So vermeiden Sie alltägliche Fehler im Labor

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Zweites Problem: Fehlende Analysetrends

Es ist schwierig, Fehler zu erkennen. Zudem gehen viele Labore dieses Problem falsch an: Zunächst versuchen sie, das Problem nach dessen Eintritt zu lösen. Worauf Labore jedoch den Schwerpunkt legen sollten, ist das Voraussehen und Verhindern von kleinen, scheinbar belanglosen Fehlern. So können etwa Fehler, hinter denen sich QS-/QK-Probleme verbergen, in größere und systemische Qualitätsbereiche eindringen und Produktivitätsdefizite erzeugen, die letztlich kostspielige Umgestaltung erfordern.

Wie kann man aber wissen, ob ein Experiment, das tendenziell nicht vorschriftsmäßig läuft, eine besondere Herausforderung darstellt?

Stellen Sie sich einen Analytiker vor, der 50 oder mehr Tests wöchentlich mit Tabellen in Papierformat durchführt. Wie kann er beinahe nicht feststellbare Trends erkennen, vor allem wenn er nicht nachsieht? Er kann es nicht, und es ist unfair, die Verantwortung dafür einer einzelnen Person zu überlassen.

Laboranalytiker, -leiter und -techniker sind außerordentlich geschult und qualifiziert, doch kann ihnen nicht eine umfassende Verfügungsfreiheit übertragen werden. Selbst die erfahrensten und begabtesten Mitarbeiter werden subtile Probleme und Datentrends vermutlich nicht erkennen können, vor allem nicht in größeren Labors mit einem enorm hohen Analyseaufkommen. Und wenn sie es doch können und tatsächlich tun, erfolgt die anschließende Analyse rückwirkend, vielleicht erst Wochen nach Durchführung des Experiments. Wenn ein Fehler erst Wochen später aufgedeckt wird, ist der Schaden bereits angerichtet.

Statistische Qualitätskontrollen (SQK) müssen unbedingt in die täglich verwendete Labortechnik eingebaut werden. Der Thermo Scientific Sample-Manager LIMS hat diese Fähigkeit in sein Labor-Informations- und Management-System (LIMS) integriert. Das System erkennt Fehlertrends, bevor die festgelegten Grenzwerte erreicht werden, und genau hierin liegt der Schlüssel: Echtzeitüberwachung anhand von statistischen Algorithmen ist für die Entscheidungsfindung von elementarer Bedeutung. Analytiker können und sollten sich die Datentrends während der Durchführung eines Experiments und nicht erst Wochen später anschauen.

Kleine Fehler dürfen nicht vernachlässigt werden. Ein unentdeckter Fehler kann infolge von Produktivitätsverlust, Produktrücklauf, Materialverschleiß etc. auf lange Sicht immense Kosten verursachen. In den hektischen, unterbesetzten Laboren der heutigen Zeit ist es von entscheidender Bedeutung, selbst die kleinsten Fehler schon bei ihrer Entstehung zu erkennen, indem der Mitarbeiter eine Warnmeldung von seinem LIMS bekommt oder eine Standardisierte Arbeitsanweisungen (SOP), die Überprüfung der Daten in bestimmten Abständen vorschreibt. Dies ist wichtig, denn Menschen sind einfach nicht in der Lage, mit der Genauigkeit eines LIMS mit SQK-Fähigkeiten zu konkurrieren. Wenn man sich auf Papierblätter und rückwirkende Analysen verlässt, übersieht man eventuell Details, die sich später zu einem großen Problem entwickeln können.

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