 30 分钟；设备检定时间依赖人工记录，漏期率约 12% 。这些问题严重影响检测机构的运营效率与决策及时性。

检测数据多维度可视化的核心价值，在于将分散在系统各模块的结构化数据，通过折线图、柱状图、饼图、热力图等直观形式呈现，支持按业务、时间、部门等多维度灵活查询与钻取。无论是检测工程师查看样品流转状态、财务人员统计营收数据，还是管理层分析客户订单趋势，都能通过可视化功能快速获取关键信息，是实验室信息化升级的重要方向。本文结合财务流程管理、电子原始记录与自动报告、检测标准库管理、历史数据迁移与多系统接口集成、设备管理、消耗品与危化品管理、样品流程管理与 PDA 功能集成、移动审批与扫码应用及完整实验室信息化管理系统的建设经验，提炼多维度可视化的可落地实现路径[2]。

二、现状与需求分析

（一）现状痛点

传统系统数据呈现存在三大核心问题。一是数据分散且关联弱，财务订单数据、样品流转数据、设备管理数据、检测标准数据等分属不同模块，无统一可视化入口。例如查询某客户的检测订单进度与对应设备状态时，需分别登录财务模块与设备模块，人工关联数据，操作繁琐且易出错。二是呈现形式单一，多为静态表格，缺乏动态分析功能。比如检测标准调用频次需人工统计后制作 Excel 图表，数据更新后需重新生成，无法实时反映业务变化；耗材库存数据仅以数字形式展示，无法直观判断库存是否充足。三是维度固定且灵活度低，仅支持单一维度查询，如按时间段查询营收、按类型查询设备，无法实现部门-客户-检测项目、时间-样品-设备等多维度组合钻取，难以满足精细化决策需求。

（二）核心需求

基于检测机构不同岗位的业务场景，数据可视化需求可分为三类。业务执行层需求聚焦实时性与便捷性，检测工程师需实时查看样品入库、分样、检测进度，避免因信息滞后延误检测；设备管理员需快速掌握设备检定有效期，防止使用过期未检定设备；耗材管理员需直观了解耗材剩余量与有效期，避免检测时耗材短缺。职能管理层需求侧重效率与准确性，财务人员需快速获取营收、订单缴费率、折扣占比等数据，缩短核算周期；报告编制人员需通过可视化查看报告错误率趋势，优化编制流程；设备管理员需通过设备利用率图表制定维护计划。决策层需求强调全局性与深度，需跨模块整合数据，如分析某客户的年度检测订单量与对应营收占比、热门检测项目的标准调用频次与检测效率，支撑业务拓展与资源调配决策。

三、实现路径

（一）技术选型

技术选型需兼顾数据特性、业务需求与系统兼容性，结合多项目实践，核心技术栈可分为三部分。数据存储层根据数据类型选择适配数据库，财务订单、样品流转等高频事务数据采用 MySQL，依托其稳定的事务处理能力保障数据完整性，比如存储订单金额、发票信息、到款记录时，能有效避免数据丢失或重复；检测标准、设备台账等结构化数据采用 SQLServer2014，适配多维度检索需求，支持按标准编号、检测项目、设备类型等快速查询，响应时间可控制在 1 秒内[3]。

可视化工具选用 ECharts，其支持 20 余种图表类型，且具备良好的前端适配性。可用于开发财务营收趋势图、订单缴费率柱状图、折扣占比饼图，直观呈现财务数据；也能制作样品流转量折线图、设备利用率热力图、耗材库存占比饼图，满足不同模块的可视化需求。开发框架采用 SpringBoot+Vue.js，SpringBoot 简化后端接口开发，便于对接财务、样品、设备、检测标准等模块数据，减少冗余代码；Vue.js 实现前端动态交互，支持图表缩放、数据筛选、细节钻取，且能适配电脑、手机、PDA 等不同设备，比如在移动审批场景中，可通过 Vue.js 让审批人在手机端清晰查看订单数据可视化图表。

（二）数据预处理

数据预处理是保障可视化质量的关键，需经过抽取、清洗、转换、关联四步流程。数据抽取环节，针对旧系统中 Excel 存储的耗材库存数据、Access 数据库存储的样品记录，采用 ETL 工具实现批量抽取，确保全量历史数据纳入可视化范围；针对新系统中 PDA 扫码获取的样品状态、设备使用记录，通过 WebSocket 协议实现实时抽取，数据同步延迟控制在 3 秒内，保障可视化图表的实时性。

数据清洗环节，通过规则校验去除冗余、错误数据。设置数值范围校验，如检测温度超出合理区间时自动标记异常；设置逻辑校验，如样品检测时间早于入库时间、订单金额小于零等情况触发提醒，确保数据逻辑合规；同时采用抽样校验与全量核对结合的方式，如历史数据迁移时抽样比例不低于 30% ，全量核对后数据准确率可达 99.9% ，避免错误数据影响可视化结果。

数据转换环节，统一数据格式与单位。将财务数据中不同客户的发票金额单位统一为元，折扣比例统一为小数格式；将耗材库存数据中的瓶、盒、升等单位按预设规则换算，如 1 盒试剂等于 20 瓶，确保跨模块数据可直接对比；将设备检定周期的月、年转换为统一的天数单位，便于计算下次检定时间。

数据关联环节，通过关键字段建立模块间数据联系。以订单编号关联财务模块的订单数据与发票、到款数据；以样品编号关联样品模块的流转数据与检测项目、设备使用数据；以客户编号关联客户信息与订单、营收数据；以设备编号关联设备台账与使用记录、检定数据，为多维度查询与钻取奠定基

础。

（三）维度设计

维度设计需贴合检测机构业务逻辑，分为核心维度与维度组合两类。核心维度包括业务、时间、数据类型三类。业务维度涵盖检测项目、客户、部门，检测项目维度可呈现不同检测项目的月度检测量、合格率，帮助识别热门项目；客户维度用于分析客户订单占比、复购率，支撑高价值客户服务优化；部门维度可对比各检测部门的订单处理时长、缴费率，助力部门效率提升。

时间维度支持日、周、月、季、年查询，适配不同周期的分析需求。财务模块用月度维度统计营收、季度维度分析利润趋势；样品模块用日维度跟踪入库、出库量，年度维度分析样品总量变化；设备模块用月维度监控检定情况，年维度评估设备使用频次。

数据类型维度分为效率类、质量类、资源类。效率类数据包括样品定位时间、报告编制时间、订单处理时长，用于优化业务流程；质量类数据包括订单与发票金额差异率、检测数据错误率、设备检定漏期率，保障业务合规；资源类数据包括设备利用率、耗材库存周转率、危化品领用频次，支撑资源合理调配。

维度组合支持多维度自由搭配与下钻查询。从年度营收数据下钻至某部门年度营收，再下钻至该部门某客户的月度订单明细；从设备利用率数据下钻至某类设备的月度使用记录，再下钻至该设备检测的样品明细，实现从宏观到微观的全层级数据洞察。

（四）功能落地

基于技术选型、数据预处理与维度设计，通过模块化开发实现四类核心功能。实时监控功能动态跟踪关键指标，在样品模块中标注超期未处理的样品，设备模块中以闪烁提醒即将到期的检定设备，耗材模块中用红色标注库存低于阈值的品类，财务模块中提示未到款的订单，帮助工作人员及时发现并处理问题。

趋势分析功能呈现数据变化规律，展示近 12 个月的营收趋势，标注营收峰值与低谷的时间节点及原因；呈现报告编制时间从 4 小时缩短至 1 小时的优化过程，反映电子原始记录模块的改进效果；分析某检测项目的年度增长幅度，为业务拓展提供参考。

对比分析功能实现多对象横向对比，按部门对比订单缴费率、折扣占比，识别效率较高的部门并推广经验；按设备类型对比利用率、检定漏期率，针对性制定设备维护计划；按客户类型对比订单量、满意度，优化客户服务策略。

报表导出功能支持可视化图表与明细数据批量导出，财务统计报表可导出为 Excel 格式用于核算存档，客户订单分析图表可导出为 PDF 格式用于客户沟通，检测项目趋势图可导出用于管理层汇报，满足检测机构的合规存档与外部交流需求。

四、应用效果验证

从多项目落地效果来看，检测数据多维度可视化显著提升了检测机构的运营效率、数据质量与决策能力。效率方面，财务月度核算时间从 5 天压缩至 2 天，样品定位时间从 30 分钟缩短至 1 分钟，报告编制时间从 4 小时缩短至 1 小时，数据统计效率整体提升 60% 以上，减少了人工操作成本与时间成本。

数据质量方面，订单与发票金额差异率从 6%降至 0.5% ，电子原始记录错误率从 5% 降至 0.3% ，设备检定漏期率从 12% 降至 0.8% ，耗材库存统计误差率从 20% 降至 1% ，通过可视化实时监控，提前发现并规避了数据偏差与流程漏洞。

决策支撑方面，管理层借助多维度图表快速掌握业务动态。某检测机构通过客户订单与营收可视化，识别高价值客户并制定针对性服务方案，核心客户复购率提升 25% ；某机构聚焦热门检测项目加大资源投入，新增营收 120 万元；多家机构的客户满意度从 82 分提升至 95 分左右，业务竞争力显著增强。

五、结论

实验室 LIMS 系统检测数据多维度可视化的实现，需以技术适配业务、数据保障质量、维度贴合需求为核心原则。通过 MySQL 与 SQLServer2014 保障数据存储安全，ECharts 实现多类型图表呈现，SpringBoot+Vue.js 支撑前后端高效对接，解决技术兼容性问题；通过抽取、清洗、转换、关联的全流程数据预处理，保障数据准确性与关联性；通过业务、时间、数据类型三维度体系，覆盖业务执行层、职能管理层、决策层的不同需求；通过实时监控、趋势分析、对比分析、报表导出功能，实现数据从可看到可用的转化。

该实现路径已在财务流程管理、电子原始记录与自动报告、检测标准库管理、历史数据迁移、设备管理、耗材危化品管理、样品流程管理、移动审批及完整实验室信息化管理系统中验证有效。未来可进一步探索人工智能与可视化的结合，通过机器学习预测检测项目增长趋势、设备故障风险，让可视化功能从数据呈现向预测决策升级，为检测机构数字化转型提供更深层次的技术支撑。

参考文献：

[1]黄永成,凡思磊,孔祥亮.公路工程现场数据信息化管理系统设计与应用[J].中国质量监管,2024,(04):170-171.

[2]左敏.检验检测信息化管理系统在建筑材料检测中存在的问题及建议[J].江西建材,2023,(04):75-77.

[3]林泽龙.基于 FPGA的跳频信号测向系统研究与设计[D].青岛科技大学,2024.DOI:10.27264/d.cnki.gqdhc.2024.000802.