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
stsdddd9 小时前
YOLO系列目标检测数据集大全【第二十九期】
yolo·目标检测·目标跟踪
AI棒棒牛9 小时前
第 03 讲《监督学习:数据、标签、Loss与训练循环》
人工智能·学习·yolo·目标检测·yolo26
stsdddd10 小时前
YOLO系列目标检测数据集大全【第三十期】
yolo·目标检测·目标跟踪
YOLO数据集集合10 小时前
无人机航拍地质灾害智能识别 山体滑坡实例分割数据集落地实战 | 泥石流监测 道路险情封堵 深度学习模型训练方案10296期
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·无人机
音沐mu.11 小时前
【73】墙壁建筑缺陷数据集(有v5/v8模型)/YOLO墙壁建筑缺陷检测
yolo·目标检测·目标检测数据集·墙壁建筑缺陷数据集·墙壁建筑缺陷检测
YOLO数据集集合12 小时前
无人机风电设备智能巡检 风机叶片缺陷目标检测数据集实战 | 表面腐蚀漏油识别 工业视觉质检 深度学习模型训练落地10337期
人工智能·深度学习·目标检测·计算机视觉·无人机
装不满的克莱因瓶12 小时前
【工业领域】掌握非极大值抑制(NMS)目标检测后处理方法——从重复框消除到工程落地核心技术
人工智能·python·深度学习·目标检测·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
装不满的克莱因瓶13 小时前
【工业领域】了解目标检测评估指标——从mAP到IoU的完整评价体系解析
人工智能·pytorch·python·深度学习·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
动物园猫15 小时前
直升机停机坪目标检测数据集分享(适用于YOLO系列深度学习分类检测任务)
深度学习·yolo·目标检测
YOLO数据集集合1 天前
无人机航拍RGBT双模态行人检测数据集 | 可见光红外对齐 低空小目标检测 多模态计算机视觉基准数据
人工智能·深度学习·目标检测·计算机视觉·无人机