消费品缺陷线索采集系统设计及应用

刘娜 徐思红 田晶晶 齐月

摘 要：消费品缺陷线索采集是召回监管的工作基础。消费者在产品使用过程中发现的产品故障问题是最重要的缺陷线索来源。为提高面向消费者的消费品缺陷线索采集与处理的科学性和有效性，及时发现潜在产品缺陷问题，本文基于Vue和SpringBoot框架探索建立面向消费者的缺陷线索采集系统，提高对消费品缺陷线索采集与处理效率。通过采集系统的广泛应用，实现了信息收集、信息转交和信息反馈等功能，为开展消费品缺陷调查、缺陷判定和召回效果评估提供了强有力的数据支撑。

关键词：消费品，缺陷线索，信息收集，采集系统

DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.19.026

基金项目：本文受中央基本业务费项目“基于多源信息融合的消费品缺陷线索智能分析关键技术研究与应用”（项目编号：282022Y-9461）资助。

Design and Application of Consumer Products Defect Clue Collection System

LIU Na XU Si-hong TIAN Jing-jing QI Yue

（China National Institute of Standardization）

Abstract： The collection of defect clues of consumer products is the basis of recall supervision. The product failures found by consumers during use is the most important source of defect clues. The aims of the paper are to improve the scientifi city and effectiveness of the collection and processing of consumer product defect clues for consumers， and to discover potential product defects in time. Based on the Vue and Spring Boot framework， this paper explores the establishment of a consumeroriented defect clue collection system to improve the effi ciency of consumer product defect clue collection and processing. Through the wide application of the collection system， the functions of information collection， information transfer and information feedback are realized， which provides strong data support for the defect investigation， defect determination and recall effect evaluation of consumer products.

Keywords： consumer products， defect clues， information collection， collection system

0 引 言

我國已成为世界第一制造业大国，全球第二大消费市场，全社会对消费品质量安全的关注度越来越高。缺陷产品召回是国际通行的产品安全管理制度，对于加强事中事后监管、保障消费者安全、提高产品质量具有重要意义。我国消费品召回工作始于2008年，依托原质检总局部门规章《儿童玩具召回管理规定》。为进一步扩大消费品召回范围，2016年我国实施了《缺陷消费品召回管理办法》，明确召回的生产者主体责任，召回制度日趋健全。2020年1月《消费品召回管理暂行规定》[1]（以下简称《规定》）全面实施，为消费品安全提供更全面有力的保障。同时，《规定》中确立了消费品缺陷信息收集核实和分析处理制度，强化了消费品召回监管手段。随着我国缺陷消费品召回管理制度的日益完善，近年来召回工作取得了快速突破，已经成为保护消费者人身财产和社会公共安全的重要举措之一。消费品缺陷线索采集是召回监管的工作基础，是发现产品潜在缺陷问题的关键。消费品具有产品类型多、故障模式杂等特点，如何准确全面地采集消费品缺陷线索，高效地从海量缺陷线索中快速定位产品潜在缺陷是消费品召回管理工作的核心。本文提出一种面向消费者的缺陷线索收集与处理系统，为消费品召回管理工作提供技术支撑。

1 缺陷线索收集与处理流程

《规定》所称缺陷，是指因设计、制造、警示等原因，致使同一批次、型号或者类别的消费品中普遍存在的危及人身、财产安全的不合理危险。消费者向召回技术机构提交缺陷线索报告后，召回技术机构通过消费品召回平台按照相关标准对缺陷线索报告内容进行信息评估，并将通过信息评估的缺陷线索报告转交给消费品生产者。消费品生产者通过现场检查等方式对消费品故障原因进行分析，并将检查结果反馈给监管部门及召回技术机构。召回技术机构对生产者反馈结果进行评价，对不符合标准要求的进行退回。生产者需要重新分析说明。消费者可以对生产者反馈结果进行咨询，并对消费品生产者的缺陷线索报告处理情况进行评价。召回技术机构会利用该缺陷线索报告以及生产者反馈情况说明对其进行评估。

1.1 缺陷线索采集环节

（1）采集渠道

消费者填写缺陷线索报告主要渠道包括政府网站、专业机构、微信公众号等，通过数据库对接、中间库传输、文件导入、API接口等不同传输方式将缺陷线索归集到数据库，采集的内容格式包括数据库、文本、音视频、图片等结构化与非结构化数据组成，采集频率主要分为5分钟和T+1两种频次，如图1所示。

（2）采集字段

消费者提交产品缺陷信息主要分为产品信息、缺陷描述信息及联系信息三大类[2]，可包括文字、图片、视频等。完整的缺陷采集信息共包括18个字段项，其中必填字段项12个，具体字段信息如下：

1）产品信息。包括产品类别、产品名称、产品品牌、产品型号、产品产地（国产、进口）、购买日期、产品应用场景、生产者名称、生产者联系电话/邮箱。

2）缺陷描述信息。包括缺陷简述、缺陷描述、是否造成伤害、伤害类别、添加附件。其中附件内容包括文本文档、音视频、图片等多种形式。

3）联系信息。包括姓名、手机、所在省份、所在地市。

（3）采集注意事项

在信息采集过程中，应建立相应的编码规则，保留信息源记录。同时，根据国家法律法规要求，对涉及消费者或生产者隐私的信息进行严格保密，保证信息在可控范围内流转和使用。

1.2 缺陷线索评估环节

随着消费者对产品安全认识以及维护自身合法权益意识的提升，主动向监管部门提交产品缺陷线索的数量也在逐年攀升。召回技术机构在对采集的缺陷信息进行评估时，重点关注消费品可能存在缺陷的相关情况，其他问题如经济纠纷、服务质量、怀疑揣测等不在处理之列[3]。同时，要秉承客观、公正的原则，不应出于消费品缺陷分析以外的目的，而采取有选择性、倾向性的处理。

召回技术机构需要对信息的有效性和唯一性进行检查，有效性检查包括生产者名称、产品品牌、故障描述、报告人手机号码等内容，对不符合内容项要求、描述不明确、虚假等信息应剔除。唯一性检查为同一个手机号从不同渠道重复性提交的相同产品缺陷线索应予以剔除。

1.3 缺陷线索转交生产者及生产者反馈环节

召回技术机构将筛选后的缺陷线索信息转交生产者，生产者根据消费品召回技术机构转交的缺陷线索，对消费品故障产生原因、处置措施以及是否具有普遍性等问题进行分析说明。市场监管部门会定期对生产者反馈的缺陷线索的处理结果和技术分析材料的时效性以及质量开展检查，對未按要求提交缺陷线索处理结果和技术分析材料的生产者进行督导。

2 系统建设

2.1 系统架构设计

立足发展现状和特点，借鉴国外消费品召回实践经验，主要依托SpringBoot和Vue等技术，搭建消费品缺陷线索采集系统（以下简称采集系统），设计实现缺陷线索信息采集监测、信息录入、数据查询、统计分析等数据分析及处理功能。系统逻辑架构如图2所示，包含应用层、业务支撑层、数据源层[4]。其中，数据源层主要实现对数据库的管理，对消费者通过多种渠道提交的缺陷线索进行归集汇总。业务支撑层主要实现业务的逻辑处理，包括缺陷信息管理、生产者信息管理、数据评估管理、信息转交管理等。应用层为系统与用户进行交互的界面，包括数据录入模块、数据查询模块、统计分析模块、权限管理模块等。

本系统采用B/S架构。为提高开发效率，以“高内聚，低耦合”为原则，采用前后端分离的开发模式。前端使用的是Vue框架，Vue框架是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，后端使用的是基于Spring4.0设计的SpringBoot框架，MyBatis为程序和数据库之间的中间件，使用MyBatis框架用于连接数据库。

平台的系统架构采用SpringBoot的四层架构（Entity层、Dao层、Service层、Controller层）[5]。Entity层用于存放实体类，用于和数据库表做映射。Dao层为数据访问层，属于一种比较底层，比较基础的操作。使用MyBatis数据持久化技术访问MySQL数据库和Redis数据库。Redis作为数据缓存。Service层为业务逻辑层，对数据库获取的数据进行处理。Controller层为控制层，负责具体业务模块流程的控制，针对具体的业务流程，有不同的控制器，这样可以使程序结构更清晰，减少代码量。前后端基于RestAPI进行交互，系统前后端交互图如图3所示。

2.2 系统功能模块设计

采集系统设计的基本原则，一方面是提高消费者端填报数据的准确性和完整性，为后续信息筛选工作奠定基础，一方面使监管部门及召回技术机构更加便捷高效地对信息进行核实、过滤等处理工作，初步研判产品潜在缺陷问题，及时将缺陷问题转交消费品生产者，督导生产者开展技术分析和问题处理反馈等工作。

本系统由三个基本模块组成，如图4所示，分别是消费者端、生产者端、管理者端。

（1）消费者端。该模块主要包括缺陷信息上报，消费者需要填写产品关键信息、故障信息以及用于评估结果反馈及回访的联系方式进行故障信息上报操作。

（2）管理者端。该模块主要包括缺陷信息查询、评估缺陷信息、转交缺陷信息、完成形式审查等操作。管理者端是信息处理的核心环节，是初步研判产品潜在缺陷问题的关键。

（3）生产者端。该模块主要包括缺陷信息查询、开展技术分析、反馈处理结果模块组成。生产者需要根据召回技术机构转交的缺陷线索及时上报产品处理结果及技术分析结论。

2.3 系统数据库设计

根据缺陷线索收集与处理的流程，建立采集系统数据库。该库由企业表（company）、缺陷信息历史表（complaints_history）、缺陷信息表（complaints）、备案联系人表（linkman）、销售信息表（sell）、审核信息表（audit）、反饋信息表（feedback）、处理记录信息表（records）、形式审查表（approval）、技术分析表（analysis）、用户角色表（roles）11个表组成。采集系统实体关系图（E-R图）如图5所示。

数据库采用Redis和MySQL 2种，Redis为缓存数据库，能够加快数据的读取速度和程序的响应速度，具有高性能、高可靠性。在采集系统中用于缺陷线索报告编号、登录、计数等方面。Mysql数据库为主数据库，主要存储采集系统业务数据。2种数据库分别实现不同的数据存储能力，使采集系统数据更加稳定可靠。

为保障数据的保密性和安全性，系统建立了严格的授权访问机制、合理的网络隔离措施，采用OAuth2.0技术进行登录授权认证，有效防止数据不被非法访问和破坏，保障采集系统数据安全。

3 系统实现

3.1 消费者端实现

采集系统经过不断地迭代更新，已在相关网站开通了缺陷线索报告入口。消费者可根据系统提示方便快捷地向监管部门提交产品缺陷线索。PC端和移动端消费者提交缺陷线索报告的展示界面如图6所示。

3.2 管理端实现

管理者通过管理后台对消费者提交的缺陷线索进行查看和评估。在开展评估时，对通过不同渠道提交的相同的缺陷线索报告加粗显示，便于剔除重复信息，对企业反馈的技术分析结论和处理结果不通过的使用橙色背景标注，对企业超时未反馈的使用红色背景标注，同时进行邮件提醒，如图7所示。

3.3 企业端实现

企业端根据管理端评估结果，对每一个缺陷线索开展技术分析和论证。图8为企业端反馈信息及形式审查信息。

4 系统应用

以2022年采集系统采集的数据为例，分析消费者、生产者以及管理者对数据的分析研究处理情况。

4.1 缺陷线索信息采集情况

从缺陷线索看，2022年市场监管总局收到消费品缺陷线索报告15，230例，涉及电子电器（占83.89%）、日用纺织品和服装（占7.71%）、其他交通运输设备（占4.13%）等产品，问题主要涉及部分电子产品过热、充电故障、电池鼓包，部分智能家电产品屏幕显示异常、生物识别功能异常，部分家居产品化学元素超标、有害物质泄漏等，如表1所示[6]。

4.2 缺陷线索报告评估情况

在2022年缺陷线索报告中，信息评估通过数量为14，488个，占比95.13%，评估不通过数量为742个，占比4.87%。其中，评估不通过的原因中主要分为消费品缺陷信息重复提交、内容无效、非职责范围、其他4种情况，占比具体情况如表2所示。

4.3 生产者反馈处理情况

2022年，对生产者缺陷线索报告反馈情况进行统计，为消费品缺陷线索报告规范及处理指南标准制修订提供支撑；同时，也为消费品生产者开展缺陷线索分析提供参考。2022年消费品生产者缺陷线索反馈总体情况如表3所示，总体反馈率达到63.3%，表明生产者进行缺陷线索反馈的总体情况良好。

据统计，2022年涉及缺陷线索数量超过100条的生产者共有23家，其中有9家生产者及时反馈率为100%，有6家生产者及时反馈率为0%，表明生产者对产品质量安全管理水平存在较大的差距。

5 结 语

建设消费品缺陷线索采集系统，实现了消费者、生产者、监管部门在产品质量安全问题信息收集分析处理方面的突破和创新，为产品召回工作提供了基础性技术支撑，有效推进了数据化、智能化、信息化召回监管能力。后续，监管部门还将进一步利用先进信息技术手段，持续优化采集系统。一是简化消费者提交缺陷投诉信息的方式和要求，降低制度性成本。二是加强信息评估智能化水平，提高评估质量和效率。三是完善生产者反馈机制，强化生产者责任意识。同时，加快构建“总局统一管理，地方分级负责，相关部门协调配合”的召回管理工作新格局，强力推动各地加强消费品召回监管工作，整合社会资源，深度拓宽消费品信息采集渠道，探索建立信息资源共享机制，为加强信息分析的可靠性提供数据源基础，不断推进缺陷产品信息采集工作提质增效。

参考文献

[1]消费品召回管理暂行规定[Z].2019.

[2]徐思红，宋黎，孙宁.浅析我国汽车和消费品召回缺陷报告信息采集[J].标准科学，2018（12）：27-35.

[3]宋黎，费凡，徐思红，等.我国消费品召回历程及数据观察[J].标准科学，2017（11）：6-13.

[4]岳洋.浅析消费品召回管理信息系统的构建模式[J].中国标准化，2021（19）：205-209.

[5]陈新府豪.基于SpringBoot和Vue框架的创新方法推理系统的设计与实现[D].杭州：浙江理工大学，2022.

[6]市场监管总局关于2022年全国汽车和消费品召回情况的通告[Z].2023.

作者简介

刘娜，高级工程师，主要研究方向为缺陷产品召回信息化建设、数据资源开发利用等。

徐思红，工程师，主要研究方向为缺陷信息、舆情信息、缺陷产品召回信息等综合数据分析。

田晶晶，高级工程师，主要研究方向为缺陷产品召回信息管理、数据挖掘应用等。

齐月，助理工程师，主要研究方向为缺陷信息采集和处理。

（责任编辑：袁文静）