基于大数据分析的食品安全管理措施研究

　　蒲小春

　　（中特生命健康科技集团股份有限公司，江西九江 332000）

　　摘　要：本文分析当前食品安全管理面临的问题，如追溯体系缺失、预警机制不完善、监管手段落后等。针对这些问题，基于大数据分析技术，提出构建食品供应链全程追溯平台、建立风险智能预警系统、应用先进监测技术强化监管等对策，以期精准识别食品安全风险、追溯问题食品来源，为监管决策提供数据支撑，从而有效保障食品安全。

　　关键词：食品安全管理；大数据；追溯平台；预警系统

　　随着经济全球化和食品产业的快速发展，我国食品安全问题日益突出[1]。当前，大数据、物联网等新兴技术蓬勃发展，为加强食品安全管理、提升监管效能提供了新思路和新方法。本文将探讨大数据分析技术在食品安全管理中的应用基础，剖析当前食品安全管理存在的主要问题，并基于大数据分析技术提出相应的优化对策，以期为强化食品安全管理、保障人们“舌尖上的安全”提供参考。

　　1　食品安全管理的范畴

　　食品安全管理是一个涵盖面广、技术要求高的系统工程，涉及食品生产、加工、储运和销售等供应链的各个环节。食品安全管理不仅包括传统的食品卫生与质量管理，还包括食品供应链全过程的信息化管理。例如，应用射频识别技术对食品进行从农田到餐桌的全程追溯管理，利用温湿度传感器实时监测食品仓储环境，利用电子标签和二维码技术获取食材流向信息等[2]。此外，食品安全管理涉及食品安全风险评估、预警与应急处置等方面。政府部门需要建立食品安全风险监测网络，收集产品抽检、不良反应监测、疫情报告等数据，运用大数据分析技术开展食品安全风险识别、评估及预警工作。同时，食品安全管理离不开公众参与和社会共治。政府可利用新媒体平台，通过发布食品安全信息、接受违法违规行为投诉等方式，畅通公众参与渠道，提高全社会食品安全意识。总之，当前食品安全管理已从单一的卫生质量控制，拓展到食品供应链管理、风险防控、公众参与等多个方面，涉及信息、生物、管理等多学科交叉融合，管理范畴不断扩大，监管手段日益多元化、精细化、智能化。

　　2　大数据分析技术在食品安全领域的应用基础

　　随着信息化、数字化进程的不断推进，食品安全相关数据呈现出体量大、来源广、类型多、增长快等特征，为大数据分析技术在食品安全领域的应用奠定了坚实的数据基础。政府监管部门可以通过食品抽检、风险监测、投诉举报等渠道收集大量的结构化数据。另外，互联网平台、物联网设备可生成海量的食品供应链运营数据和消费者行为数据[3]。这些多源异构的食品安全大数据的价值较高，但其价值的挖掘对数据处理技术提出了较高要求。大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，能够从海量数据中自动提取特征、发现模式、识别异常，助力政府部门精准施策、企业合规经营。因此，大数据分析技术在食品安全管理领域具有广阔的应用前景，能够为食品安全治理变革提供新思路、新方法。

　　3　食品安全管理存在的问题

　　3.1　食品供应链追溯体系缺失

　　我国食品供应链条长、链节多、链间协同难度大，导致食品安全追溯体系建设滞后。虽然近年来我国食品安全追溯体系建设取得了一定进展，但仍存在诸多问题。①追溯信息采集难度大。食品供应链上中小微企业众多，尤其是农业生产环节，信息化水平普遍较低，缺乏自动化数据采集设备，如射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）读写器、二维码扫描枪等，导致追溯信息录入不及时、不准确。②追溯数据共享机制尚未建立。食品供应链各环节参与主体缺乏数据共享意识和动力，追溯数据多以纸质或电子文档形式保存在企业内部，未形成贯通上下游的数据链条。③追溯技术标准不统一。由于缺乏统一的追溯编码规则和数据格式要求，不同环节、不同主体间的追溯数据无法实现互联互通、协同共享。例如，食品批发环节常用批次号标识产品，而零售环节则使用库存量单位（Stock Keeping Unit，SKU）编码，二者难以匹配[4]。此外，区块链等新兴技术在食品安全追溯领域的应用尚处于探索阶段，技术标准、接口规范等有待进一步明确，也制约了追溯体系的互联互通。

　　3.2　食品安全风险预警机制不完善

　　近年来，我国相继出台了《食品安全风险评估管理规定》《国家食品安全风险监测计划》等政策文件，为开展食品安全风险预警工作提供了制度保障。然而，当前我国食品安全风险预警机制仍存在一些亟待完善之处。①食品安全风险监测数据覆盖范围有限。我国幅员辽阔，不同地区消费者的饮食结构和食品供应链特点存在较大差异，而目前监测数据主要来自大中城市，对广大农村地区的监测力度不足，导致风险识别存在盲区。②风险评估模型有待优化。虽然业界已开发出多种食品安全风险评估模型，如贝叶斯网络模型、模糊综合评判模型等，但在实际应用中仍面临着模型参数难以准确量化、模型适用性有待验证等问题，影响了风险评估的科学性和准确性。③风险预警信息发布机制不完善[5]。当前，我国食品安全风险预警信息发布机制不完善，导致食品安全风险预警信息的发布时效性、针对性有待提升，预警信息的覆盖面需扩大，到达率需提高。

　　3.3　食品安全监管技术手段落后

　　近年来，政府加大了食品安全监管投入力度，促进了监管手段不断升级，如在食品生产加工环节推广应用了红外光谱仪、气相色谱- 质谱联用仪等快速检测设备，建立了食品安全风险监测信息系统。但考虑到新时期食品安全治理要求，食品安全监管技术手段仍有待提升。①食品安全快速检测技术有待优化。目前，食品中农兽药残留、重金属污染等超标问题突出，常规的理化检测方法耗时费力，而新兴的快速检测技术如生物传感器技术、纳米材料应用技术等的灵敏度等有待提升。以表面增强拉曼光谱技术为例，其在农药残留快速检测中展现出良好的应用前景，但在复杂基质干扰去除、光谱信息解析等方面仍面临技术瓶颈。②智能化监管手段应用不足。大数据分析、人工智能等现代信息技术发展日新月异，在食品安全监管领域大有可为。然而，基于知识图谱、机器学习的智能化监管手段的应用尚处于起步阶段，难以适应日益复杂的食品安全形势。

　　4　基于大数据分析的食品安全管理对策

　　4.1　构建食品供应链全程追溯平台

　　建立食品供应链追溯体系是保障食品安全、提升供应链运营效率的重要措施。为破解食品安全追溯体系建设存在的问题，需要着力打造一个集数据采集、存储、分析与应用于一体的食品供应链全程追溯平台。在追溯信息采集方面，可利用物联网技术，在食品供应链关键节点部署温湿度传感器、视频监控设备等，实现生产加工、仓储运输等环节的自动化数据采集。同时，积极推动上下游企业间的追溯数据对接共享，构建统一的追溯数据交换标准，通过应用程序接口（Application Program Interface，API）、区块链等技术手段实现跨系统、跨组织的数据互联互通。在数据管理方面，应借助大数据、云计算等新兴技术，建设食品供应链追溯大数据中心，对多源异构数据进行清洗、存储和管理，并运用数据挖掘、机器学习等技术，对追溯数据进行深度分析与智能处理，实现食品质量安全状况的实时监测、风险预警、溯源查询等功能。例如，生鲜电商平台可利用数据可视化技术，对食品从农田到餐桌的全流程进行数字化管控，并基于知识图谱技术，建立起农残限量、微生物致病菌等多维度的食品安全知识库，为平台商品的合规性审核提供判断依据。类似地，监管部门可通过数据建模分析，摸清食品供应链风险点分布情况，有针对性地开展监督抽检和现场检查工作。此外，消费者可通过追溯平台查询食品来源、生产日期等信息，加强自我权益保护。

　　4.2　建立食品安全风险智能预警系统

　　针对当前食品安全风险预警方面存在的监测数据覆盖不全面、评估模型有待优化、预警信息发布不精准等问题，亟待引入大数据分析技术，建立一套全面、准确、高效的食品安全风险智能预警系统。在数据采集方面，不仅要拓展传统的食品抽检、风险监测等结构化数据来源，还应充分挖掘食品供应链业务数据、互联网用户行为数据等非结构化数据，利用爬虫技术、观点挖掘算法等，捕获消费者食品安全舆情动态，实现预警数据的全域覆盖。同时，运用多元异构数据融合技术，建立统一的食品安全大数据资源池，为精准预警奠定坚实的数据基础。在风险评估方面，可利用机器学习算法，如支持矢量机、随机森林等，构建多维度、自适应的食品安全风险评估模型，并借助自然语言处理、知识图谱等人工智能技术，对评估模型进行持续优化和自动更新，不断提升风险识别的准确性和实时性。例如，利用深度学习算法分析农产品种植、养殖过程的监控数据，可及时发现农残超标、兽药滥用等潜在风险隐患；利用因果推理、图神经网络等算法，可揭示不同风险因素之间的内在联系，实现食品安全事件的溯源分析。在预警信息发布方面，可整合短信、微信、App 等多种渠道，采用个性化信息推送策略，向相关企业、消费者精准发送预警信息，最大限度地提升预警效率。同时，积极运用可视化技术，采取大屏展示、在线地图等形式，直观呈现食品安全风险时空分布、演变趋势等，为政府监管部门决策提供依据。

　　4.3　应用先进监测技术强化食品安全监管

　　食品安全监管能力直接关系到国计民生，监管部门需要积极应用先进的监测技术，优化监管手段，破解当前监管短板，切实维护人们“舌尖上的安全”。为加快食品安全快速检测技术的研发、应用步伐，监管部门应联合高校、科研院所开展协同攻关，针对农兽药残留、非法添加等突出问题，探索运用基于纳米材料的电化学传感器阵列、生物芯片等新型快速检测装置，显著提升检测灵敏度、选择性和重现性。在此基础上，亟待完善相应标准规范体系，为快速检测技术的推广应用扫清障碍。例如，出台快速检测仪器设备的型式评价、比对检测等管理办法，研制快速检测的通用技术规程，规范检测流程、数据分析等各环节细则。监管部门还应大力推动食品安全监管数字化转型。通过设立食品安全监管大数据中心，依托区块链、智能合约等技术手段，打通不同监管部门间的数据壁垒，实现抽检监测、投诉举报、风险预警等多源异构数据的共享交换，并借助机器学习、知识图谱等智能算法，深度挖掘数据价值，建立起“用数据说话、用数据决策、用数据管理”的大数据监管模式。例如，利用关联规则、时空聚类等算法，探索食品安全风险多发区域、高发环节、关键影响因素间的内在关联，为精准施策提供科学依据；积极探索智能感知、远程监控等非接触式监管模式，实现全时空实时动态监测预警，最大限度地减少问题食品流入市场。

　　5　结语

　　大数据分析技术是破解食品安全管理难题的关键利器。未来，应进一步健全食品安全大数据资源体系，完善数据采集、共享、分析、应用等一整套工作机制，切实发挥大数据在风险监测预警、问题溯源、精准监管等方面的支撑作用。监管部门还需加快信息化转型步伐，积极运用区块链、人工智能等前沿技术，不断创新监管理念、优化监管流程、提升监管效能，为保障人们“舌尖上的安全”筑牢坚实防线。

　　参考文献

　　[1] 万思显. 大数据背景下食品企业工商管理研究[J].食品界,2024(6):77-79.

　　[2] 潘胜男. 新经济背景下饲料企业审计管理与大数据融合模式研究[J]. 中国饲料,2024(12):157-160.

　　[3] 张亮, 杨婕, 何美霞. 食品安全检测中的数据管理与信息共享[J]. 现代食品,2024,30(9):117-119.

　　[4] 樊琳. 大数据在食品生产安全监管中的应用探讨[J]. 现代食品,2024,30(8):22-24.

　　[5] 杨叶芬, 何拥军. 大数据视域下区块链技术在数据溯源中的应用探究[J]. 长江信息通信,2024,37(3):148-151.

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