##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
Калібрування вимірювальних приладів є критично важливим аспектом забезпечення точності, надійності та стандартизації оцінки якості та безпеки в зернових лабораторіях. Точні вимірювання необхідні для оцінки ключових параметрів сільськогосподарської продукції, включаючи вміст вологи, концентрацію білка та рівні забруднювачів, які безпосередньо впливають на ринкову вартість, безпечність харчових продуктів і відповідність нормативним вимогам. Регулярне калібрування лабораторного обладнання передбачено стандартом ISO/IEC 17025:2017, який встановлює загальні вимоги до компетентності випробувальних і калібрувальних лабораторій. Цей стандарт забезпечує простежуваність вимірювань, гармонізацію з міжнародними стандартами та відтворюваність аналітичних результатів. Однак часті процедури калібрування становлять значний фінансовий тягар для лабораторій, особливо тих, які працюють в умовах бюджетних обмежень. Проблема полягає в тому, щоб збалансувати потребу в суворому контролі якості з економічно ефективним управлінням калібруванням.
У цьому дослідженні досліджується оптимізація міжкалібраційних інтервалів шляхом використання математичного моделювання, зокрема застосування контрольних карт і методів статистичної регресії. У дослідженні аналізуються дані калібрування двох категорій інструментів: простих вимірювальних пристроїв, представлених скляними гігрометрами (229 сертифікатів калібрування), і складного прецизійного обладнання, прикладом яких є автоматичні піпетки (79 сертифікатів калібрування). Порівняльна оцінка восьми математичних моделей, включаючи лінійну, квадратичну, кубічну та експоненціальну регресійні функції, була проведена для визначення найбільш прийнятного підходу для апроксимації прогресії помилки з часом. Отримані результати показують, що в той час як моделі лінійної регресії забезпечують надійні та інтерпретовані прогнози для простих приладів, нелінійні моделі, зокрема кубічна регресія, продемонстрували високу точність прогнозування для складного обладнання, пояснюючи до 94–96% відхилень у помилках калібрування.
Однак, незважаючи на те, що нелінійні моделі пропонують підвищену точність у відстеженні відхилень вимірювань, вони вимагають більших наборів даних, щоб зменшити ризик переобладнання та помилкових екстраполяцій. Дослідження підкреслює важливість вибору відповідних методів статистичного моделювання, адаптованих до конкретних характеристик приладу, що калібрується. Завдяки інтеграції підходів, керованих даними, лабораторії можуть встановлювати оптимальні інтервали калібрування, тим самим підвищуючи надійність вимірювань і одночасно знижуючи непотрібні витрати на калібрування. Запропонована методологія забезпечує основу для досягнення балансу між точністю, відповідністю та економічною доцільністю в управлінні лабораторним калібруванням.