AI 驱动的
智慧实验室
CNWAYLab 将 AI 与机器学习深度融入 LIMS 全流程：从智能审核、异常检测到预测性分析、自然语言报告理解——让实验室数据从"被记录"进化为"产生洞察"。
六大 AI 能力矩阵
从数据采集到决策支持，AI 贯穿实验室全价值链。每一项能力均经过真实生产环境验证与迭代。
智能审核引擎
基于规则引擎 + 异常检测模型，自动审查结果合理性：识别超趋势 (OOT)、超规格 (OOS)、逻辑矛盾与录入错误。
异常趋势检测
无监督学习监控多维度质量数据，在偏差积累至 OOS 前发出预警。支持批次间、仪器间、人员间交叉对比。
预测性分析
基于历史趋势与外部因子构建时序预测模型：稳定性试验趋势预测、试剂消耗预估、设备故障预警。
NLP 报告理解
大语言模型 (LLM) 解析仪器原始报告文本，自动提取关键参数、结论与异常描述，生成结构化摘要。
图像识别
计算机视觉分析色谱图、光谱图、电泳图等仪器图谱，自动判定峰识别、基线漂移、杂质肩峰等典型问题。
智能调度优化
运筹优化算法动态编排样品检测序列，最小化仪器空闲等待与溶剂切换成本，提升整体实验室吞吐效率。
智能审核：不止于规则
传统 LIMS 依靠静态规则限值审核——超过规格即报警。CNWAYLab 的 AI 审核融合了规则引擎、统计过程控制 (SPC) 与机器学习异常检测三层架构。
三层智能审核架构
每一份检测结果在生成报告前，自动经过三层递进式审查，层层过滤风险。
- L1 规则层：规格限值、逻辑校验、必填检查 —— 毫秒级判定，拦截 >90% 的显性错误
- L2 SPC 层：控制图趋势判定 (Western Electric Rules)、移动极差监控 —— 捕获缓慢漂移与周期性波动
- L3 ML 层：基于历史判异记录训练的 XGBoost 模型，识别多维特征交互下的隐蔽异常模式
可解释的 AI 判断
在合规场景下，AI 不能是"黑箱"。每个 AI 标记的异常都附带可解释的理由与置信度评分。
- SHAP 特征贡献分析：清晰展示哪些因素触发了异常判定
- 相似历史案例回溯：自动检索近 90 天内相似异常模式的处置结果
- 审核员可一键"接受 / 驳回 / 升级"——每一次交互都是模型的持续学习信号
大语言模型赋能 LIMS
将大语言模型 (LLM) 部署在客户私有环境中的数据平面，在保障数据安全的前提下释放 NLP 能力。
报告自动摘要
LLM 解析仪器原始报告 PDF/XML，自动生成检测结论自然语言摘要，支持中英文双语输出，减少人工撰写时间 40%。
自然语言查询
用户可用自然语言向 LIMS 提问："上月所有 HPLC 含量检测中高于 99.5% 的批次有哪些？"——AI 自动转换为查询语句并返回结果。
SOP 智能问答
RAG 检索增强生成：将企业 SOP 文件向量化，检验员可自然语言提问"该样品的稀释倍数是多少？"，AI 从 SOP 知识库中提取精确答案。
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