ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇੱਕ ਯੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਦਰਭ ਬੇਸਲਾਈਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕਰੋ।
ਯੋਗ ਇਤਿਹਾਸਕ ਬੈਚਾਂ ਤੋਂ ਹਵਾਲਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਿਟੀ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਮਿਤੀ-ਸਹਿਤ QC ਇਤਿਹਾਸ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ।
ਰੈਫਰੈਂਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ
ਤੁਹਾਡੇ ਯੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਬੈਚਾਂ ਦਾ ਬੇਸਲਾਈਨ।
ਇੱਕੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਯੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਇਤਿਹਾਸਕ batches ਤੋਂ FTIR files ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ। ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, workbench 1–19 references ਲਈ similarity, 20–49 ਲਈ PCA, ਅਤੇ 50 references ਤੋਂ SIMCA-style class model ਵਰਤਦਾ ਹੈ; deployments ਇਨ੍ਹਾਂ thresholds ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- 1–19 ਹਵਾਲੇ: ਡਿਫ਼ਾਲਟ ਤੌਰ ’ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਮੋਡ
- 20–49 ਹਵਾਲੇ: ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ PCA ਮੋਡ
- 50+ ਰੈਫਰੈਂਸ: ਡਿਫ਼ਾਲਟ ਤੌਰ ’ਤੇ SIMCA-ਸ਼ੈਲੀ ਦਾ ਕਲਾਸ ਮਾਡਲ
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੰਡੋਜ਼
ਸਬੂਤ ਸਮੇਤ ਨਤੀਜਾ
ਇੱਕ ਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਨਤੀਜਾ, ਜਿਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੌਜੂਦ ਸਬੂਤ ਸਮੇਤ।
ਜਦੋਂ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸਰਗਰਮ ਨਤੀਜਾ ਲੇਬਲ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਓਵਰਲੇ, ਅੰਤਰ ਪੀਕਾਂ, ਸਮਾਨਤਾ ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਚਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਨਤੀਜਾ QC ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ SOP ਜਾਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।
- ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਓਵਰਲੇ: ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਨਮੂਨਾ ਬਨਾਮ ਹਵਾਲਾ ਪੈਟਰਨ
- ਤਰੰਗ-ਸੰਖਿਆ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸਮੇਤ ਅੰਤਰ ਚੋਟੀਆਂ
- ਮੋਡ ਦੇ ਆਧਾਰ ＇ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਬਹੁ-ਚਰ ਨਿਦਾਨਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਿਟੀ ਲਈ ਮਿਤੀ ਸਮੇਤ QC ਇਤਿਹਾਸ
