一种流水线系统及其时间预测方法、存储介质与流程

本申请样本检测领域，涉及但不限于一种流水线系统及其时间预测方法、存储介质。
背景技术：
：随着医疗技术的飞速发展，样本检测的需求也越来越高。为了满足样本检测需求和减少检测时间，出现了流水线来测试样本的流水线系统。而在利用流水线系统来测试样本时，样本周转时间(turnaroundtime，tat)为临床检验科十分关注的因素，并且国际标准化组织(internationalorganizationforstandardization，iso)15189《医学实验室质量和能力认可准则》也明确将周转时间作为实验室的质量指标，每个临床实验室需要为每项检验确定反映临床需求的周转时间，并定期评审是否满足。在相关技术中，一般只是对各样本tat时间进行了实时统计计算以及tat超时预警，并没有给出tat时间预测，即便预测最多只是在项目分析环节给出了样本出结果时间预测，没有追溯到样本上流水线时刻，也没有预测样本在流水线上处理完毕的时刻或剩余时间，从而导致工作人员较难估计样本出结果的时间，对出结果后的人工结果审核、发报告等相应工作无法做出准确的提前准备工作，从而需要工作人员需要花费更多的时间精力来关注样本处理的tat时间。技术实现要素：有鉴于此，本申请实施例为解决现有技术中存在的问题而提供一种流水线系统及其时间预测方法、存储介质。本申请实施例提供一种流水线系统，包括：输入模块，用于在其输入区接收样本；样本识别模块，用于识别样本标识；前处理模块，用于对样本进行前处理；其中前处理模块包括离心模块、血清检测模块、去盖模块和分注模块中的一者或多者；所述离心模块用于对待离心的样本进行离心；所述血清检测模块用于检测样本的血清量是否足够和/或检测样本的血清质量是否合格；所述去盖模块用于将离心完成后的样本去盖；所述分注模块用于对样本进行分样；一个或多个的分析模块，用于对样本进行测试；连接各模块的轨道、用于将样本在各模块间通过轨道来调度的调度装置和控制器；其中：所述控制器配置为用于预测所述样本完成检测所需要的剩余检测时长；当达到剩余检测时长的更新条件时，所述控制器更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，当所述控制器获取到新上线样本的样本标识时，确定达到剩余检测时长的更新条件；对应地，当达到剩余检测时长的更新条件时，所述控制器更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：所述控制器基于所述新样本标识，获取所述新上线样本的测试项目；所述控制器基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，所述控制器基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：所述控制器基于各个测试项目确定所述流水线中对所述新上线样本进行处理的各个模块的负载信息；所述控制器基于各个分析模块的负载信息，确定所述新上线样本的处理路径信息；所述控制器基于所述新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，分析模块的负载信息包括处理已到达样本的第一处理时长、各个排队样本的第一排队序号和各个排队样本的第一开始处理时刻，对应地，所述控制器基于各个模块的负载信息，确定新上线样本的处理路径信息，包括：所述控制器基于各个模块的第一处理时长，确定所述新上线样本的处理顺序；基于所述处理顺序和各个排队样本的第一开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻。在上述方案中，所述控制器基于所述新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：所述控制器根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块中所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻，得到第三开始处理时刻；所述控制器根据所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻、第三开始处理时刻和各个排队样本的剩余检测时长，更新所述第二排队序号之后的各个排队样本的剩余检测时长。在上述方案中，所述控制器还用于，根据所述新上线样本实际到达在各个模块的到达时刻和第二开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个模块的处理时长。在上述方案中，所述控制器还用于，根据所述新上线样本的当前位置和处理路径信息，获取所述新上线样本在轨道上的传输时长和所述新上线样本的未完成程序；所述控制器获取所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长；并基于所述传输时长和所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长，确定所述新上线样本的剩余检测时长。在上述方案中，所述控制器根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块的排队样本信息。在上述方案中，当所述控制器检测到样本达到预设的路径节点时，确定达到剩余检测时长的更新条件；对应地，当达到剩余检测时长的更新条件时，所述控制器更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：所述控制器获取所述路径节点的位置信息；所述控制器根据所述位置信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，所述控制器根据各个模块的排队样本信息，确定所述分析模块的处理结束时刻和工作时长。在上述方案中，所述控制器获取所述流水线系统中所有模块的处理结束时刻；基于所有模块的处理结束时刻，确定所述流水线系统的工作结束时刻和流水线工作时长。在上述方案中，所述控制器还用于，根据当前时刻和所述样本的剩余检测时长，确定所述样本的检测完成时刻；所述流水线还包括显示模块，用于显示所述样本完成检测所需要的剩余检测时长和所述样本的检测完成时刻。在上述方案中，所述显示模块，还用于显示所述新样本在各个分析模块的处理时长。在上述方案中，所述流水线系统还包括：提示模块，用于在所述剩余检测时长小于第一时长阈值时，输出提示信息，以提示用户样本检测即将完成。在上述方案中，所述控制器还用于，获取所述样本的已用检测时长；根据所述样本的已用检测时长和剩余检测时长确定所述样本的预测检测时长；和/或所述控制器还用于，获取已完成检测样本的实际检测时长。在上述方案中，所述控制器还用于，获取检测时长的时长通过阈值，并根据所述预测检测时长、实际检测时长和时长通过阈值，确定第一检测时长通过率；和/或所述控制器根据已完成检测样本的实际检测时长和时长通过阈值，确定第二检测时长通过率。在上述方案中，所述控制器还用于，根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一平均检测时长；和/或所述控制器还用于，根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二平均检测时长。在上述方案中，所述控制器还用于，根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一检测时长中位数；和/或所述控制器还用于，根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二检测时长中位数。在上述方案中，所述控制器还用于，确定所述预测检测时长和实际检测时长中的最长检测时长；和/或所述控制器还用于，确定所述实际检测时长中的最长实际检测时长。在上述方案中，所述流水线系统还包括预警模块，所述控制器还用于，获取第一预警阈值和第二预警阈值；当所述已用检测时长大于第一预警阈值和/或所述预测检测时长大于第二预警阈值时，控制所述预警模块输出第一预警信息和/或第二预警信息。在上述方案中，所述控制器还用于，获取具有相同测试功能的各个分析模块的工作时长，基于各个分析模块的工作时长，确定待调整的目标分析模块；对目标分析模块的授权测试项目进行调整。在上述方案中，所述控制器对目标分析模块的授权测试项目进行调整，包括：所述控制器获取所述各个目标分析模块的授权测试项目和每个授权项目的项目测试时长；所述控制器基于每个授权测试项目的项目测试时长和各个目标分析模块的模块工作时长，对目标分析模块的授权测试项目进行调整。在上述方案中，所述流水线系统还包括预警模块，所述控制器还用于，基于各个分析模块的工作时长，确定最短工作时长，并确定各个工作时长与所述最短工作时长之间的时长差值和/或差值百分比；所述控制器还用于，当检测到时长差值大于差值阈值和/或差值百分比大于百分比阈值时，控制所述预警模块输出第三预警信息和/或第四预警信息。本申请实施例提供一种基于流水线系统的时间预测方法，所述方法包括：在输入区接收样本，识别样本的样本标识；对所述样本进行样本检测，并预测所述样本完成检测所需要的剩余检测时长；当达到剩余检测时长的更新条件时，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，当所述控制器获取到新上线样本的样本标识时，确定达到剩余检测时长的更新条件；对应地，当达到剩余检测时长的更新条件时，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：基于所述新样本标识，获取所述新上线样本的测试项目；基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，当检测到样本达到预设的路径节点时，确定达到剩余检测时长的更新条件；对应地，当达到剩余检测时长的更新条件时，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：获取所述路径节点的位置信息；根据所述位置信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，所述方法还包括：根据当前时刻和所述样本的剩余检测时长，确定所述样本的检测完成时刻；显示所述样本完成检测所需要的剩余检测时长和所述样本的检测完成时刻。在上述方案中，所述方法还包括：获取所述样本的已用检测时长；根据所述样本的已用检测时长和剩余检测时长确定所述样本的预测检测时长；和/或获取已完成检测样本的实际检测时长。在上述方案中，所述方法还包括：获取第一预警阈值和第二预警阈值；当所述已用检测时长大于第一预警阈值和/或所述预测检测时长大于第二预警阈值时，输出第一预警信息和/或第二预警信息。在上述方案中，基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：基于各个测试项目确定所述流水线中对所述新上线样本进行处理的各个模块的负载信息；基于各个模块的负载信息，确定所述新上线样本的处理路径信息；基于所述新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在上述方案中，模块的负载信息包括处理已到达样本的第一处理时长、各个排队样本的第一排队序号和各个排队样本的第一开始处理时刻，对应地，基于各个模块的负载信息，确定新上线样本的处理路径信息，包括：基于各个模块的第一处理时长，确定所述新上线样本的处理顺序；基于所述处理顺序和各个排队样本的第一开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻。在上述方案中，基于所述新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，包括：根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块中所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻，得到第三开始处理时刻；根据所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻、第三开始处理时刻和各个排队样本的剩余检测时长，更新所述第二排队序号之后的各个排队样本的剩余检测时长。在上述方案中，所述方法还包括：根据所述新上线样本实际到达在各个模块的到达时刻和第二开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个模块的处理时长。在上述方案中，所述方法还包括：根据所述新上线样本的当前位置和处理路径信息，获取所述新上线样本在轨道上的传输时长和所述新上线样本的未完成程序；获取所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长；基于所述传输时长和所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长，确定所述新上线样本的剩余检测时长。在上述方案中，所述方法还包括：根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块的排队样本信息。在上述方案中，所述方法还包括：根据各个模块的排队样本信息，确定所述各个模块的处理结束时刻和模块工作时长。在上述方案中，所述方法还包括：获取所述流水线系统中所有模块的处理结束时刻；基于所有模块的处理结束时刻，确定所述流水线系统的工作结束时刻和流水线工作时长。在上述方案中，所述方法还包括：显示所述新样本在各个分析模块的处理时长。在上述方案中，所述方法还包括：在所述剩余检测时长小于第一时长阈值时，输出提示信息，以提示用户样本检测即将完成。在上述方案中，所述方法还包括：获取检测时长的时长通过阈值，并根据所述预测检测时长、实际检测时长和时长通过阈值，确定第一检测时长通过率；和/或根据已完成检测样本的实际检测时长和时长通过阈值，确定第二检测时长通过率。在上述方案中，所述方法还包括：根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一平均检测时长；和/或根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二平均检测时长。在上述方案中，所述方法还包括：根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一检测时长中位数；和/或根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二检测时长中位数。在上述方案中，所述方法还包括：确定所述预测检测时长和实际检测时长中的最长检测时长；和/或确定所述实际检测时长中的最长实际检测时长。在上述方案中，所述方法还包括：获取具有相同测试功能的各个分析模块的工作时长；基于各个分析模块的工作时长，确定待调整的目标分析模块；对目标分析模块的授权测试项目进行调整。在上述方案中，所述对目标分析模块的授权测试项目进行调整，包括：获取所述各个目标分析模块的授权测试项目和每个授权项目的项目测试时长；基于每个授权测试项目的项目测试时长和各个目标分析模块的模块工作时长，对目标分析模块的授权测试项目进行调整。在上述方案中，所述方法还包括：基于各个分析模块的工作时长，确定最短工作时长；确定各个工作时长与所述最短工作时长之间的时长差值和/或差值百分比；当检测到时长差值大于差值阈值和/或差值百分比大于百分比阈值时，输出第三预警信息和/或第四预警信息。本申请实施例提供一种存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本申请实施例提供的基于流水线系统的时间预测方法。本申请实施例提供一种流水线系统及其时间预测方法、存储介质，其中，在进行样本检测时，首先在输入区接收样本，识别样本的样本标识，进而对样本进行样本检测，并预测所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，当达到剩余时长的更新条件时，还会根据当前的测试情况对样本完成检测所需要的剩余时长进行更新，从而能够保证样本的剩余检测时长能够根据样本的实际检测顺序进行更新，进而为用户提供准确的检测时长信息。附图说明图1为本申请实施例提供的一种流水线系统的结构示意图；图2为本申请实施例提供的前处理模块的结构示意图；图3为本申请实施例提供的后处理模块的结构示意图；图4为本申请实施例提供的另一种流水线系统的结构示意图；图5为本申请实施例时间预测方法的一种实现流程示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。如果申请文件中出现“第一/第二”的类似描述则增加以下的说明，在以下的描述中，所涉及的术语“第一/第二/三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一/第二/第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
技术领域：
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。为了更好地理解本申请实施例，首先对相关技术中的流水线系统、相关的时间预测方法及存在的缺点进行说明。检验科实验室自动化流水线每天会接收大量的病人样本，对其进行前处理、项目分析、以及后处理，对于科室而言，病人样本处理的tat时间以及系统需要工作的时间是被关注的重点，病人样本处理的tat时间要满足医院对检验科的要求，流水线系统处理完所有样本所需的工作时间越短，科室工作人员可以越早下班；由于流水线系统样本处理的环节众多，上样样本批次多、样本量大，因而样本处理的tat时间波动性较大，科室工作人员较难估计样本出结果的时间，对出结果后的人工结果审核、发报告等相应工作无法做出准确的提前准备工作，导致工作人员需要花费更多的时间精力来关注样本处理的tat时间。当前各家流水线只是对各样本tat时间进行了实时统计计算以及tat超时预警，并没有给出tat时间预测，最多只是在项目分析环节给出了样本出结果时间预测，没有追溯到样本上流水线时刻，也没有预测样本在流水线上处理完毕的时刻或剩余时间，基于实时统计计算的tat并进行相应超时预警能够提醒工作人员处理超时的样本，但对于工作人员来说相对被动，有可能样本超时的时候工作人员正在处理别的工作任务，即使报警也不能及时处理超时的样本，由此可见仅仅在项目分析阶段对样本出结果时间进行预测显然不能满足流水线的要求。基于此，在本申请实施例中提出的流水线系统，能够提供各样本测试剩余时间及其相对应的预警功能、各业务模块处理完毕所有样本剩余时间以及同类型不同模块剩余时间差异功能，便于用户实时了解系统样本测试效率情况，以下结合附图对本申请实施例提供的流水线系统和时间预测方法进行说明。请参照图1，为一种实施例的流水线系统，包括输入模块10、前处理模块20、一个或多个分析模块30、后处理模块40、轨道50、调度装置60、控制器70。轨道50用于连接各模块，例如连接输入模块10、前处理模块20、一个或多个分析模块30和后处理模块40等，调度装置60则通过轨道将样本调度到相应模块。需要说明的是，后处理模块40在一些流水线系统中不是必需的，是可选的模块。输入模块10用于接收用户放入的样本。流水线系统中的输入模块10一般是用户放入样本的区域，在流水线系统工作时，输入模块10可以对放入其中的样本进行自动扫码和样本分拣等，以供下一模块例如前处理模块20进行处理。一实施例中输入模块10具有输入区，用于供用户放入样本。一实施例中输入模块10还可以识别样本标识，具体实施方式有多种。一种实施例方式中，输入模块10接收用户放入的样本后，可以通过样本识别模块(图中未示出)扫描盛放样本的容器，例如试管上的条码，从而获取到样本标识的信息。在本申请实施例中样本标识可以是ic标签、条形码标签，也可以读取rfid的id。样本识别模块在获取到样本标识信息之后，将样本标识信息发送至控制器70，控制器70可以基于样本标识从实验室信息管理系统(lis，laboratoryinformationmanagementsystem)获取到样本的检测项目信息，以便基于检测项目信息进行样本检测。在本申请实施例中，样本识别模块可以是输入模块10中的一个子模块，也可以是独立于输入模块10的。前处理模块20用于完成对样本的前处理。一实施例中，请参照图2，前处理模块20可以包括离心模块21、血清检测模块22、去盖模块23和分注模块24中的一者或多者。离心模块21用于对待离心的样本进行离心，离心模块21的数量可以有一个或多个。血清检测模块22用于检测样本的血清量是否足够和/或检测样本的血清质量是否合格，来确定离心后的样本是否可用于后续的测定。去盖模块23用于将离心完成后的样本去盖——可以理解地，本文中对样本加盖、加膜、去盖和去膜，指的是对装有样本的样本管进行加盖、加膜、去盖和去膜；一般地样本在离心后需要去盖，以供后续的分注模块24或分析模块进行分样或吸样。分注模块24用于将对样本进行分样，例如将一份样本分成多份样本，以分别送入不同的分析模块30中进行测定。前处理模块20通常的一个前处理流程为：离心模块21接收由输入模块10调度过来的样本，并对样本进行离心；血清检测模块22检测离心处理后的样本的血清，判断是否可用于后续的测定，如果血清量不够，或者质量不合格，则不能用于后续的测定；如果检测通过，则样本又被调度到去盖模块23，去盖模块23将样本的盖子去掉，若有分注模块24，则分注模块24对去掉后的样本进行分样，然后将分样后的样本调度到相应的分析模块30中进行测定，如果没有分注模块24，则样本就从去盖模块23被调度到相应的分析模块30中进行测定。分析模块30用于对完成离心和去盖的样本进行测试。为了提高效率和测试通量，一般地，流水线系统会具有多个分析模块30，这些分析模块30可以是同种分析模块，即用于测定相同项目的分析模块，也可以是不同种的分析模块，即用于测定不同项目的分析模块，这可以根据用户和科室的需求来配置。后处理模块40用于完成对样本的后处理。一实施例中，请参照图3，后处理模块40包括加膜/加盖模块41、冷藏存储模块42和去膜/去盖模块43中的一者或多者。所述加膜/加盖模块用于对样本加膜或加盖；所述冷藏存储模块42用于存储样本；所述去膜/去盖模块用于对样本进行去膜或去盖。后处理模块40通常的一个后处理流为：样本在分析模块30被吸样后，又被调度到加膜/加盖模块41，加膜/加盖模块41对测定完成的样本进行加膜或加盖，然后再调度到冷藏存储模块42进行存储。若样本需要重测，则样本会被从冷藏存储模块42调度出来，并在去膜/去盖模块43中被去膜或去盖，然后被调度到分析模块30进行测定。请参照图4，为流水线系统的一个例子，各模块还包括有模块缓存区——例如离心模块21具有缓存区；轨道50也具有轨道缓存区(图中右上角的一段曲曲折折的轨道)，整个轨道可以为循环轨道。需要说明的是，图中显示的很多类型的模块都是一个，但是本领域技术人员可以理解，这里并没有对数量进行限定，例如离心模块21可以有多个，分析模块30也可以有多个。在本申请实施例中，当用户将样本放入到输入模块10的输入区时，输入模块10接收输入区放入的样本，并通过输入模块中的样本识别模块(或输入模块外的样本识别模块)识别样本标识。样本识别模块在获取到样本标识信息之后，将样本标识信息发送至控制器70，控制器70可以基于样本标识从lis系统获取到样本的检测项目信息，以便基于检测项目信息进行样本检测。在识别出样本标识后，将样本通过轨道50传输至前处理模块20以对样本进行前处理，在前处理完成后，再通过轨道50将样本传输至分析模块30，并基于获取到的检测项目信息对样本进行检测。在本申请实施例中，样本识别模块可以有多个，并且可以设置在流水线系统的轨道上的一些固定位置，当样本通过设置样本识别模块所在的轨道时，样本识别模块可以对样本标识进行扫描识别，据此可以确定出被扫描的样本的位置信息，并将样本的位置信息传输至控制器70。在样本上线之后，控制器70可以根据样本的检测项目信息和所述流水线中对所述新上线样本进行处理的各个模块的负载信息，规划样本的处理路径信息，并进一步预测样本完成检测所需要的剩余检测时长。并且当达到剩余检测时长的更新条件时，所述控制器70会更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，从而能够保证样本的剩余检测时长能够根据样本的实际检测顺序进行更新，以为用户提供准确的剩余检测时长。在一些实施例中，控制器70可以通过以下两种方式确定是否达到剩余检测时长的更新条件：第一种方式，控制器70判断是否获取到新上线样本的样本标识。其中，当控制器70获取到新上线样本的样本标识时，说明此时有新样本上线测试，而新上线样本的测试可以会对已上线样本的测试带来影响，因此，此时确定达到剩余检测时长的更新条件。第二种方式，控制器70检测样本是否达到预设的路径节点。这里，预设的路径节点可以是预先在轨道上设置的多个样本识别模块的位置节点，在一些实施例中，在设置样本识别模块的轨道位置还可以设置压力传感器，以检测样本是否达到预设的路径节点。控制器70检测样本是否达到预设的路径节点可以通过检测是否接收到在轨道上预先设置的样本识别模块发送的样本标识和样本的位置信息。当控制器70接收到样本识别模块发送的样本标识时，说明该样本标识对应的样本达到了该样本识别模块，也即达到了预设的路径节点。在样本达到路径节点时，可以确定出到达该路径节点的时间，以及剩余的测试项目，剩余的路径，从而能够更准确的预测出剩余检测时长，因此此时确定达到剩余检测时长的更新条件。在一些实施例中，当是由于有新样本的上线测试而确定达到剩余检测时长的条件，从而控制器70需要更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，可以是:所述控制器70基于样本识别模块所识别出的新样本标识，获取所述新上线样本的测试项目；进而控制器70再基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。这里的所述样本可以是在流水线系统上所有还未完成检测的样本，也即包括新上线样本。更新新上线样本的剩余检测时长，在实现时可以是根据新上线样本的测试项目以及当前流水线系统中各个分析模块的测试情况预测出新上线样本的剩余检测时长。在一些实施例中，需要更新剩余检测时长的样本也可以是流水线系统中不包括新上线样本的其他样本。在一些实施例中，所述控制器70基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，在实现时可以是：控制器70首先基于各个测试项目确定所述流水线中对所述新上线样本进行处理的各个模块的负载信息(可以包括在各个模块排队的排队样本信息和处理已达到模块的样本所需要的处理时长)；进而控制器70再基于各个模块的负载信息，确定所述新上线样本的处理路径信息，其中，处理路径信息包括处理顺序、在各个模块的排队序号，以及在各个模块的开始处理时刻。举例来说新上线样本需要到分析模块a、分析模块b和分析模块c进行样本检测，最终确定出的处理路径信息可以是，离心模块1(排队序号4，开始处理时刻8：20)—>去盖模块1(排队序号4，开始处理时刻8：40)—>分注模块4(排队序号2，开始处理时刻8：50)—>分析模块b(排队序号2，开始处理时刻9：00)—>分析模块a(排队序号3，开始处理时刻9：30)—>分析模块c(排队序号4，开始处理时刻10：10)。在控制器70确定出新上线样本的处理路径信息之后，即可基于所述新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在一些实施例中，模块的负载信息包括处理已到达样本的第一处理时长、各个排队样本的第一排队序号和各个排队样本的第一开始处理时刻，这里，在实现时，各个模块可以对应有一个排队列表，在排队列表中存储有当前流水线系统中请求到各个模块进行处理的样本标识，而请求到各个样本进行处理的样本，可以包括已经到达模块等待测试的样本，还包括未到达模块的而请求到分析模块进行处理的样本。已到达样本是指当前已经到达模块等待检测的样本，而排队样本是指在排队列表中所有样本标识对应的样本。基于上述对负载信息的进一步说明，所述控制器70基于各个模块的负载信息，确定新上线样本的处理路径信息，在实现时可以是：所述控制器70首先基于各个模块的第一处理时长，确定所述新上线样本的处理顺序，进一步地，控制器70将各个分析模块的第一处理时长从小到大进行排序，从而根据排序结果确定新上线样本的处理顺序。举例来说，当分析模块a的第一处理时长为40分钟，分析模块b的第一处理时长为15分钟，分析模块c的第一处理时长为80分钟，那么将各个分析模块的第一处理时长从小到大进行排序，从而得到的处理顺序即为分析模块b—>分析模块a—>分析模块c。在得到处理顺序之后，需要进一步确定新上线样本在各个分析模块的排队序号，以及第二开始处理时刻，此时控制模块70基于所述处理顺序和各个排队样本的第一开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个分析模块的第二排队序号和第二开始处理时刻。在实际实现过程中，首先控制器70基于处理顺序确定新上线样本到达第一个模块的第一到达时刻，然后再根据第一个模块的各个排队样本的第一开始处理时刻，确定出新样本的第二开始处理时刻和第二排队序号，其中，第二开始处理时刻可以是在某两个排队样本的第一开始处理时刻之间(也即新上线样本插在了两个排队样本之间)，还可以是在第一个排队样本的第一开始处理时刻之前(也即新上线样本插在了第一个排队样本之前)，还可以是在最后一个排队样本的第一开始处理时刻之后(也即新上线样本没有插队，排在了最后一个排队样本之后)；对应地，第二排队序号可以是在两个排队样本中后一个排队样本的第一排队序号，此时后一个排队样本至最后一个排队样本的第一排队序号分别加1；第二排队序号还可以是1；第二排队序号还可以是最后一个排队样本的第一排队序号加1。在一些实施例中，控制器70基于上述确定出的新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长时，首先控制器70根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块中所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻，得到第三开始处理时刻，也就是说，只有在新上线样本插队的情况下，新上线样本有可能会对排在新上线样本之后的其他排队样本的剩余检测时长造成影响。而在对第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻进行更新时，控制器70可以根据第二开始处理时刻和模块的平均测试时长，确定出新上线样本的第二结束处理时刻，然后进一步判断第二结束处理时刻是否在后一个排队样本的第一开始处理时刻之后，如果第二结束处理时刻在后一个排队样本的第一开始处理时刻之后，那么说明，在到达后一个排队样本的第一开始处理时刻时，分析模块还在对新上线样本测试，需要继续等待，因此，对后一个排队样本的第一开始处理时刻进行更新，得到第三开始处理时刻，其中第三开始处理时刻可以是第二处理结束时刻，还可以是第二处理结束时刻预设时长之后的一个时刻。如果第二处理结束时刻在后一个排队样本的第一开始处理时刻之前，那么说明，在到达后一个排队样本的第一开始处理时刻时，该模块已经完成对新上线样本测试，无需等待即可按照原来的第一开始处理时刻对后一个排队样本进行测试。举例来说，新上线样本的第二开始处理时刻为9：00，排队序号为2，该模块的平均处理时长为15分钟，那么第二处理结束时刻为9：15；如果排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻为9：10，由于在9：10正在对新上线样本的进行测试，此时可以将排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻更新为第三开始处理时刻(假设为9：15)。而如果排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻为9：20，那么在9：20已经完成对新上线样本的测试，此时保持排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻不变，也即此时第三开始处理时刻等于第一开始处理时刻。控制器70在确定出第二排队序号之后的各个排队样本的第三开始处理时刻之后，可以参照初始的第一开始处理时刻，以确定开始处理时刻是否被推迟，当第三开始处理时刻在第一开始处理时刻之后时，说明开始处理时刻被推迟，此时控制器70根据所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻、第三开始处理时刻和各个排队样本的剩余检测时长，更新所述第二排队序号之后的各个排队样本的剩余检测时长，进一步地，控制器70计算第三开始处理时刻和第一开始处理时刻的差值，然后将各个排队样本的剩余检测时长加上该差值，得到更新后的剩余检测时长。举例来说，当排队序号为3的样本的第一开始处理时刻为9：10，更新前的剩余检测时长为2个小时，第三开始处理时刻为9：15，第三开始处理时刻与第一开始处理时刻的差值为5分钟，也就是说，排队序号为3的样本需要被推迟5分钟，那么需要将排队序号为3更新前的剩余检测时长加5分钟，得到更新后的剩余检测时长，也即2小时5分钟。在一些实施例中，所述控制器70还用于，根据所述新上线样本到达各个模块的到达时刻和第二开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个模块的处理时长。在实现时，可以根据新上线样本的第二开始处理时刻和到达各个模块的到达时刻的差值，确定新上线样本的等待时长，进而再将等待时长与各个模块的实际处理时长，确定新上线样本在分析模块的处理时长。需要说明的是，各个模块的实际处理时长是指，一个样本从开始处理到结束处理之间的时长。举例来说，新上线样本到达分析模块a的到达时刻为9:10，第二开始处理时刻为9:15，分析模块a的实际处理时长为20分钟，那么新上线样本在分析模块a的处理时长为20+(9:15-9:10)＝25分钟。在一些实施例中，所述控制器70还可以通过与上述类似的实现方式，确定流水线系统中的各个样本在对应的各个模块的处理时长，也即所述控制器70根据各个样本到达各个模块的到达时刻和第一开始处理时刻(如果开始处理时刻有更新，那么就是第三开始处理时刻)，确定各个样本在对应的各个模块的处理时长。在一些实施例中，所述控制器70还用于，根据所述新上线样本的当前位置和处理路径信息，获取所述新上线样本在轨道上的传输时长和所述新上线样本的未完成程序；所述控制器获取所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长；基于所述传输时长和所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长，确定所述新上线样本的剩余检测时长。这里，新上线样本在轨道上的传输时长是指，从新上线样本的当前位置到测试结束所要在轨道上的运行时长加等待时长。在实现时，将传输时长加上新上线在各个未完成程序的模块的处理时长，即可得到新上线样本的剩余检测时长。进一步地，控制器70基于所述新上线样本的当前位置和处理路径信息，确定所述新上线样本的各个未完成程序和完成所述未完成程序时新上线样本在轨道的传输时长，并获取新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长；其中，新上线样本的未完成程序可以是根据样本的位置信息或者根据已完成程序确定。例如，根据样本的位置信息可以确定出样本刚执行完离心程序，那么未完成程序可以包括：血清检测、去盖、分注、各个检测程序、加膜加盖等。再例如根据样本的位置信息确定出样本刚执行完某一项检测程序时，那么未完成程序可以包括：未完成检测程序、加膜加盖等。在确定出未完成程序后，进而可以确定新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长。在一些实施例中，所述控制器70根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块的排队样本信息。这里主要是将更新前的排队样本信息中第二排队序号及之后的各个排队样本的第一排队序号和第一开始处理时刻进行更新。假设新上线样本在分析模块a的排队序号为3，在新上线样本上线之前，分析模块a的排队样本信息如表1所示：表1分析模块a的排队样本信息样本标识排队序号开始处理时刻00119:0000229:1500339:40004410:00假设新上线样本的第二开始处理时刻为9:30，第二处理结束时刻为9:45，,因此新上线样本可以插在表1中排队序号为3的样本003之前，也即新上线样本的第二排队序号为3，那么表1中的样本003和004，在更新后的排队样本信息中，排队序号为4和5，且这两个样本的第一开始处理时刻，基于自己上一个样本的第一处理结束时刻确定是否需要更新，当上一个样本的第一处理结束时刻，在该样本更新前的第一测试开始时刻之前，那么就不需要更新，而当上一个样本的第一处理结束时刻，在该样本更新前的第一测试开始时刻之后，那么该样本的第一开始处理时刻需要更新。以表1中的排队样本信息为例，进行说明。由于新上线样本005在表1中排队序号为3，第二处理结束时刻为9：45，样本003的排队序号更新为4，第一开始处理时刻为9:40，由于排队序号为3的新上线样本005的第二处理结束时刻为9:45，那么样本003的第一开始处理时刻更新为9：45，基于更新后的第一开始处理时刻，得到样本003的第一处理结束时刻为10：00，而后一个样本004的第一开始处理时刻为10:00，并没有在样本003的第一处理结束时刻之前，那么此时样本004的第一开始处理时刻不变，排队序号更新为5，此时得到分析模块a更新后的排队样本信息为如表2所示：表2分析模块a更新后的排队样本信息样本标识排队序号开始处理时刻00119:0000229:1500539:3000349:45004510:00在一些实施例中，当是所述控制器检测到样本达到预设的路径节点而确定达到剩余检测时长的更新条件，从而控制器70需要更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长，可以是：所述控制器70获取所述路径节点的位置信息，并根据所述位置信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。由于路径节点的位置信息，也即样本的当前位置信息，因此可以基于路径节点的位置信息、所述样本的测试项目和处理路径信息，确定所述样本的各个未完成程序和完成所述未完成程序时所述样本在轨道上的传输时长，并获取新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长；其中，新上线样本的未完成程序可以是根据样本的位置信息或者根据已完成程序确定。在确定出未完成程序后，进而可以确定新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长。所述样本完成检测所需要的剩余检测时长也即传输时长加上各个未完成程序的样本的处理时长。在一些实施例中，所述控制器70还用于获取流水线系统中各个模块的排队样本信息，并基于各个模块的排队样本信息确定所述各个模块的处理结束时刻和工作时长，其中，所述排队样本信息至少包括各个排队样本的第一开始处理时刻。在实现时，控制器70可以根据各个模块的排队样本信息，获取最后一个排队样本的第一开始处理时刻，进而确定出最后一个排队样本的第一处理结束时刻，最后一个排队样本的第一处理结束时刻也即该模块的处理结束时刻。模块的工作时长也即从模块的启动时刻开始，至处理结束时刻为止之间的时长，例如模块的启动时刻为8:00，处理结束时刻为17:00，那么该模块的工作时长为9小时。需要说明的是，一般模块的启动时刻，也即流水线系统的启动时刻。在一些实施例中，所述控制器70还用于，获取所述流水线系统中所有模块的处理结束时刻；并基于所有模块的处理结束时刻，确定所述流水线系统的工作结束时刻和流水线工作时长。在实现时，需要从所有模块的处理结束时刻中确定出最晚处理结束时刻，流水线系统的工作结束时刻，也即最晚处理结束时刻。在一些实施例中，所述控制器70还用于，根据当前时刻和所述样本的剩余检测时长，确定所述样本的检测完成时刻；在实现时，样本的检测完成时刻也即当前时刻加上剩余检测时长得到的时刻，例如，当前时刻为10:00，剩余检测时长为1小时，那么检测完成时刻为11:00。所述流水线还包括显示模块80，用于显示所述样本完成检测所需要的剩余检测时长和所述样本的检测完成时刻。在一些实施例中，所述显示模块80，还用于显示所述新样本在各个分析模块的处理时长。在一些实施例中，所述流水线系统还包括：提示模块，用于在所述剩余检测时长小于第一时长阈值时，输出提示信息，以提示用户样本检测即将完成，用户在接收到该提示信息后，可以提前准备结果审核和发报告事宜。在实现时，输出提示信息可以是在通过在显示模块突出的显示即将测试完成的样本信息的方式(如以醒目的颜色显示，红色，橙色或黄色等字体或背景显示，高亮显示，或以不同的字体等其他形式显示即将测试完成的样本的相关信息)，还可以在显示模块上输出测试即将完成的提示框，还可以是输出语音、蜂鸣等提示音。在一些实施例中，所述控制器70还用于，获取所述样本(这里的样本是指当前未完成检测的样本)的已用检测时长；根据所述样本的已用检测时长和剩余检测时长确定所述未完成检测样本的预测检测时长(预测检测时长＝已用检测时长+剩余检测时长)；和/或所述控制器70还用于，获取已完成检测样本的实际检测时长。已完成检测样本是指已完成所有检测项目的样本。在一些实施例中，所述显示模块80还用于，显示所述样本的预测检测时长和/或显示已完成检测样本的实际检测时长。在一些实施例中，所述控制器70还用于，获取检测时长的时长通过阈值，并根据所述预测检测时长、实际检测时长和时长通过阈值，确定第一检测时长通过率；和/或所述控制器70根据已完成检测样本的实际检测时长和时长通过阈值，确定第二检测时长通过率。这里，在确定第一检测时长通过率时，控制器70确定预测检测时长和实际检测时长中小于或者等于时长通过阈值的通过个数，然后将通过个数除以预测检测时长和实际检测时长的总个数，即得到第一检测时长通过率。例如，预测检测时长有3个，分别为70分钟、60分钟和65分钟，实际检测时长有3个，分别为60分钟、60分钟和65分钟，时长通过阈值为65分钟，那么在这6个检测时长中，小于或者等于65分钟的个数有5个，因此第一检测时长通过率为83.3％。在确定第二检测时长通过率时，控制器70确定实际检测时长中小于或者等于时长通过阈值的通过个数，然后将通过个数除以实际检测时长的总个数，即得到第二检测时长通过率。承接上述举例，实际检测时长中通过个数为3，总个数也为3，因此第二检测时长通过率为100％。在一些实施例中，所述控制器70还用于，根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一平均检测时长；和/或所述控制器70还用于，根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二平均检测时长。承接上述举例，第一平均检测时长为(70+60+65+60+65+60)/6＝63.3分钟，第二平均检测时长为(60+65+60)/3＝61.7分钟。在一些实施例中，所述控制器70还用于，根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一检测时长中位数；和/或所述控制器70还用于，根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二检测时长中位数。承接上述的举例，将预测检测时长和实际检测时长，从小到大进行排序，得到60分钟、60分钟、60分钟、65分钟、65分钟、70分钟，那么第一检测时长中位数为62.5分钟，将实际检测时长，从小到大排序，得到60分钟、60分钟、65分钟，那么第二检测时长中位数为60分钟。在一些实施例中，所述控制器70还用于，确定所述预测检测时长和实际检测时长中的最长检测时长；和/或所述控制器70还用于，确定所述实际检测时长中的最长实际检测时长。在一些实施例中，所述流水线系统还包括预警模块，所述控制器70还用于，获取第一预警阈值和第二预警阈值；当所述已用检测时长大于第一预警阈值和/或所述预测检测时长大于第二预警阈值时，控制所述预警模块输出第一预警信息和/或第二预警信息。这里，已用检测时长可以是未完成检测的样本从上线时刻到当前时刻之间的时长；已用检测时长也可以是已完成检测的样本从上线时刻到检测完成时刻之间的时长，此时已用检测时长也即其他实施例中的实际检测时长。在本申请实施例中，可以是已用检测时长大于第一预警阈值和预测检测时长大于第二预警阈值，两者中只要有一个满足时，就输出相应的预警信息，也可以是两者同时满足时再输出预警信息。第一预警阈值不大于第二预警阈值。输出第一预警信息的方式和输出第二预警信息的方式可以是不同的，例如可以是第一预警信息通过输出预警提示框实现，第二预警信息可以是通过输出蜂鸣报警音实现。在一些实施例中，当确定所述已用检测时长大于第一预警阈值和/或所述预测检测时长大于第二预警阈值时时，说明此时样本的tat过长，存在超时风险，因此采取的处理策略可以是控制器控制进行预警，用户可以选择是否将预警样本调出，并进行人工线下单机或者线上单机上样的优先处理。在一些实施例中，所述控制器70还用于，获取具有相同测试功能的各个分析模块的工作时长，基于各个分析模块的工作时长，确定待调整的目标分析模块；对目标分析模块的授权测试项目进行调整。这里，具有相同测试功能的分析模块是指具有相同检测项目功能的分析模块，但是分析模块在流水线系统中能够测试的项目，是需要工作人员配置的，并且工作人员会结合各个项目的项目测试时长配置分析模块的授权测试项目。例如，分析模块a1和分析模块a2都具有检测项目1、项目2和项目3的功能，项目1的项目测试时长为20分钟，项目2和项目3的项目测试时长分别为10分钟，那么工作人员配置分析模块a1的授权检测项目为项目1，分析模块a2的授权检测项目为项目2和项目3，那么分析模块a1只能测试项目1，分析模块a2只能测试项目2和项目3。但是即便工作人员会根据项目检测时长对分析模块的授权测试项目进行分配，但是在流水线系统工作工程中，各个分析模块的工作时长与申请检测的样本的测试项目也是密切相关的。譬如说，分析模块a1的授权检测项目为项目1，分析模块a2的授权检测项目为项目2和项目3，但是需要检测项目1的样本很少，而绝大多数样本都需要检测项目2和项目3，那么就会导致分析模块a1的工作时长很短，而分析模块a2的工作时长很长，造成负载失衡。因此，需要根据具有相同测试功能的分析模块的工作时长确定负载失衡的目标分析模块；从而对目标分析模块的授权测试项目进行调整。在本申请实施例中，目标分析模块是工作时长过长或过短的分析模块。在实际实现时，可以根据具有相同测试功能的各个分析模块的工作时长确定出平均工作时长，并基于平均工作时长确定目标分析模块，例如，目标分析模块是工作时长与平均工作时长的差的绝对值大于时长差阈值的分析模块。所述控制器70对目标分析模块的授权测试项目进行调整时，可以首先获取所述各个目标分析模块的授权测试项目和每个授权项目的项目测试时长；进而所述控制器70再基于每个授权测试项目的项目测试时长和各个目标分析模块的模块工作时长，对目标分析模块的授权测试项目进行调整。由于目标分析模块中包括工作时长过长的分析模块，还包括工作时长过短的分析模块，为了进行区分，在本申请实施例中，将工作时长过程的分析模块称为第一目标分析模块，将工作时长过短的分析模块称为第二目标分析模块。在控制器70对目标分析模块的授权测试项目进行调整时，可以有两种实现方式：第一种实现方式：将第一目标分析模块中的授权测试项目，同样授权给第二目标分析模块。也就是，第一目标分析模块和第二目标分析模块都具有测试某一项目的权限。第一种实现方式一般应用在第一目标分析模块中的授权测试项目仅为1个，或者是第一目标分析模块与第二目标分析模块的工作时长相差不大的场景。第二种实现方式：将第一目标分析模块中的一部分授权测试项目授权给第二目标分析模块，而取消第一目标分析项目对这部分项目的测试权限。第二种实现方式一般应用在第以目标分析模块中授权测试项目为至少两个，或者第一目标分析模块与第二目标分析模块的工作时长相差较大的场景。在一些实施例中，所述流水线系统还包括预警模块，所述控制器70还用于，基于具有相同检测项目功能的各个分析模块的工作时长，确定最短工作时长，并确定各个工作时长与所述最短工作时长之间的时长差值和/或差值百分比；所述控制器70还用于，当检测到时长差值大于差值阈值和/或差值百分比大于百分比阈值时，控制所述预警模块输出第三预警信息和/或第四预警信息。各个工作时长与最短工作时长之间的时长差值是通过各个工作时长减去最短工作时长得到的，差值百分比可以是各个时长差值与最短工作时长之间的比值。当检测到时长差值大于差值阈值和/或差值百分比大于百分比阈值时，控制器70通过控制预警模块输出预警信息，从而使得用户可以实时看到模块工作情况，已确认哪台模块负荷较大，哪台模块负荷较小，此时如果用户要在线下测试部分样本，则可以基于该预警信息选择将样本上样到负荷较小的仪器上进行处理。本申请实施例再提供一种流水线系统的样本剩余检测时间预测方法，以下简称时间预测方法，应用于图1所示的流水线系统，图5为本申请实施例时间预测方法的一种实现流程示意图，如图5所示，该时间预测方法包括以下步骤：步骤s501，在输入区接收样本，识别样本的样本标识。这里，在流水线系统工作时，在输入区对样本进行自动扫码和样本分拣等。对样本进行自动扫码能够识别样本的样本标识，进一步地，在输入区可以通过样本识别模块(或输入区外的样本识别模块)扫描盛放样本的容器，例如试管上的条码，从而获取到样本标识。在本申请实施例中样本标识可以是条码编号。在一些实施例中，识别样本的样本标识还可以不仅限于在输入区，也可为多个，因为样本识别模块还可以设置在流水线系统的轨道上的一些固定位置，样本每经过一次样本识别模块可以识别一次样本标识。步骤s502，对所述样本进行样本检测，并预测所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。这里，在本申请实施例中，在识别出样本的样本标识之后，流水线系统(系统中的控制器：如中间件)可以通过样本标识，从数据管理中心(如lis系统)获取到样本的检测项目信息，从而能够根据样本的检测项目信息对样本依次进行样本检测。并在检测过程中，预测样本完成检测所需要的剩余检测时长。步骤s503，当达到剩余检测时长的更新条件时，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。在一些实施例中，可以通过以下两种方式确定是否达到剩余检测时长的更新条件：第一种方式，判断是否获取到新上线样本的样本标识。其中，当获取到新上线样本的样本标识时，说明此时有新样本上线测试，而新上线样本的测试可以会对已上线样本的测试带来影响，因此，此时确定达到剩余检测时长的更新条件。第二种方式，检测样本是否达到预设的路径节点。这里，预设的路径节点可以是预先在轨道上设置的多个样本识别模块的位置节点，在一些实施例中，在设置样本识别模块的轨道位置还可以设置压力传感器，以检测样本是否达到预设的路径节点。检测样本是否达到预设的路径节点可以通过检测是否接收到在轨道上预先设置的样本识别模块发送的样本标识和样本的位置信息。当接收到样本识别模块发送的样本标识时，说明该样本标识对应的样本达到了该样本识别模块，也即达到了预设的路径节点。在样本达到路径节点时，可以确定出到达该路径节点的时间，以及剩余的测试项目，剩余的路径，从而能够更准确的预测出剩余检测时长，因此此时确定达到剩余检测时长的更新条件。在一些实施例中，当是由于有新样本的上线测试而确定达到剩余检测时长的条件时，步骤s503可以通过以下步骤实现：步骤s5031a，基于所述新样本标识，获取所述新上线样本的测试项目。这里，流水线系统(系统中的控制器：如中间件)可以通过新样本标识，从数据管理中心(如lis系统)获取到新上线样本的测试项目。步骤s5032a，基于所述新上线样本的测试项目，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。这里的所述样本可以是流水线系统中包括新上线样本的样本，还可以是流水线系统中不包括新上线样本的样本。更新新上线样本的剩余检测时长，在实现时可以是根据新上线样本的测试项目以及当前流水线系统中各个分析模块的测试情况预测出新上线样本的剩余检测时长。在一些实施例中，步骤s5032a可以通过以下步骤实现：步骤321，基于各个测试项目确定所述流水线中对所述新上线样本进行处理的各个模块的负载信息。这里，流水线中对所述新上线样本进行处理的各个模块可以包括各个前处理模块、分析模块还可以包括后处理模块。模块的负载信息包括处理已到达样本的第一处理时长、各个排队样本的第一排队序号和各个排队样本的第一开始处理时刻。在实现时，各个模块可以对应有一个排队列表，在排队列表中存储有当前流水线系统中请求到各个模块进行处理的样本标识，而请求到各个模块进行处理的样本，可以包括已经到达该模块等待处理的样本，还包括未到达模块的而请求到该模块进行处理的样本。已到达样本是指当前已经到达该模块等待处理的样本，而排队样本是指在排队列表中所有样本标识对应的样本。步骤322，基于各个分析模块的负载信息，确定所述新上线样本的处理路径信息；这里，处理路径信息可以包括处理顺序、在各个分析模块的排队序号，以及在各个分析模块的开始处理时刻。对应地，步骤322可以通过以下步骤实现：步骤3221，基于各个模块的第一处理时长，确定所述新上线样本的处理顺序。步骤s3221在实现时，将各个模块的第一处理时长从小到大进行排序，从而根据排序结果确定新上线样本的处理顺序。举例来说，当分析模块a的第一处理时长为40分钟，分析模块b的第一处理时长为15分钟，分析模块c的第一处理时长为80分钟，那么将分析模块的第一处理时长从小到大进行排序，从而得到的处理顺序即为分析模块b—>分析模块a—>分析模块c。步骤3222，基于所述处理顺序和各个排队样本的第一开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻。在实际实现过程中，首先基于处理顺序确定新上线样本到达第一个模块的第一到达时刻，然后再根据第一个模块的各个排队样本的第一开始处理时刻，确定出新样本的第二开始处理时刻和第二排队序号，其中，第二开始处理时刻可以是在某两个排队样本的第一开始处理时刻之间(也即新上线样本插在了两个排队样本之间)，还可以是在第一个排队样本的第一开始处理时刻之前(也即新上线样本插在了第一个排队样本之前)，还可以是在最后一个排队样本的第一开始处理时刻之后(也即新上线样本没有插队，排在了最后一个排队样本之后)；对应地，第二排队序号可以是在两个排队样本中后一个排队样本的第一排队序号，此时后一个排队样本至最后一个排队样本的第一排队序号分别加1；第二排队序号还可以是1；第二排队序号还可以是最后一个排队样本的第一排队序号加1。步骤323，基于所述新上线样本的处理路径信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。这里，步骤s323可以通过以下步骤实现：步骤3231，根据所述新上线样本在各个模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个模块中所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻，得到第三开始处理时刻。这里，步骤3231在实现时，可以根据第二开始处理时刻和该模块的平均测试时长，确定出新上线样本在该模块的第二处理结束时刻，然后进一步判断第二处理结束时刻是否在后一个排队样本的第一开始处理时刻之后。如果第二处理结束时刻在后一个排队样本的第一开始处理时刻之后，那么说明在到达后一个排队样本的第一开始处理时刻时，该模块还在对新上线样本处理，需要继续等待，因此，对后一个排队样本的第一开始处理时刻进行更新，得到第三开始处理时刻。如果第二处理结束时刻在后一个排队样本的第一开始处理时刻之前，那么说明，在到达后一个排队样本的第一开始处理时刻时，该模块已经完成对新上线样本测试，无需等待即可按照原来的第一开始处理时刻对后一个排队样本进行测试。举例来说，新上线样本的第二开始处理时刻为9：00，排队序号为2，该模块的平均测试时长为15分钟，那么第二处理结束时刻为9：15；如果排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻为9：10，由于在9：10正在对新上线样本的进行处理，此时可以将排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻更新为第三开始处理时刻(假设为9：15)。而如果排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻为9：20，那么在9：20已经完成对新上线样本的处理，此时保持排队序号为3的排队样本的第一开始处理时刻不变，也即此时第三开始处理时刻等于第一开始处理时刻。步骤3232，根据所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻、第三开始处理时刻和各个排队样本的剩余检测时长，更新所述第二排队序号之后的各个排队样本的剩余检测时长。这里，在确定出第二排队序号之后的各个排队样本的第三开始处理时刻之后，可以参照初始的第一开始处理时刻，以确定开始处理时刻是否被推迟，当第三开始处理时刻在第一开始处理时刻之后时，说明开始处理时刻被推迟，此时根据所述第二排队序号之后的各个排队样本的第一开始处理时刻、第三开始处理时刻和各个排队样本的剩余检测时长，更新所述第二排队序号之后的各个排队样本的剩余检测时长，进一步地，计算第三开始处理时刻和第一开始处理时刻的差值，然后将各个排队样本的剩余检测时长加上该差值，得到更新后的剩余检测时长。在一些实施例中，当是所述控制器检测到样本达到预设的路径节点而确定达到剩余检测时长的更新条件时，步骤s503可以通过以下步骤实现：步骤s5031b，获取所述路径节点的位置信息。步骤s5032b，根据所述位置信息，更新所述样本完成检测所需要的剩余检测时长。由于路径节点的位置信息，也即样本的当前位置信息，因此可以基于路径节点的位置信息、所述样本的测试项目和处理路径信息，确定所述样本的各个未完成程序和完成所述未完成程序时所述样本在轨道上的传输时长，并获取新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长；其中，新上线样本的未完成程序可以是根据样本的位置信息或者根据已完成程序确定。在确定出未完成程序后，进而可以确定新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长。所述样本完成检测所需要的剩余检测时长也即传输时长加上各个未完成程序的样本的处理时长。在一些实施例中，所述方法还包括：步骤s61，根据当前时刻和所述样本的剩余检测时长，确定所述样本的检测完成时刻。在实现时，样本的检测完成时刻也即当前时刻加上剩余检测时长得到的时刻，例如，当前时刻为10:00，剩余检测时长为1小时，那么检测完成时刻为11:00。步骤s62，显示所述样本完成检测所需要的剩余检测时长和所述样本的检测完成时刻。这里，在对样本剩余检测时长和检测完成时刻进行集中显示后，检验科工作人员能够通过流水线软件实时了解样本测试完毕(也即样本出结果)的剩余时长以及时间点，基于预测的检测完成时刻，工作人员可以提前准备结果审核和发报告事宜。在一些实施例中，还可以通过以下步骤基于样本的已用检测时长和预测出的剩余检测时长，来预测样本的预测检测时长(tat)，以及获取已完成检测样本的实际检测时长：步骤s63，获取所述样本的已用检测时长。这里，所述样本指的是未完成检测的样本，未完成检测样本的已用检测时长可以是根据当前时刻与所述样本的上线时刻的差值计算得到的。步骤s64，根据所述样本的已用检测时长和剩余检测时长确定所述样本的预测检测时长。这里，预测检测时长＝已用检测时长+剩余检测时长。步骤s65，获取已完成检测样本的实际检测时长。这里，已完成检测样本的实际检测时长，是指已完成检测样本的实际tat。在一些实施例中，步骤s63至步骤s64和步骤s65可以是择其一执行的，也可以是两者都执行。在一些实施例中，用户也可以设置第一预警阈值以及第二预警阈值，以确定是否对已用检测时长和预测检测时长进行预警，对应地，所述方法还包括：步骤s71，获取第一预警阈值和第二预警阈值。这里，第一预警阈值是对已用检测时长进行预警的判断标准，第二预警阈值是对预测检测时长进行预警的判断标准，因此第一预警阈值不大于第二预警阈值。步骤s72，当所述已用检测时长大于第一预警阈值和/或所述预测检测时长大于第二预警阈值时，输出第一预警信息和/或第二预警信息。在本申请实施例中，可以是已用检测时长大于第一预警阈值和预测检测时长大于第二预警阈值，两者中只要有一个满足时，就输出相应的预警信息，也可以是两者同时满足时再输出预警信息。输出第一预警信息的方式和输出第二预警信息的方式可以是不同的，例如可以是第一预警信息通过输出预警提示框实现，第二预警信息可以是通过输出蜂鸣报警音实现。在一些实施例中，当确定所述已用检测时长大于第一预警阈值和/或所述预测检测时长大于第二预警阈值时时，说明此时样本的tat过长，存在超时风险，因此采取的处理策略可以是控制器控制进行预警，用户可以选择是否将预警样本调出，并进行人工线下单机或者线上单机上样的优先处理。在一些实施例中，还可以根据所述新上线样本实际到达在各个分析模块的到达时刻和第二开始处理时刻，确定所述新上线样本在各个分析模块的处理时长，并显示新上线样本在各个分析模块的处理时长。在实现时，可以根据新上线样本的第二开始处理时刻和到达各个分析模块的到达时刻的差值，确定新上线样本的等待时长，进而再将等待时长与各个分析模块的实际处理时长，确定新上线样本在各个分析模块的处理时长。需要说明的是，各个分析模块的实际处理时长是指，一个样本从开始测试到结束测试之间的时长。举例来说，新上线样本到达分析模块a的到达时刻为9:10，第二开始处理时刻为9:15，分析模块a的实际处理时长为20分钟，那么新上线样本在分析模块a的处理时长为20+(9:15-9:10)＝25分钟。在一些实施例中，可以通过以下步骤预测新上线样本的剩余检测时长：步骤71，根据所述新上线样本的当前位置和处理路径信息，获取所述新上线样本在轨道上的传输时长和所述新上线样本的未完成程序；这里，新上线样本在轨道上的传输时长是指，从新上线样本的当前位置到测试结束所要在轨道上的运行时长加等待时长。新上线样本的未完成程序可以是根据样本的位置信息或者根据已完成程序确定。例如，根据样本的位置信息可以确定出样本刚执行完离心程序，那么未完成程序可以包括：血清检测、去盖、分注、各个检测程序、加膜加盖等。再例如根据样本的位置信息确定出样本刚执行完某一项检测程序时，那么未完成程序可以包括：未完成检测程序、加膜加盖等。步骤72，获取所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长。这里，步骤72在实现时，可以预测新上线样本到达各个未完成程序的模块的时刻，然后再获取新上线样本在各个未完成程序的模块的第二开始处理时刻，继而根据到达的时刻和第二开始处理时刻可以确定出新上线样本在各个未完成程序的模块的等待时长，再将等待时长加上该新上线样本在模块的实际测试时长即可得到新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长。步骤73，基于所述传输时长和所述新上线样本在各个未完成程序的模块的处理时长，确定所述新上线样本的剩余检测时长。在实现时，将传输时长加上新上线在各个未完成程序的模块的处理时长，即可得到新上线样本的剩余检测时长。在一些实施例中，由于新上线样本会对流水线系统中的一些样本的测试带来影响，此时需要对各个分析模块的排队样本信息进行更新，对应地所述方法还包括：根据所述新上线样本在各个分析模块的第二排队序号和第二开始处理时刻，更新各个分析模块的排队样本信息。其中，排队样本信息包括各个排队样本的排队序号、开始处理时刻、样本标识等。这里主要是将更新前的排队样本信息中第二排队序号及之后的各个排队样本的第一排队序号和第一开始处理时刻进行更新。假设新上线样本在分析模块a的排队序号为3，在新上线样本上线之前，分析模块a的排队样本信息如表1所示：表1分析模块a的排队样本信息样本标识排队序号开始处理时刻00119:0000229:1500339:40004410:00假设新上线样本的第二开始处理时刻为9:30，第二处理结束时刻为9:45，,因此新上线样本可以插在表1中排队序号为3的样本003之前，也即新上线样本的第二排队序号为3，那么表1中的样本003和004，在更新后的排队样本信息中，排队序号为4和5，且这两个样本的第一开始处理时刻，基于自己上一个样本的第一处理结束时刻确定是否需要更新，当上一个样本的第一处理结束时刻，在该样本更新前的第一测试开始时刻之前，那么就不需要更新，而当上一个样本的第一处理结束时刻，在该样本更新前的第一测试开始时刻之后，那么该样本的第一开始处理时刻需要更新。以表1中的排队样本信息为例，进行说明。由于新上线样本005在表1中排队序号为3，第二处理结束时刻为9：45，样本003的排队序号更新为4，第一开始处理时刻为9:40，由于排队序号为3的新上线样本005的第二处理结束时刻为9:45，那么样本003的第一开始处理时刻更新为9：45，基于更新后的第一开始处理时刻，得到样本003的第一处理结束时刻为10：00，而后一个样本004的第一开始处理时刻为10:00，并没有在样本003的第一处理结束时刻之前，那么此时样本004的第一开始处理时刻不变，排队序号更新为5，此时得到分析模块a更新后的排队样本信息为如表2所示：表2分析模块a更新后的排队样本信息样本标识排队序号开始处理时刻00119:0000229:1500539:3000349:45004510:00在一些实施例中，还可以根据各个模块的排队样本信息，确定所述各个模块的处理结束时刻和工作时长。其中，所述排队样本信息至少包括各个排队样本的第一开始处理时刻。在实现时，可以根据各个模块的排队样本信息，获取最后一个排队样本的第一开始处理时刻，进而确定出最后一个排队样本的第一处理结束时刻，最后一个排队样本的第一处理结束时刻也即该模块的处理结束时刻。模块的工作时长也即从模块的启动时刻开始，至处理结束时刻为止之间的时长，例如模块的启动时刻为8:00，处理结束时刻为17:00，那么该模块的工作时长为9小时。在一些实施例中，所述方法还包括：步骤81，获取所述流水线系统中所有模块的处理结束时刻；步骤82，基于所有模块的处理结束时刻，确定所述流水线系统的工作结束时刻和流水线工作时长。在实现时，需要从所有模块的处理结束时刻中确定出最晚处理结束时刻，流水线系统的工作结束时刻，也即最晚处理结束时刻。在确定出流水线系统的工作结束时刻后，以便于对流水线系统作统一维护或关机断电等处理。在一些实施例中，在所述剩余检测时长小于第一时长阈值时，可以输出提示信息，以提示用户样本检测即将完成。用户在接收到该提示信息后，可以提前准备结果审核和发报告事宜。在实现时，输出提示信息可以是在通过在显示模块突出的显示即将测试完成的样本信息的方式(如以醒目的颜色显示，红色，橙色或黄色等字体或背景显示，高亮显示，或以不同的字体等其他形式显示即将测试完成的样本的相关信息)，还可以在显示模块上输出测试即将完成的提示框，还可以是输出语音、蜂鸣等提示音。在一些实施例中，获取到各个样本的预测检测时长和/或实际检测时长后，还可以获取流水线系统的检测时长通过率、平均检测时长、检测时长中位数，最长检测时长等。在一些实施例中，可以通过下述步骤确定检测时长通过率：步骤91a，获取检测时长的时长通过阈值，并根据所述预测检测时长、实际检测时长和时长通过阈值，确定第一检测时长通过率；步骤92a，根据已完成检测样本的实际检测时长和时长通过阈值，确定第二检测时长通过率。在一些实施例中，可以通过下述步骤确定平均检测时长：步骤91b，根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一平均检测时长；步骤92b，根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二平均检测时长。在一些实施例中，可以通过下述步骤确定检测时长中位数：步骤91c，根据所述预测检测时长和实际检测时长，确定第一检测时长中位数；步骤92c，根据已完成检测样本的实际检测时长，确定第二检测时长中位数。在一些实施例中，可以通过下述步骤确定最长检测时长：步骤91d，确定所述预测检测时长和实际检测时长中的最长检测时长；步骤92d，确定所述实际检测时长中的最长实际检测时长。上述确定流水线系统的检测时长通过率、平均检测时长、检测时长中位数，最长检测时长的具体过程可以参考在流水线系统中对相关实现的说明。在一些实施例中，当流水线系统中配置有至少两个具有相同测试功能的分析模块，可以通过以下步骤根据分析模块的工作时长，确定其负荷，并对负载失衡的分析模块进行授权测试项目的调整：步骤101，获取具有相同测试功能的各个分析模块的工作时长；这里，具有相同测试功能的分析模块是指具有相同检测项目功能的分析模块，但是分析模块在流水线系统中能够测试的项目，是需要工作人员配置的，并且工作人员会结合各个项目的项目测试时长配置分析模块的授权测试项目。例如，分析模块a1和分析模块a2都具有检测项目1、项目2和项目3的功能，项目1的项目测试时长为20分钟，项目2和项目3的项目测试时长分别为10分钟，那么工作人员配置分析模块a1的授权检测项目为项目1，分析模块a2的授权检测项目为项目2和项目3，那么分析模块a1只能测试项目1，分析模块a2只能测试项目2和项目3。但是即便工作人员会根据项目检测时长对分析模块的授权测试项目进行分配，但是在流水线系统工作工程中，各个分析模块的工作时长与申请检测的样本的测试项目也是密切相关的。譬如说，分析模块a1的授权检测项目为项目1，分析模块a2的授权检测项目为项目2和项目3，但是需要检测项目1的样本很少，而绝大多数样本都需要检测项目2和项目3，那么就会导致分析模块a1的工作时长很短，而分析模块a2的工作时长很长，造成负载失衡。因此，需要根据具有相同测试功能的分析模块的工作时长确定负载失衡的目标分析模块；从而对目标分析模块的授权测试项目进行调整。步骤102，基于各个分析模块的工作时长，确定待调整的目标分析模块；在本申请实施例中，目标分析模块是工作时长过长或过短的分析模块。在实际实现时，可以根据具有相同测试功能的各个分析模块的工作时长确定出平均工作时长，并基于平均工作时长确定目标分析模块，例如，目标分析模块是工作时长与平均工作时长的差的绝对值大于时长差阈值的分析模块。步骤103，对目标分析模块的授权测试项目进行调整。这里，步骤103在实现时，可以首先获取所述各个目标分析模块的授权测试项目和每个授权项目的项目测试时长；进而再基于每个授权测试项目的项目测试时长和各个目标分析模块的模块工作时长，对目标分析模块的授权测试项目进行调整。由于目标分析模块中包括工作时长过长的分析模块，还包括工作时长过短的分析模块，为了进行区分，在本申请实施例中，将工作时长过程的分析模块称为第一目标分析模块，将工作时长过短的分析模块称为第二目标分析模块。在对目标分析模块的授权测试项目进行调整时，可以有两种实现方式：第一种实现方式：将第一目标分析模块中的授权测试项目，同样授权给第二目标分析模块。也就是，第一目标分析模块和第二目标分析模块都具有测试某一项目的权限。第一种实现方式一般应用在第一目标分析模块中的授权测试项目仅为1个，或者是第一目标分析模块与第二目标分析模块的工作时长相差不大的场景。第二种实现方式：将第一目标分析模块中的一部分授权测试项目授权给第二目标分析模块，而取消第一目标分析项目对这部分项目的测试权限。第二种实现方式一般应用在第一目标分析模块中授权测试项目为至少两个，或者第一目标分析模块与第二目标分析模块的工作时长相差较大的场景。在一些实施例中，所述方法还包括：步骤201，基于具有相同检测项目功能的各个分析模块的工作时长，确定最短工作时长。步骤202，确定各个工作时长与所述最短工作时长之间的时长差值和/或差值百分比。这里，各个工作时长与最短工作时长之间的时长差值是通过各个工作时长减去最短工作时长得到的，差值百分比可以是各个时长差值与最短工作时长之间的比值。步骤203，当检测到时长差值大于差值阈值和/或差值百分比大于百分比阈值时，输出第三预警信息和/或第四预警信息。当检测到时长差值大于差值阈值和/或差值百分比大于百分比阈值时，通过控制预警模块输出预警信息，从而使得用户可以实时看到模块工作情况，已确认哪台模块负荷较大，哪台模块负荷较小，此时如果用户要在线下测试部分样本，则可以基于该预警信息选择将样本上样到负荷较小的仪器上进行处理。通过上述提供的时间预测方法，能够实现对各样本剩余检测时长及其相对应的预警功能、各分析模块处理完毕所有样本剩余时间以及具有相同测试功能的不同模块的工作时长的统计功能，便于用户实时了解系统样本测试效率情况，对预警的样本可以及时调出，进行人工线下单机或者线上单机上样的优先处理，也便于用户提前作样本结果人工审核、样本发报告、模块耗材更换与添加、模块维护等准备处理工作以及后续的仪器项目配置优化工作，较大程度地减少了检验科工作人员人工关注的时间和精力，同时在一定程度上避免了样本及系统模块处理不及时的问题。下面，将说明本申请实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。针对流水线系统不能很好预测样本测试剩余时间以及系统各处理模块剩余工作时间的问题，在本申请实施例中提供一种流水线系统，能够实时提供各样本测试剩余时间及其相对应的预警功能，并且还能够实时提供各业务模块处理完毕所有样本剩余时间以及同类型不同模块剩余时间差异功能，以下进行具体说明。1、实时提供各样本测试剩余时间及其相对应的预警功能对于每一个上流水线系统的样本，在进行条码扫描获取需要进行的前后处理业务、项目分析业务以及详细的项目测试工单后，流水线系统基于该样本上样的时间点、需要进行的前后处理、项目分析业务、需要进行的测试项目、当前系统各模块状态以及正在处理的样本状况，计算出样本在流水线进行前后处理以及项目分析的路径。由于流水线系统中所有模块并行工作，每当有新样本上线时，可能会影响到其他样本调度到部分模块的次序和时间，此时需要综合新上线样本的测试路径与已规划好样本的测试路径，计算受新上线样本的测试路径影响的前述样本在每个业务模块的处理时间，进而调整已经预测的受影响的样本的剩余时间。同时计算新上线样本在每个业务模块的处理时间及其对应的剩余测试时间，将这些预测的样本剩余测试时间在流水线软件上进行集中显示，此外，当样本经过路径检测节点时，基于实际到达时间对样本剩余测试的预测时间进行实时修正，同时调整受影响的样本的预测时间。在流水线系统对样本剩余测试时间进行预测并进行集中显示后，检验科工作人员能够通过流水线软件实时了解样本测试完毕(也即样本出结果)以及处理完毕(也即归档完毕或者输出到输出模块等待用户处理)的剩余时间以及时间点，基于预测的样本测试完毕时间，工作人员可以提前准备结果审核和发报告事宜，基于处理完毕时间，工作人员可以提前准备样本归档或者对样本进行人工处理事宜。此外，在实时预测所有上线样本tat基础上，系统实时统计所有样本(含预测样本)tat通过率(对应其他实施例中的第一检测时长通过率)以及已经完成测试的样本的tat通过率(对应其他实施例中的第二检测时长通过率)，tat的满足时间(对应其他实施例中的时长通过阈值)可由用户设置，系统基于用户设置的tat满足时间、实时预测的所有样本tat(对应其他实施例中的预测检测时长)以及已经测试完毕样本的tat(对应其他实施例中的实际检测时长)，计算系统含预测样本和不含预测样本的tat通过率，同时计算含预测样本和不含预测样本的平均tat，tat中位数，最长tat时间。用户也可以设置实际统计的tat预警值(对应其他实施例中的第一预警阈值)以及预测tat预警值(对应其他实施例中的第二预警阈值)，流水线系统基于样本的已用检测时长与用户设置的实际统计tat预警值进行预警，比如设置为tat的95％，超过则进行预警，超过100％则进行报警。基于实时预测的tat(对应其他实施例中的预测检测时长)与用户设置的预测tat预警值进行预警，比如可设置为tat的100％，超过则预警。基于实际已完成任务的tat来进行报警预警是没有考虑后续可能还要进行的任务的，但其基于实际耗费时间进行报警，比较准确。基于预测tat来进行预警考虑了后续需要进行的任务，基于还需进行任务的预测时间和实际耗费时间进行预警，更有预测意义，但存在一定的偏差。系统提供两种情况下的预警报警判断，提醒用户来进行相应处理，与此同时，两种情况的预警和报警功能，用户可以实际情况来选择是否启用对应功能；基于以上预警，用户可以选择是否将预警样本调出，并进行人工线下单机或者线上单机上样的优先处理。2、实时提供各业务模块处理完毕所有样本剩余时间以及同类型不同模块剩余时间差异功能。对于每一个进入流水线系统经过条码扫描的样本，流水线系统明确该样本需要进行的前后处理、项目分析业务以及详细的项目测试任务。同前述分析，系统能够对每个样本在每个处理环节需要处理的时间进行预测，那么流水线系统中各模块综合所有样本在该模块需要处理的时间，能够得出该模块处理完所有样本还需的时间以及时间点。同样，每当样本到达实际路径检测节点时，系统需要基于样本到达实测节点的时间点对之前预测的时间点进行实时更新；如果测试过程中又有新批次样本经条码扫描进入系统，则原先最后一个样本不再是各模块处理的最后一个样本，需要基于新的最后一个样本在该模块的处理时间进行时间预测。与此同时，系统还会基于所有样本在模块中的最长工作时间计算出系统最长工作时间。基于以上功能，检验科工作人员在上样一个批次样本后，可以方面知晓每个模块处理完毕该批次所有样本的时间，以便于对各模块进行添加/更换耗材、或维护等处理操作；基于模块最长工作时间，以便于对系统作统一维护或关机断电等处理。此外，如果流水线系统同一处理业务有两个以上模块，则流水线系统会比较这些模块工作剩余时间，并求出耗时较多模块比最少耗时模块多耗时的数值以及百分比。用户可以设置多出耗时以及多出耗时百分比的预警值，如果超过预警值则对耗时较多仪器进行预警。用户可以选择是否启用该预警功能，基于该预警功能，用户可以实时看到模块工作情况，哪台模块负荷较大，哪台模块负荷较小，此时如果用户要在线下测试部分样本，则可以基于该预测以及预警选择将样本上样到负荷较小的仪器上进行处理。流水线系统也会实时绘制同类型不同模块工作时间差以及差值百分比，用户可以实时了解系统工作全程同类型不同模块差异情况，便于指导用户后续进行仪器项目的配置优化。本申请实施例中的流水线系统提供各样本测试剩余时间及其相对应的预警功能、各业务模块处理完毕所有样本剩余时间以及同类型不同模块剩余时间差异功能，便于用户实时了解系统样本测试效率情况，对预警的样本可以及时调出，进行人工线下单机或者线上单机上样的优先处理，也便于用户提前作样本结果人工审核、样本发报告、模块耗材更换与添加、模块维护等准备处理工作以及后续的仪器项目配置优化工作，较大程度地减少了检验科工作人员人工关注的时间和精力，同时在一定程度上避免了样本及系统模块处理不及时的问题。相应地，本申请实施例再提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行指令，所述该计算机可执行指令被执行时实现上述实施例提供的时间预测方法的步骤。以上流水线系统和计算机存储介质实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请流水线系统和计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(readonlymemory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。当前第1页12