Vergleich · CoA-Verifizierung · Ameya AI

Coatables vs Ameya AI: CoA-Verifizierung im Vergleich

Ameya AIs CoA Extractor liest ein Analysenzertifikat, prüft die Ergebnisse gegen eine von dir bereitgestellte Spezifikation und flaggt alles außerhalb des Bereichs. Wenn das die Aufgabe ist, erledigt er sie. Die Frage, die du dir vor der Wahl eines Tools stellen solltest: Prüft es auch, ob das eigene Pass/Fail des Labors richtig war?

Auf einen Blick

FähigkeitAmeya AICoatables
Extrahiert Analyten, Ergebnisse, Einheiten, Grenzwerte nach Excel/JSON
Prüft Ergebnisse gegen eine von dir bereitgestellte Spezifikation
Berechnet Bestanden/Nicht-bestanden neu und gleicht es mit dem aufgedruckten Labor-Urteil ab

Der entscheidende Unterschied: das Labor-Urteil abgleichen

Ein Ergebnis mit einer Spezifikation zu vergleichen sagt dir, ob die Zahl im Bereich liegt. Es sagt dir nicht, ob das „Pass”, das das Labor gedruckt hat, korrekt war. Labore wenden eigene Toleranzen an, und Urteile werden über Vorlagen kopiert — ein CoA kann also „Pass” auf einer Zeile zeigen, deren Ergebnis über dem Grenzwert liegt.

Coatables berechnet Bestanden/Nicht-bestanden aus dem Ergebnis und dem normalisierten Grenzwert neu und vergleicht das dann mit dem Urteil, das das Labor auf das Zertifikat gedruckt hat. Bei Abweichung folgt verdict_mismatch — der Moment, in dem ein Fehler des Labors sonst durchgerutscht wäre. Ein Spec-Vergleichs-Tool prüft das Ergebnis gegen deine Zahlen; Coatables prüft das Labor zusätzlich gegen sich selbst. Dieser Abgleich ist das Eine, was es kann und reine Extrahieren-und-Vergleichen-Tools nicht.

Außerdem normalisiert es die Notation, an der naive Vergleiche scheitern (, NMT, NLT, Bereiche, Absent in 25 g, ND/<LOQ), und kanonisiert Einheiten über Klassen (mg/kg ↔ ppm, µg/g ↔ ppm, mg/g ↔ %), bevor irgendetwas entschieden wird.

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