വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ: സാമ്പിൾ സ്വീകാര്യത മുതൽ ഫലം റിലീസ് വരെ

നേട്ടങ്ങൾ:

• മൊത്തം ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയ (പ്രീ അനലിറ്റിക്കൽ, അനലിറ്റിക്കൽ, പോസ്റ്റ് അനലിറ്റിക്കൽ) മാപ്പ് ചെയ്യാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് സുരക്ഷിതമായി ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാവുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• സാമ്പിൾ സ്വീകാര്യത, തരംതിരിക്കൽ, ജോലിഭാരം കണക്കാക്കൽ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ച് തടസ്സങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ഓട്ടോമേഷൻ വേഗത വർധിപ്പിക്കുകയും പിശക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കിക്കൊണ്ട് ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകളും മാനുവൽ ഒഴിവാക്കൽ പാതകളും നിലനിർത്താനുള്ള കഴിവ്.

ഒരു ലബോറട്ടറി ദിനം സാമ്പിളുകളുടെ തടസ്സമില്ലാത്ത നദി പോലെയാണ്: നൂറുകണക്കിന് ട്യൂബുകൾ രാവിലെ ഒരേസമയം എത്തുന്നു, അടിയന്തിര അഭ്യർത്ഥനകൾ ഉച്ചയ്ക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറുന്നു, വൈകുന്നേരം ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ് സാമ്പിളുകൾ കുമിഞ്ഞുകൂടുന്നു. ഈ ഒഴുക്ക് നിയന്ത്രിക്കുക - ഏത് സാമ്പിൾ ആദ്യം പ്രവർത്തിപ്പിക്കണം, ഏത് ഉപകരണത്തിലേക്കാണ് അത് പോകുന്നത്, ഏത് തടസ്സം സംഭവിക്കും, ഉദ്യോഗസ്ഥരെ എങ്ങനെ വിതരണം ചെയ്യാം - അതിൽ തന്നെ ഒരു എഞ്ചിനീയറിംഗ് ചുമതലയാണ്. വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ ഈ ആവർത്തിച്ചുള്ള മാനേജുമെൻ്റും പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളും മനുഷ്യരുടെ കൈകളിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കുകയും അവയെ ചിട്ടപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. AI-ക്ക് ഇവിടെ ഒരു ശക്തമായ പ്ലാനറും ആക്സിലറേറ്ററും ആകാം: ജോലിഭാരം പ്രവചിക്കുക, ക്രമപ്പെടുത്തൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, ആവർത്തന തീരുമാനങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക. എന്നാൽ ഓട്ടോമേഷൻ്റെ സുവർണ്ണ നിയമം സ്ഥിരമായി തുടരുന്നു: ഓട്ടോമേഷൻ സ്കെയിൽ സ്പീഡ് സ്കെയിൽ പിശക്; അതിനാൽ ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകളും മാനുവൽ ഒഴിവാക്കൽ പാതകളും പരിപാലിക്കണം.

ഈ യൂണിറ്റിൽ, നിങ്ങൾ മൊത്തം ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയ ഘട്ടം ഘട്ടമായി മാപ്പ് ചെയ്യും; ഏത് ഘട്ടങ്ങളാണ് സുരക്ഷിതമായി യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയുക, അവയ്ക്ക് മനുഷ്യ വിധി ആവശ്യമാണ്; എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി ഈ പ്രക്രിയയിലേക്ക് AI ചേർക്കാം എന്നതും.

മൊത്തം ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ മാപ്പിംഗ്

ഇത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രക്രിയ കാണേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. മൊത്തം പരിശോധനാ പ്രക്രിയയിൽ ഏകദേശം ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു:

1. ഓർഡറും രോഗിയുടെ തയ്യാറെടുപ്പും (പ്രീ-അനലിറ്റിക്കൽ) - ടെസ്റ്റ് ഓർഡർ ചെയ്തു, രോഗി തയ്യാറാക്കി.
2. സാമ്പിൾ ശേഖരണവും ലേബലിംഗും (പ്രീ അനലിറ്റിക്കൽ) - രക്തം/സാമ്പിൾ ശേഖരിക്കുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു.
3. ഗതാഗതവും സ്വീകാര്യതയും (പ്രീ അനലിറ്റിക്കൽ) - സാമ്പിൾ ലബോറട്ടറിയിൽ എത്തുന്നു, സ്വീകരിക്കുന്നു, അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കുന്നു.
4. തയ്യാറാക്കൽ (പ്രീ-അനലിറ്റിക്കൽ) - അപകേന്ദ്രീകരണം, വേർതിരിക്കൽ, അടുക്കൽ.
5. വിശകലനം (വിശകലനം) - ഉപകരണത്തിലെ അളവ്.
6. മൂല്യനിർണ്ണയം (പോസ്റ്റ് അനലിറ്റിക്കൽ) - ക്യുസി, ഡെൽറ്റ, ഓട്ടോ/മാനുവൽ റിലീസ്.
7. റിപ്പോർട്ടിംഗും ആശയവിനിമയവും (പോസ്‌റ്റ് അനലിറ്റിക്കൽ) - ഫലം ഫിസിഷ്യനിൽ/രോഗിയിലേക്ക് എത്തുന്നു.

ഓരോ ഘട്ടവും ഓട്ടോമേഷൻ്റെ അനുയോജ്യതയിൽ വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക ഓട്ടോമേഷൻ സാധ്യതകളും ചെക്ക് പോയിൻ്റും ഘട്ടം ഘട്ടമായി സംഗ്രഹിക്കുന്നു:

പടി

ഓട്ടോമേഷൻ സാധ്യത

AI യുടെ സംഭാവന

നിർണായക നിയന്ത്രണ പോയിൻ്റ്

സാമ്പിൾ സ്വീകാര്യത/അനുസരണം

ഉയർന്നത്

യോഗ്യത പ്രീ-സ്ക്രീനിംഗ്

നിരസിക്കാനുള്ള തീരുമാനം വിദഗ്ധൻ്റേതാണ്

അടുക്കുക/മുൻഗണന നൽകുക

ഉയർന്നത്

ജോലിഭാരം/അടിയന്തിര കണക്കെടുപ്പ്

അടിയന്തിര അഭ്യർത്ഥന അവഗണിക്കാൻ പാടില്ല

ജോലിഭാരം/ജീവനക്കാരുടെ പദ്ധതി

ഇടത്തരം-ഉയരം

ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം

പദ്ധതിക്ക് അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്ററിൽ അംഗീകാരം ലഭിച്ചു

ആവർത്തിക്കുക/നേർപ്പെടുത്തൽ അഭ്യർത്ഥന

ഇടത്തരം

കരട് നിയമം

നിർണായക ഫലം മനുഷ്യനിലേക്ക് പോകുന്നു

ഫലം റിലീസ്

സോപാധിക

യാന്ത്രിക മൂല്യനിർണ്ണയ നിയമം

മനുഷ്യർക്കുള്ള ഒഴിവാക്കലുകൾ (യൂണിറ്റ് 5)

റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഭാഷ

ഇടത്തരം

ഡ്രാഫ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ്

വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ പക്കൽ ക്ലിനിക്കൽ കൃത്യത

എന്താണ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടത്, എന്താണ് ഒരിക്കലും?

സുരക്ഷിതമായ ഓട്ടോമേഷൻ്റെ കല വ്യത്യാസം ശരിയാക്കുന്നു. പതിവ്, ആവർത്തന, കുറഞ്ഞ വിധി ഘട്ടങ്ങൾ ഓട്ടോമേഷന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ്: സാമ്പിൾ സോർട്ടിംഗ്, ജോലിഭാരം കണക്കാക്കൽ, സാധാരണ ഫലങ്ങളുടെ സോപാധിക റിലീസ്, സ്റ്റാൻഡേർഡ് റിപ്പോർട്ട് ഫോർമാറ്റ്. വിധി, ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭം അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക തീരുമാനം എന്നിവ ആവശ്യമായ ഘട്ടങ്ങൾ മനുഷ്യനിൽ നിലനിൽക്കും: സാമ്പിൾ നിരസിക്കൽ, നിർണായക മൂല്യ അറിയിപ്പ്, അസാധാരണമായ ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം, രോഗനിർണയം.

ഓട്ടോമേഷൻ്റെ ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ അപകടസാധ്യത, തെറ്റായ ഒരു നിയമം, ഒരിക്കൽ സ്ഥാപിച്ചാൽ, ആയിരക്കണക്കിന് സാമ്പിളുകളിൽ നിശബ്ദമായി ആവർത്തിക്കപ്പെടും എന്നതാണ്. ഓരോന്നായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഒരു വ്യക്തി ഒരു തെറ്റ് ശ്രദ്ധിച്ചേക്കാം; ഓട്ടോമേഷൻ അതേ പിശക് വേഗതയിലും സ്കെയിലിലും ആവർത്തിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് ഓരോ ഓട്ടോമേഷൻ ഘട്ടത്തിലും മൂന്ന് കാര്യങ്ങൾ ചേർക്കുന്നത്: ചെക്ക് പോയിൻ്റിംഗ് (ചില ഫലങ്ങൾ മനുഷ്യരുടെ കണ്ണിലൂടെ കടന്നുപോകുക), നിരീക്ഷണം (ഓട്ടോമേഷൻ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് തുടർച്ചയായ ട്രാക്കിംഗ്), മാനുവൽ ഒഴിവാക്കൽ പാത (ഓട്ടോമേഷൻ മറികടക്കാനും ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ നേരിട്ട് ഇടപെടാനുമുള്ള കഴിവ്).

മുന്നറിയിപ്പ്: "സിസ്റ്റം അത് പരിപാലിക്കുന്നു" എന്നത് ഒരു ലബോറട്ടറിയിലെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ ആശ്വാസമാണ്. ഓട്ടോമേഷൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് തോന്നിയാലും, അതിൻ്റെ തീരുമാനങ്ങൾ പതിവായി സാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക; ഒരു നിശബ്ദ നിയമ പിശക് മാസങ്ങളോളം ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോയേക്കാം.

വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് AI എങ്ങനെ ചേർക്കാം

തീരുമാനങ്ങളല്ല, ആസൂത്രണം ആവശ്യമുള്ളവയാണ് AI-യ്ക്ക് സംഭാവന ചെയ്യാനുള്ള ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ മേഖലകൾ. വർക്ക് ലോഡ് പ്രവചനം ഒരു നല്ല ഉദാഹരണമാണ്: ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഏത് ദിവസം/സമയത്ത് എത്ര സാമ്പിളുകൾ എത്തുമെന്ന് പ്രവചിക്കാനും സ്റ്റാഫിംഗ്, ഉപകരണ ആസൂത്രണം എന്നിവയിൽ വെളിച്ചം വീശാനും കഴിയും. സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ അനുയോജ്യതയ്ക്കായി സാമ്പിൾ മുൻകൂട്ടി സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയും (ലേബൽ നഷ്ടപ്പെട്ടോ, ട്യൂബ് തെറ്റാണോ, അളവ് മതിയോ). ആവർത്തിച്ചുള്ള ആശയവിനിമയ ടെക്‌സ്‌റ്റുകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും (ഒരു വകുപ്പിന് കാലതാമസം അറിയിപ്പ്, ഒരു വകുപ്പിന് സ്റ്റോക്ക് മുന്നറിയിപ്പ്). ഒരു പ്രക്രിയയുടെ തടസ്സങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും. ഈ സംഭാവനകളിലെല്ലാം, AI ഒരു നിർദ്ദേശം/ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു; അംഗീകാരവും നടപ്പാക്കലും വ്യക്തിയുടെ പക്കലുണ്ട്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എൻ്റെ ലാബിൻ്റെ വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക, എല്ലാം വേഗത്തിലാക്കുക.

ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യേണ്ട ഘട്ടം, സുരക്ഷാ അതിരുകൾ, ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ എന്നിവ ഈ നിർദ്ദേശത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നില്ല. AI പൊതുവായതും അപ്രായോഗികവും അപകടകരവുമായ ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു; സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഘട്ടങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും ഇതിന് കഴിയും.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: വർക്ക്ഫ്ലോ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുന്ന ലബോറട്ടറി മാനേജരുടെ സഹായി. സുരക്ഷിതമായ ത്വരിതപ്പെടുത്തലാണ് ലക്ഷ്യം. ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടത്തിനായി ഒരു ഓട്ടോമേഷൻ നിർദ്ദേശം നൽകുക:[ഘട്ടം, ഉദാ. മാതൃകാ സ്വീകാര്യത/അനുസരണം]. ഓരോ നിർദ്ദേശത്തിനും: (1) ഏത് ഭാഗമാണ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുക, (2) ഏത് ഭാഗം മനുഷ്യനായി തുടരണം (സുരക്ഷ/ജുഡീഷ്യറി), (3) ഏത് ചെക്ക് പോയിൻ്റും മാനുവൽ ഒഴിവാക്കൽ പാതയും ചേർക്കണം, (4) ഈ ഓട്ടോമേഷൻ നഷ്‌ടപ്പെടാനിടയുള്ള അപകടസാധ്യത. നിർണായക മൂല്യ അറിയിപ്പ്, സാമ്പിൾ നിരസിക്കൽ തീരുമാനം, രോഗനിർണയം എന്നിവ സ്വയമേവയുള്ളതല്ല. നടപ്പാക്കൽ തീരുമാനം എൻ്റേതാണ്.

ശക്തമായ ഇച്ഛാശക്തി ഘട്ടം നിർണ്ണയിക്കുന്നു, സ്വയമേവയുള്ള ഭാഗവും മനുഷ്യനിൽ അവശേഷിക്കുന്ന ഭാഗവും വേർതിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിയന്ത്രണ പോയിൻ്റും അപകടസാധ്യതയും ചോദ്യം ചെയ്യുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ജോലിഭാരം കണക്കാക്കൽ. ഒരു ലബോറട്ടറി കഴിഞ്ഞ 12 മാസത്തെ പ്രതിദിന സാമ്പിൾ എണ്ണം (അജ്ഞാതമായി, രോഗിയുടെ വിവരങ്ങളില്ലാതെ) AI-ക്ക് നൽകുകയും പ്രതിവാര ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം അഭ്യർത്ഥിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തിങ്കളാഴ്ച രാവിലെയും മാസത്തിൻ്റെ തുടക്കവും ഏറ്റവും ഉയർന്നതും വാരാന്ത്യങ്ങൾ കുറയുന്നതും YZ കാണിക്കുന്നു. ഈ എസ്റ്റിമേറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കി, മാനേജർ തിങ്കളാഴ്ച രാവിലെ ഷിഫ്റ്റിലേക്ക് രണ്ട് പേരെ കൂടി ചേർക്കുന്നു. ഫലം: തിരക്കുള്ള സമയങ്ങളിലെ ശരാശരി ഫല സമയം 90 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 55 മിനിറ്റായി കുറയുന്നു. AI പ്രവചിച്ചു, മാനേജർ പ്ലാൻ അംഗീകരിച്ചു.

കേസ് 2 - സാമ്പിൾ സ്വീകാര്യത പ്രീ-സ്ക്രീനിംഗ്. റിസപ്ഷൻ യൂണിറ്റിൽ, AI- പവർഡ് കൺട്രോൾ ഇൻകമിംഗ് ഓർഡറുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു: ലേബൽ-പേഷ്യൻ്റ് കോംപാറ്റിബിലിറ്റി, ട്യൂബ് തരം, കുറഞ്ഞ വോളിയം. ഒരു ദിവസം, "ട്യൂബ് തരം അഭ്യർത്ഥനയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല" എന്ന ഫ്ലാഗ് 18 സാമ്പിളുകളിൽ ദൃശ്യമാകുന്നു. ജീവനക്കാർ ഇവ പരിശോധിക്കുന്നു; 15 യഥാർത്ഥ പൊരുത്തക്കേടുകളാണ്, വീണ്ടും അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു, 3 തെറ്റായ അലാറങ്ങളാണ്. പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗ് സമയം ലാഭിച്ചു, പക്ഷേ നിരസിക്കാനുള്ള തീരുമാനം വ്യക്തിയിൽ തന്നെ തുടർന്നു; അന്തിമ തീരുമാനം യാന്ത്രികമാകാൻ കഴിയില്ലെന്നും തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു.

കേസ് 3 - സൈലൻ്റ് റൂൾ പിശക്. നേർപ്പിക്കൽ ആവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഒരു ലബോറട്ടറി ഒരു യാന്ത്രിക നിയമം സജ്ജീകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ തെറ്റായ പരിധിയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നു; തൽഫലമായി, ചില ഉയർന്ന മൂല്യങ്ങൾ അനാവശ്യമായി നേർപ്പിക്കുകയും തെറ്റായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ആരും ഒറ്റയ്ക്ക് നോക്കാത്തതിനാൽ മൂന്നാഴ്ചയോളം തെറ്റ് ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്നു. ഒരു സാധാരണ ഓട്ടോമേഷൻ ഓഡിറ്റിൽ, "ഒരു പ്രത്യേക വിശകലനത്തിൻ്റെ അപ്രതീക്ഷിതമായ ആവർത്തന നേർപ്പിക്കൽ" ഒരു പാറ്റേൺ AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു, പിശക് കണ്ടെത്തി. പാഠം: ഓട്ടോമേഷൻ പിന്തുടരുന്നില്ലെങ്കിൽ, പിശക് നിശബ്ദമായി വളരും.

പകർത്താവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

പ്രോസസ് മാപ്പിംഗ് ടെംപ്ലേറ്റ്മാപ്പ് ഇനിപ്പറയുന്ന ലബോറട്ടറി പ്രക്രിയ ഘട്ടം ഘട്ടമായി മാപ്പ് ചെയ്യുക. ഓരോ ഘട്ടത്തിനും: ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട്, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള, കണക്കാക്കിയ സമയം, പരാജയത്തിൻ്റെ സാധ്യമായ പോയിൻ്റ്, ഓട്ടോമേഷൻ സാധ്യതകൾ (കുറഞ്ഞ/ഇടത്തരം/ഉയർന്നത്). സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഘട്ടങ്ങളും അടയാളപ്പെടുത്തുക. പ്രക്രിയ: [നിർവചനം].

വർക്ക്ലോഡ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ് താഴെ അജ്ഞാതമാണ് (രോഗിയുടെ വിവരങ്ങളില്ലാതെ) പ്രതിദിന/മണിക്കൂർ സാമ്പിൾ എണ്ണങ്ങൾ. പ്രതിവാര, മണിക്കൂർ ഡിമാൻഡ് പാറ്റേൺ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക; പീക്ക്, ലോ കാലയളവുകൾ വ്യക്തമാക്കുക. പേഴ്‌സണൽ/ഡിവൈസ് പ്ലാനിനായി നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുക, പക്ഷേ തീരുമാനം എനിക്ക് വിടുക. ഡാറ്റ: [ലിസ്റ്റ്].

ഓട്ടോമേഷൻ സെക്യൂരിറ്റി അനാലിസിസ് ടെംപ്ലേറ്റ് ഇനിപ്പറയുന്ന ഓട്ടോമേഷൻ ആശയം വിലയിരുത്തുക: [ആശയം]. (1) ഏത് ഭാഗമാണ് സുരക്ഷിതമായി യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയുക, (2) ഏത് ഭാഗമാണ് മനുഷ്യന് വിട്ടുകൊടുക്കേണ്ടത്, (3) ഏത് ചെക്ക് പോയിൻ്റും മാനുവൽ ഒഴിവാക്കലും ചേർക്കണം, (4) ഈ നിയമം ഒരു തെറ്റ് വരുത്തിയാൽ, അത് എത്ര ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കും, ഞാൻ എങ്ങനെ ശ്രദ്ധിക്കും? അപേക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എനിക്ക് അപകടസാധ്യത കാണണം.

ഓട്ടോമേഷൻ ഓഡിറ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ് അടുത്തിടെ ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് റൂൾ (എത്ര ഫലങ്ങൾ പാസായി, എത്ര പകർപ്പുകൾ/നേർപ്പെടുത്തലുകൾ അഭ്യർത്ഥിച്ചു, എത്ര ഒഴിവാക്കലുകൾ) നിർമ്മിച്ച അജ്ഞാത തീരുമാന സംഗ്രഹങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട്. ഏതെങ്കിലും അപ്രതീക്ഷിത പാറ്റേണുകളോ പാറ്റേണുകളോ അടയാളപ്പെടുത്തുക. മൂലകാരണം പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങൾ എന്താണ് അന്വേഷിക്കേണ്ടത് എന്ന് എഴുതുക; ഞാൻ തീരുമാനം എടുക്കുന്നു. ഡാറ്റ: [ലിസ്റ്റ്].

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• സുരക്ഷാ നിർണായക ഘട്ടം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. സാമ്പിൾ നിരസിക്കൽ, നിർണായക അറിയിപ്പ്, രോഗനിർണയം എന്നിവ യാന്ത്രികമല്ല; മനുഷ്യ വിധി ആവശ്യമാണ്.
• ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകളും ഒഴിവാക്കൽ പാതകളും സ്ഥാപിക്കുന്നില്ല. നിരീക്ഷിക്കാത്ത ഓട്ടോമേഷൻ നിശബ്ദമായി പിശക് അളക്കുന്നു.
• ഓട്ടോമേഷൻ സജ്ജീകരിച്ച് അതിനെക്കുറിച്ച് മറക്കുക. നിയമങ്ങൾ പതിവായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, തെറ്റായ പരിധി മാസങ്ങളോളം കേടുപാടുകൾ വരുത്തും.
• തെറ്റായ അലാറം അവഗണിക്കുന്നു. പ്രീ-സ്കാനിംഗ് തെറ്റായ അലാറങ്ങളും ഉണ്ടാക്കുന്നു; അന്തിമ തീരുമാനം എപ്പോഴും വ്യക്തിയുടേതാണ്.
• ഐഡൻ്റിറ്റി ഡാറ്റ പ്ലാനിംഗ് പ്രോംപ്റ്റിൽ ഇടുന്നു. ജോലിഭാരം കണക്കാക്കാൻ സംഖ്യാപരമായ, അജ്ഞാത ഡാറ്റ മതിയാകും; രോഗിയെ തിരിച്ചറിയൽ ആവശ്യമില്ല.

നുറുങ്ങ്: എല്ലാ ഓട്ടോമേഷൻ ആശയങ്ങളും വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക: "ഈ നിയമം തെറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ എത്ര ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കും, ഞാൻ എങ്ങനെ ശ്രദ്ധിക്കും?" ഉത്തരം വ്യക്തമല്ലെങ്കിൽ, ആദ്യം നിരീക്ഷണവും ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗും സജ്ജീകരിക്കുക, തുടർന്ന് അത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും കുറഞ്ഞ വിലയിരുത്തൽ ഘട്ടങ്ങളും ചിട്ടപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ ലാബിനെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു. സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഘട്ടങ്ങളിൽ നിന്ന് (നിരസിക്കൽ, നിർണായക അറിയിപ്പ്, രോഗനിർണയം) ഓട്ടോമാറ്റിക് സ്റ്റെപ്പുകൾ (സോർട്ടിംഗ്, വർക്ക് ലോഡ് എസ്റ്റിമേഷൻ, സോപാധിക റിലീസ്) വേർതിരിക്കുക എന്നതാണ് സുരക്ഷിത ഓട്ടോമേഷൻ്റെ താക്കോൽ; കൂടാതെ ഓരോ ഓട്ടോമേഷനിലേക്കും ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, മാനുവൽ ഒഴിവാക്കൽ പാത എന്നിവ ചേർക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനും ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും ശക്തമായ ഒരു സഹായിയാണ്, എന്നാൽ തീരുമാനവും അംഗീകാരവും മനുഷ്യൻ്റെ കൈകളിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു. നിശ്ശബ്ദമായി സ്കെയിലിംഗ് റൂൾ ബഗ് ആണ് ഏറ്റവും വലിയ അപകടം; അതിനാൽ, ഓട്ടോമേഷൻ ഇൻസ്റ്റാളുചെയ്യുന്നതിലൂടെ അവസാനിക്കുന്നില്ല, അത് നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ ലബോറട്ടറിയിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രോസസ്സ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക (ഉദാ. സാമ്പിൾ സ്വീകാര്യത) അതിൻ്റെ ഘട്ടങ്ങളും പിശക് പോയിൻ്റുകളും ഓട്ടോമേഷൻ സാധ്യതകളും "പ്രോസസ് മാപ്പിംഗ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് മാപ്പ് ചെയ്യുക. ഉയർന്ന സാധ്യതയുള്ള ഒരു ഘട്ടത്തിനായി, "ഓട്ടോമേഷൻ സെക്യൂരിറ്റി അനാലിസിസ്" ടെംപ്ലേറ്റ് പ്രയോഗിച്ച് മനുഷ്യനിൽ ഏത് ഭാഗമാണ് നിലനിൽക്കേണ്ടതെന്നും ഏത് നിയന്ത്രണ പോയിൻ്റാണ് നിങ്ങൾ ചേർക്കേണ്ടതെന്നും വ്യക്തമാക്കുക. അജ്ഞാത ചരിത്ര സാമ്പിൾ എണ്ണങ്ങളുള്ള ഒരു "വർക്ക് ലോഡ് പ്രവചനം" പരീക്ഷിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ പ്രക്രിയ പടിപടിയായി മാപ്പ് ചെയ്തു; സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഘട്ടങ്ങൾ ഞാൻ അടയാളപ്പെടുത്തി.
• [ ] ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആകുന്ന ഭാഗങ്ങൾ ഞാൻ വേർപെടുത്തി മനുഷ്യനോടൊപ്പം തന്നെ തുടരും.
• [ ] ഓരോ ഓട്ടോമേഷനിലും ഞാൻ ചെക്ക് പോയിൻ്റ്, ട്രേസ്, മാനുവൽ ഒഴിവാക്കൽ പാത എന്നിവ ചേർത്തു.
• [ ] "ഇത് തെറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ അത് എത്ര ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കും?" ഞാൻ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകി.
• [ ] ജോലിഭാരം കണക്കാക്കാൻ ഞാൻ അജ്ഞാതമായ, സംഖ്യാപരമായ ഡാറ്റ മാത്രമാണ് ഉപയോഗിച്ചത്.
• [ ] ഞാൻ ഒരു സാധാരണ ഓട്ടോമേഷൻ പരിശോധന പ്ലാൻ സ്ഥാപിച്ചു.