【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能收样管理的，尤其是涉及一种智能收样管理方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在传统的样品流转管理过程中，样品的收集、存储和流转主要依赖于人工操作和单点信息录入，导致数据更新滞后且易出现信息不一致的问题。以仓储管理系统（wms）和实验室信息管理系统（lims）为例，样品的出入库通常需要人工扫描或手动录入，这不仅增加了人为错误的性，还使得信息同步存在延迟。由于不同系统之间缺乏高效的数据交互机制，在样品流转过程中，多个环节会产生数据缺失、重复记录或状态错误。例如，某一批次的样品已经被送至实验室进行检测，但由于信息系统未能及时更新，wms 仍显示其处于仓库状态，这将导致后续管理人员在库存核对和实验安排时出现混淆。尤其是在涉及多个终端（如web端、pda端、app端）协同管理时，信息更新的不及时将直接影响样品的可追溯性和流转效率。
技术实现思路
1、为了解决涉及多个终端（如web端、pda端、app端）协同管理时，信息更新的不及时将直接影响样品的可追溯性和流转效率的问题，本申请提...
【技术保护点】
1.一种智能收样管理方法，其特征在于，所述一种智能收样管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能收样管理方法，其特征在于，所述基于所述基础数据和所述位置数据生成对应的样品流转日志的步骤中，包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能收样管理方法，其特征在于，所述基于建立好的流转异常识别模型对所述样品流转日志进行分析以生成对应的识别结果的步骤中，所述识别结果包括异常结果和正常结果，所述异常结果包括第一异常识别结果和第二异常识别结果，所述步骤还包括：
4.根据权利要求3所述的一种智能收样管理方法，其特征在于，所述建立好的流转异常识别模...
【技术特征摘要】
1.一种智能收样管理方法，其特征在于，所述一种智能收样管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能收样管理方法，其特征在于，所述基于所述基础数据和所述位置数据生成对应的样品流转日志的步骤中，包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能收样管理方法，其特征在于，所述基于建立好的流转异常识别模型对所述样品流转日志进行分析以生成对应的识别结果的步骤中，所述识别结果包括异常结果和正常结果，所述异常结果包括第一异常识别结果和第二异常识别结果，所述步骤还包括：
4.根据权利要求3所述的一种智能收样管理方法，其特征在于，所述建立好的流转异常识别模型中预定义的异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：李维涛，张德东，李法哲，李景程，蒋睿，顾俊杰，许嘉琪，李子跃，
申请(专利权)人：上海建科检验有限公司，
类型：发明
国别省市：
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