实验室信息化管理专家

让每份检测结果
可追溯、可复核、可复用

面向第三方检测机构、企业实验室和质量管理团队,贯通委托、样品、方法、检测任务、质控复测、报告签发与审计追溯;食品、材料、环境、电子及农业等场景都能按规则配置。

6 核心业务环节
5 典型应用场景
1 从收样到报告的证据链
检测业务工作台 · 演示数据
1,284 待受理
856 检测中
132 待报告
检测中 材料 · M-260822-A RoHS / 可靠性
检测中 环境水 · W-260822-B 理化 / 重金属
待受理 食品 · F-260822-C 理化 / 微生物
已完成 水溶肥 · A-260822-D N/P/K / 报告待签发
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覆盖实验室全流程管理

从委托到报告,把专业规则、责任和证据链统一到一套系统

AgentLIMS · 智能交付引擎

客户说需求,AI 交付小改动

范围明确、风险可控的小需求,可从自然语言描述直接进入澄清、修改、验证与验收流程;减少来回沟通和等待,让 LIMS 上线后也能持续、稳妥地进化。

了解智能交付

委托与样品建档

从客户、批次、样品属性到检测套餐一次建档,生成唯一编号和标签,后续分样、任务、结果和报告沿同一编号流转。

批次建档 · 套餐选择 · 唯一编号

样品流转与留样

扫码收样、拆分、交接、留样和处置,记录责任人、时间、库位、状态和附件,出现投诉或复测时快速定位原样与分样。

扫码入库 · 流转追溯 · 留样预警

方法与检测任务

按样品基质匹配方法版本、标准号、单位、检出限、仪器和授权人员,自动派发任务并记录开始、暂停、完成和复核状态。

方法版本 · 责任到人 · 进度可视

质量控制与复测

空白样、平行样、加标回收、标准物质和复测规则可配置;异常结果提醒、拦截并关联原始值、复测值、原因和审批意见。

质控规则 · 异常拦截 · 复测闭环

报告审核与签发

按行业、客户和检测项目配置报告模板,保留原始值与计算值,支持审核、签发、修订、重发、作废和版本追溯。

模板配置 · 分级审核 · 版本留痕

数据分析与权限

按产品批次、样品属性、检测项目、人员和时间查询分析;组织、岗位、数据范围和操作日志统一管理,形成可持续复用的数据资产。

多维分析 · 权限控制 · 审计日志

懂检测业务,也让系统持续进化

AI 不只辅助日常检测工作,也把合适的小需求带入受控交付闭环,让响应更及时、过程更透明。

AgentLIMS · 智能交付引擎 受控交付

客户说需求,
AI 交付小改动

客户直接用业务语言描述需求,AgentLIMS 自动追问、整理并判断影响范围。对于页面文案与样式、已有字段展示与筛选、普通报表等范围明确的低风险小改动,系统可在独立工作区内完成修改,并经过代码评审、构建测试与客户验收后交付。

响应更及时 沟通更直接 小改成本更可控 全过程可追溯
预约智能交付演示 复杂变更自动转交专业人员
客户需求示例

“样品列表增加委托单位筛选,导出时也保留这个条件。”

  1. 01
    对话澄清把业务描述整理成可确认的验收标准
  2. 02
    理解定位识别影响范围,锁定源码基线与改动边界
  3. 03
    修改验证隔离开发、独立评审,并执行构建与测试
  4. 04
    审核交付测试环境验证、客户验收,按门禁受控交付
低风险小改AI 按规则推进
权限 · 计算 · 数据库 · 接口自动转人工评审
业务流程 AI

系统持续进化,日常检测同样更智能

除智能交付外,AI 也融入资料录入、标准整理、报告审核与客户服务,重复工作交给系统,关键判断始终由授权人员把关。

📄

AI委托单识别

客户填好的委托单(纸质、图片、Word、PDF)上传后,AI自动识别文字内容并填入系统。

适合把纸质、图片、Word 和 PDF 委托资料转成可复核的结构化草稿。
🗂️

AI历史单据整理

将未上系统前的纸质委托单、分包单等历史单据,通过AI识别主要信息并自动写入系统,支持批量导入,方便历史数据查找与追溯。

大量历史单据从"压在箱底"变为"随时可查",彻底告别纸质翻查。
📚

AI标准库智能建立

上传标准文件,AI自动解析提取检测项目、方法依据、判定指标、限量值等结构化信息。

解析结果先进入待确认区,由业务人员确认项目、方法、单位和限值后再入库。

AI报告智能审核

报告数据自动对照标准限值,标注超标项,检测结论智能判定,审核意见AI辅助生成。

自动标记缺项、异常值和限值疑点,最终审核意见由授权人员确认。
✏️

AI原始记录辅助填写

数据自动计算修约,检测超标AI实时预警,支持语音输入,帮助检测人员解放双手。

💬

AI智能客服

按客户配置提供常见问题、检测进度和报告状态的辅助查询,敏感数据按权限展示。

适合把重复咨询交给自助入口,复杂问题仍由工作人员跟进。
📊 数据对比 传统方式 vs 业务 AI 辅助后
业务环节 传统方式 业务 AI 辅助后
委托单录入 人工重复录入 识别后复核入库
标准库建设 逐份整理标准 结构化草稿 + 人工确认
报告审核 逐项查找与核对 自动提示 + 人工签发

界面直观 · 操作便捷

现代化设计理念,让实验室管理一目了然

系统工作台 委托单受理 样品登记 检测任务 报告编制 业绩统计
系统工作台 · 数据一目了然,日常工作更高效

深耕检测行业 · 专注客户需求

以通用 LIMS 能力为底座,按客户实际方法、质量体系和业务场景灵活配置

第三方综合检测

统一管理多客户、多样品、多项目和多实验室协同,覆盖委托受理、样品流转、检测任务、报告审核和客户交付。

企业质量实验室

连接来料、过程、成品和供应商质量数据,支持批次判定、异常闭环、趋势分析和质量文件留痕。

玩具与消费品检测

支持EN71、GB 6675等国内外玩具安全标准,自动化生成检测记录,对接标准数据库。

灯具检测

覆盖IEC/GB灯具安全标准,支持光电性能测试、可靠性测试全流程管理。

电子产品检测

RoHS、可靠性、EMC等电子电气产品全套检测方案,支持多实验室协同。

家具检测

GB/T相关家具标准全覆盖,支持力学性能、化学安全多项目并行管理。

食品接触材料

满足国内外食品接触材料法规要求,支持重金属、塑化剂等专项检测流程。

其他行业

服装、皮革、包装材料等更多行业检测方案,欢迎联系我们定制接入。

农业与植物营养检测

面向水溶肥、有机肥、土壤、植株,管理氮、磷、钾、有机质及钙、镁、硫、氯、铁、锰、锌、硼、铜、钼等项目;支持元素态/氧化物态、干湿基和有效态等口径按规则配置。

水溶肥有机肥土壤植株

把一次检测,变成一条完整证据链

原始值、换算值、方法版本、质控记录和报告版本相互关联,异常时能找到依据、责任和处理结果。

01收样建档批次、样品、来源/属性
02方法匹配标准、单位、公式、版本
03任务检测人员、仪器、原始记录
04质控复测异常拦截、原因、审批
05报告签发审核、修订、归档、追溯
专业规则项目、方法、单位、公式和判定规则可按场景配置
异常闭环空白、平行、加标、标准物质和复测规则留痕
责任清晰谁在何时以什么方法修改了什么数据,可回查

专注检测流程
更懂实验室的痛点

我们围绕委托、样品、方法、质控和报告等关键环节,帮助实验室把日常工作沉淀为可执行、可追溯的流程。

部署灵活

支持本地部署和云端,按需选择,数据更安全

操作简单

界面清晰、流程贴合岗位,结合现场培训让检测人员更快上手

服务专业

原厂工程师一对一实施支持,快速响应,售后无忧

实施方式
按规则配置
先确认业务,再固化范围
交付重点
全流程一致
功能范围整体确认与验收
服务方式
原厂工程师实施、培训与上线支持

东莞市富华瑾科技有限公司

富华瑾科技是专业的LIMS系统服务商,面向第三方检测机构、企业质量实验室和专业检测团队提供信息管理系统解决方案。团队持续深耕实验室信息化,理解检测业务的流程和管理痛点。

公司产品「瑾测智能LIMS」以客户、委托、样品、任务、结果、质控、报告和权限等通用能力为基础,按客户的样品类型、方法版本、计算口径和质量体系进行配置实施,适用于第三方检测、企业质量实验室及多类专业检测场景。

多行业 场景灵活适配
全流程 从收样到报告
可配置 方法、公式与模板

先把关键边界说清楚,再开始演示

实际功能、方法和交付范围以双方确认的业务清单、演示结果和合同约定为准。

能否适配不同检测行业和实验室类型?

可以。系统以通用 LIMS 能力为底座,可按第三方检测、企业质量实验室、食品、材料、环境、电子、农业等场景分别配置样品字段、检测套餐、方法版本、计算公式、单位和报告模板。

农业、植物营养等专业项目如何避免口径混乱?

在项目与方法配置中保留原始值、换算值、单位、元素态/氧化物态、干湿基或有效态等信息,并将公式版本与报告版本关联,减少人工重复换算。

质控不合格或需要复测时怎么处理?

可配置空白、平行、加标、标准物质等质控规则;异常结果进入待处理状态,记录原因、复测数据、审批意见和最终处置,形成可追溯闭环。

哪些需求适合交给 AgentLIMS?

页面文案与样式、已有字段展示与筛选、普通报表等范围明确的低风险小改动,可进入 AI 辅助交付流程;涉及权限、结果计算、数据库、仪器或外部接口的复杂变更会自动转交实施与技术人员评审,不会绕过测试、验收和发布门禁。

优惠报价是否代表功能减少或拆成二期?

本项目按双方确认的整体功能范围报价,价格优惠不等于主动删减功能,也不预设一、二期。具体实施顺序会根据客户现场安排和验收计划共同确定。

开启您的智慧实验室之旅

留下联系方式或直接联系岳玉华,我们会根据真实样品和现行报告安排针对性演示

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