仪器校准中,CNAS对报告的认可评审要求有哪些?

CNAS扩项时,常常会有关于对报告认可的相关要求,而这些要求往往有明确规范,那么在仪器校准中,CNAS对报告的认可评审要求有哪些?

现场评审时,评审组应关注抽查报告,评审组将现场随机抽取报告,抽样量应与报告数量相匹配。

审评组应检查报告的下列内容:

1、符合认证要求(基于CNAS-CL01:2018第7.8条)。

2、信息的适宜性和充分性(基于测试方法)。

3、报告数据可追溯到原始记录。

4、为控制客户提供的信息,如有必要,应在显著位置标明,并作出免责声明。

5、已发布报告或数据的控制管理。

6、报告的控制系统应便于追踪报告编号,不得随意编号。

7、管理认证标志的使用和认证地位的声明。

8、控制客户现场测试出具的报告。

9、客户现场试验原始记录的控制,是否包括场地、设备、试验人员,以及必要时的环境信息。

10、见证试验的控制,应当在报告之中以显著方式如实说明其为见证试验。

审查组应重点关注仪器校准原始记录与报告间的合规性,这种合规性可以从报告追溯到原始记录。实验室应能提供有关实验室活动过程的充分信息,可只有仪器校准结果的原始记录而不出具报告,但检测报告不应代替原始记录。实验室不能提供原始记录及其他相关记录或证据(如设备使用记录、自动化仪器中的背景数据、相应样品之上的检测痕迹等),且不能提供合理解释的,或者实验室原始记录不真实的,视为无检测报告,按失信行为处理。

对于第一次申请认定仪器校准的项目,包括仪器校准扩建项目,要求每一个申请认定的项目都要有相应的报告(可以是外部报告或测试结果)。在现场评审过程之中,评审小组应检查每个申报项目的报告,并在时间允许的情况之下尽量扩大报告的样本容量。如果发现报告数量明显少于申请表之中填写的经历,实验室不能提供合理的解释,可以按申请信息不真实处理。

对于已经通过资质认定的项目,在资质认定评审过程之中,评审组将重点关注实验室能力的有效保持和能力范围的监控。在定期监督评估和再评估之中,评估组应重点抽查自上次评估以后出具的报告或结果,每一个经批准的项目都在抽查范围内。根据实验室出具的报告,原则之上,对于随机抽查的仪器校准项目,在可行的情况之下,每个项目至少应检查3份报告,审查的报告应是由评审员自愿抽样。两年之内无测试经验的项目,原则之上不建议审批。

注:认可范围之内同一仪器校准项目有多种检测方法。方法的仪器校准步骤和原理基本相同,但属于不同系列的标准,如国标和相应的ISO、IEC等标准。如果实验室之中只有一种方法具有相应的测试经验,其他类似的方法也被认为具有经验,但评审者需要关注的是实验室技术人员是否了解方法间的差异。如果实验室人员不能清楚地解释方法间的差异,没有测试经验的方法将不被接受。

安排评审组时,应考虑评审组抽查报告的工作量,必要时应适当增加工作人日。

编辑者+v:hzhjljc

欢迎评论区探讨交流~

相关推荐
CDERgglUoMg2 小时前
Matlab p文件 转换为m文件MATLAB matlab pcode,matlab p m...
目标检测
Ryan老房4 小时前
智能家居AI-家庭场景物体识别标注实战
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·ai·智能家居
逸俊晨晖6 小时前
NVIDIA 4090的8路1080p实时YOLOv8目标检测
人工智能·yolo·目标检测·nvidia
玄同7656 小时前
机器学习中的三大距离度量:欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离详解
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·自然语言处理·数据挖掘
神筆&『馬良』21 小时前
Foundation_pose在自己的物体上复现指南:实现任意物体6D位姿检测(利用realsense_D435i和iphone_16pro手机)
目标检测·ubuntu·机器人·视觉检测
孤狼warrior1 天前
YOLO目标检测 一千字解析yolo最初的摸样 模型下载,数据集构建及模型训练代码
人工智能·python·深度学习·算法·yolo·目标检测·目标跟踪
水中加点糖1 天前
小白都能看懂的——车牌检测与识别(最新版YOLO26快速入门)
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·ai·车牌识别·lprnet
禁默1 天前
从图像预处理到目标检测:Ops-CV 助力 CV 任务在昇腾 NPU 上高效运行
人工智能·目标检测·目标跟踪·cann
前端摸鱼匠2 天前
YOLOv8 环境配置全攻略:Python、PyTorch 与 CUDA 的和谐共生
人工智能·pytorch·python·yolo·目标检测
Token_w2 天前
CANN ops-cv解读——AIGC图像生成/目标检测的图像处理算子库
图像处理·目标检测·aigc