ISO 11040-7:2024
مواصفة قياسية دولية
الإصدار الحالي
·
اعتمدت بتاريخ
٠٣ يونيو ٢٠٢٤
Prefilled syringes — Part 7: Packaging systems for sterilized subassembled syringes ready for filling
ملفات الوثيقة ISO 11040-7:2024
الإنجليزية
25 صفحات
الإصدار الحالي
USD
169.57
مجال الوثيقة ISO 11040-7:2024
This document specifies a packaging system that is used to deliver sterilized subassembled syringes ready for filling in tubs and nests.
Downstream processes (processes after filling such as in house/outside transport, reprocessing) can result in specific requirements on the packaging system used to deliver sterilized subassembled syringes ready for filling. However, these requirements are not within the scope of this document.
NOTE 1 Glass barrels and sterilized subassembled syringes ready for filling, plunger stoppers, and plastic barrels for injectables are specified in ISO 11040-4, ISO 11040-5 and ISO 11040-6.
NOTE 2 ISO 11607-2 addresses validation requirements of sealing and packaging processes for medical devices.
الأكثر مبيعاً
GSO 150-2:2013
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني :
فترات الصلاحية الاختيارية
YSMO GSO 150-2:2020
GSO 150-2:2013
لائحة فنية يمنية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني :
فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 9:2022
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
YSMO GSO 2055-1:2020
GSO 2055-1:2015
مواصفة قياسية يمنية
الأغذية الحلال – الجزء الأول : الاشتراطات العامة للأغذية الحلال
اعتمدت مؤخراً
ISO/TS 4966:2026
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization