Was ist ein QCRM (internes Referenzmaterial für die Qualitätskontrolle)?

QCRMs ermöglichen es Ihrem Labor, zu überprüfen, dass es keine Drift in seinen Ergebnissen gibt

Ein QCRM ist eine Reihe von Proben, die intern vorbereitet werden, um zu überprüfen, dass die Ergebnisse des Labors nicht abdriften. In der Praxis bedeutet dies:

• Bereiten Sie eine große Anzahl von möglichst identischen Proben vor. Wenn sich die Produkte im Laufe der Zeit verändern (Beton, Farben usw.), muss auch dieser Punkt berücksichtigt werden (z. B. Angabe von Lagerbedingungen oder eines Verfallsdatums);
• Wenn die Prüfung zerstörungsfrei ist, kann eine einzige Probe verwendet werden, deren innere Homogenität jedoch so gut wie möglich sein muss;
• Bestimmen Sie die Merkmale des entsprechenden Produkts durch wiederholte Versuche. Die Anzahl der Wiederholungen muss ausreichend sein (in der Regel 30), um eine gute Präzision der Bestimmungen zu gewährleisten. Die Ergebnisse werden in Form eines Zentralwerts (typischerweise ein Mittelwert "m") und eines Streuungsparameters (typischerweise eine Standardabweichung "s") ausgedrückt;
• Ist die Prüfung zerstörungsfrei, müssen die ersten Prüfungen an derselben Probe sehr oft wiederholt werden, um die normale Streuung der Prüfung zu ermitteln;
• Führen Sie dann in regelmäßigen Abständen (in der Regel einmal im Monat, je nach Driftrisiko) einen Test durch, um zu prüfen, ob das Ergebnis mit der ersten Testreihe übereinstimmt (in der Regel sollte das Ergebnis innerhalb des Intervalls m±2s liegen).

Die folgenden Normen beschreiben die Erstellung und Verwendung von QCRM:

• ISO Guide 80 für die Probenvorbereitung ;
• ISO 7870-1 bis 8 für Regelkarten.

Die Verwendung eines QCRM ermöglicht es, die Anforderung § 7.7.1 der ISO/IEC 17025:2015 (Optionen a und d) zu erfüllen.

Beispiel:

60 Stahlbetonproben werden aus einem einzigen Stahlring geschnitten. 30 davon werden sofort dem Zugversuch unterzogen, um die Zugfestigkeit Rm, die Streckgrenze Rp0,2 und die Dehnung Agt zu bestimmen:

Das Labor führt dann einen Test pro Monat an den verbleibenden Proben durch. Wenn die Ergebnisse außerhalb der festgelegten Grenzwerte liegen, ist es wahrscheinlich, dass sich eine Drift entwickelt. Das Labor kann sofort eine Untersuchung seiner Ressourcen einleiten, um die Ursache des Problems zu finden.

Es gibt auch andere Kriterien, die je nach Situation besser geeignet sein können. Zahlreiche Informationen zu diesem Thema sind in der Normenreihe ISO 7870 enthalten.

Was die Verwendung eines klassischen QCRM erlaubt:

Mithilfe eines herkömmlichen QCRM kann eine langsame oder plötzliche Drift der Laborergebnisse festgestellt werden. Nachdem eine Drift aufgetreten ist, unterscheiden sich die Ergebnisse für dieselben Proben signifikant von den ursprünglichen Ergebnissen und es kann eine Warnung generiert werden.

Beispiel für eine langsame Drift (die Grenzwerte werden unter Wiederholbarkeitsbedingungen für die ersten 30 Proben berechnet):

Was die Verwendung eines klassischen QCRM nicht erlaubt:

Die Verwendung eines klassischen QCRM ermöglicht nicht die Erkennung von:

• Ein systematischer Fehler des Labors: Wenn alle 30 ersten Ergebnisse mit einem systematischen Fehler behaftet sind, wird dies von einem herkömmlichen QCRM nicht erkannt;
• Eine unzureichende Wiederholbarkeit des Labors: Wenn die Ergebnisse des Labors zu stark streuen, wird dies durch ein klassisches QCRM nicht erkannt ;
• Eine vom Labor falsch eingeschätzte Unsicherheit.

Beispiele für einen großen systematischen Fehler bei den 30 anfänglichen Ergebnissen (die Grenzwerte werden aus dem wahren Wert des Materials und der Standardabweichung der Reproduzierbarkeit der Methode berechnet). Die Ergebnisse sind die gleichen wie oben:

In diesem Beispiel verringert die Drift den Bias, der von Anfang an wichtig ist. Wenn die Warnung erkannt wird, besteht keine Dringlichkeit, eine Korrekturmaßnahme durchzuführen.

In diesem Beispiel erhöht die Drift die Verzerrung. Wenn die Warnung erkannt wird, sind die Ergebnisse schon lange außer Kontrolle geraten.

Beispiel für eine unzureichende Wiederholbarkeit des Labors (die Grenzwerte werden aus dem wahren Wert des Materials und der Standardabweichung der Reproduzierbarkeit der Methode berechnet). Die Ergebnisse sind die gleichen wie oben:

Wenn der Alarm festgestellt wird, sind die Ergebnisse längst außer Kontrolle geraten.

Andererseits kann die Zuverlässigkeit der QCRM-Alarmgrenzen schlecht sein, wenn die Anzahl der Wiederholungen nicht ausreicht.

Dann besteht die Gefahr, dass falsche Warnungen ausgelöst werden oder dass keine Warnungen ausgelöst werden, obwohl dies erforderlich wäre. Die folgenden Diagramme liefern die 95%-Konfidenzintervalle der Warngrenzen m+2s und m+3s, wobei m und s aus N anfänglichen Ergebnissen geschätzt werden, wobei N zwischen 5 und 32 variiert.

Man sieht, dass für einen tatsächlichen Wert der Warngrenze von 658 MPa das 95%ige Konfidenzintervall [638:677] für die aus 5 Ergebnissen berechneten Grenzen und [650:666] für die aus 30 Ergebnissen berechneten Grenzen beträgt.

Man sieht, dass für einen tatsächlichen Wert der Wirkungsgrenze von 670 MPa das 95%ige Konfidenzintervall [643:696] für die aus 5 Ergebnissen berechneten Grenzen und [660:681] für die aus 30 Ergebnissen berechneten Grenzen beträgt.

Beispiel für eine mögliche Situation bei Grenzwerten, die aus 10 Testergebnissen ermittelt wurden :

In diesem Beispiel werden viele Fehlalarme ausgelöst.

Die CompaLab QCRMs bieten eine Lösung für dieses Problem:

Siehe  Was ist ein CompaLab QCRM?