一种基于风险和大数据分析的产品质量抽样方法

洪东旭 池鲁强 张加扬

【摘要】现有的产品质量抽样方法存在效率低下、准确性不足等问题，需要采取新的方法来提高抽样过程的可行性和准确性。本研究的目的是提出一种基于风险和大数据分析的产品质量抽样方法，通过收集多源数据构建风险评估模型和大数据分析模型。研究结果表明，采用本文提出的方法能够科学地提高抽样过程的可行性和准确性，有效地提高抽样资源的利用效率。这为产品质量监督管理部门提供了有力的支持和指导。未来的研究可以基于此方法进一步探索和应用。

【关键词】风险；大数据；产品质量监督；抽样

【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.02.048

【基金项目】本文受广东省市场监督管理局科技项目（2022ZB05）资助。

A Product Quality Sampling Method Based on Risk and Big Data Analysis

HONG Dongxu， CHI Luqiang， ZHANG Jiayang

（Shantou Quality and Technical Supervision Standards and Coding Institute， Shantou 515000， China）

Abstract： The existing sampling methods of product quality have some problems such as low efficiency and insufficient accuracy， so it is necessary to adopt new methods to improve the feasibility and accuracy of sampling process. The purpose of this study is to propose a product quality sampling method based on risk and big data analysis， and build a risk assessment model and a big data analysis model by collecting multi-source data. The results show that the method proposed in this paper can improve the feasibility and accuracy of sampling process scientifically， and effectively improve the utilization efficiency of sampling resources. This provides strong support and guidance for the product quality supervision and management department. Future research can be further explored and applied based on this approach.

Keywords： risk；big data； product quality supervision； sampling

0引言

產品质量在市场经济中扮演着至关重要的角色，而市场监督管理部门负有监督和管理产品质量的责任。其中，产品质量监督抽样工作作为一种重要的监管手段，通过对市场上的产品进行抽样检测，旨在确保产品质量符合相关标准和法规要求[1]。

然而，当前在产品质量监督抽样工作中存在一系列背景问题[2]，其中之一是市场规模的快速增长。随着社会经济的快速发展和消费需求的增长，市场上涌现出大量的产品种类和品牌。这给市场监督管理部门带来了巨大的挑战，要求他们在有限的资源下对庞大市场进行监管和检测。此外，随着科技的进步和全球化的趋势，产品质量监督抽样工作也面临着新的形势和挑战[3]。

在产品质量监管部门进行产品监管的过程中，监督抽查是常见的方式之一，而抽样工作则是其中关键的一环。然而，传统抽样方式存在一系列问题，其中包括抽样对象的随意性和样本的选择缺乏准则[4]。这些问题导致人为因素影响抽样结果，如易抽、多抽以及按关系抽样等。即使在某些地区采用了完全随机抽样方式，实际上也未能最大限度地发挥监管奖优罚劣的效能。因此，当前产品质量监督抽样工作面临市场规模快速增长以及传统抽样方式难以满足当今抽样需求等问题。为解决这些问题，提高产品质量监督抽样工作的效果和效率，市场监督管理部门需要加大力度、加大资源投入、加强科技手段的应用，并加强与相关部门和行业的合作，共同推动产品质量监管工作的进步和发展。只有通过这些努力，才能更好地应对市场变化，确保产品质量的提升和消费者的权益保护。

1相关工作和理论基础

产品质量监督抽查抽样方法在市场监督管理部门起着至关重要的作用。根据产品类型和生产企业风险程度，市场监督管理部门会选择合适的抽样方法，并通过制定抽样计划和执行程序来确保抽样的公正性、代表性和准确性。

常见的抽样方法包括随机抽样[5]、比例抽样和重要性抽样。抽样频率和规模则由市场需求、产品类型和监管重点来决定。对于高风险产品，监管部门会增加抽样频率，并抽取更大规模的样本。例如，食品行业监管部门通常会加强食品安全方面的抽样，以提高抽样的覆盖率和抽样力度。一旦得出抽样结果，市场监督管理部门将根据检测结果采取相应的处理措施[6]。如果产品不合格，可能会吊销许可证、实施产品召回、处以罚款，甚至对涉及的生产企业进行行政处罚。这些处理措施不仅有助于提高市场上产品的质量，还能向其他企业发出合规经营的警示。

综上所述，产品质量监督抽查抽样方法在市场监督管理部门具有重要的应用价值。通过合理选择抽样方法、制定抽样计划和执行抽样程序，监管部门能够有效监督市场，保护消费者权益，维护市场秩序，促进企业的合规发展。随着市场的不断变化和科技的不断进步，市场监督管理部门还需要不断改进和更新抽样方法，以适应新的挑战和风险[7]。因此，持续改进抽样方法是未来发展的重要方向之一。

1.1产品质量监督抽查抽样的现有方法和技术

近几十年来，研究人员和学者一直在探讨各种产品质量监督抽查抽样方法和技术，以提高产品质量监督效能。传统的统计抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样。这些方法基于概率论和数理统计原理，通过从总体中随机选择样本进行质量检验和评估。

然而，随着质量监督变得日益复杂，人们提出了一些改进的抽样方法[8]。这些方法旨在提高抽样效率和准确性，通过更巧妙地选择抽样方案来提升抽样效果。判别抽样方法基于产品特定的特征和属性进行抽样，将样本限定在具有特定特征或属性的产品上，以识别潜在的质量问题。聚类抽样方法[9]根据产品的相似性将总体划分为若干群集，然后从每个群集中进行抽样。这样可以更有效地捕捉到群内的变异性，并减少抽样成本。多目标抽样方法考虑了多个质量目标，将抽样问题转化为多目标优化问题，寻找最优抽样方案以平衡多个抽样目标。改进抽样方法对比见表1。

尽管已有多种方法和技术可供选择，用于产品质量监督抽查抽样，但仍然存在一些挑战和局限性。例如，如何处理大规模数据和如何在抽样效率和准确性之间取得平衡。因此，在特定的质量监督需求下，研究人员和从业者需要综合考慮多个因素，并根据实际情况选择最适合的抽样方法和技术。这样才能确保在产品质量监督的过程中有效地进行抽样评估。

1.2风险评估和大数据分析在产品质量抽样中的应用

传统的风险评估方法通常基于主观判断和经验，可能存在主观性和不准确性的问题，因而随着风险评估理论和方法的不断发展，越来越多的研究利用定量化的方法和模型来实现风险评估的客观化和精细化。目前，传统的抽样方法可能仅考虑对一小部分样本进行质量检验，而借助大数据分析，可以基于历史数据、相关参数和指标进行深入分析，从而制定更加科学高效的抽样策略。风险评估和大数据分析在产品质量抽样方法中具有重要的应用价值。

1.2.1抽样目标的设置

根据风险评估的结果，可以确定抽样目标。对于高风险企业，抽样目标可以更加关注那些主要监督指标异常的企业单位；对于低风险企业，可以适当降低此类企业的被抽概率。

1.2.2抽样频率和数量的确定

根据风险评估的结果，可以决定增加高风险产品的抽样频率和数量，以确保及早发现潜在的质量问题。而对于低风险产品，可以减少抽样频率和数量，以节省资源和时间。

1.2.3抽样方案的选择

风险评估可以提供指导，帮助选择合适的抽样方案。例如，对于高风险产品，可以考虑采用判别抽样方法，将样本限定在具有潜在质量问题的产品上，以增加发现问题的概率。而对于低风险产品，可以采用简单随机抽样或系统抽样等传统抽样方法。

1.2.4抽样效果的评估和调整

通过风险评估，可以对抽样方法的效果进行评估和调整。根据实际情况和质量监督的需求，可以对抽样频率、数量和目标等进行调整，以提高抽样的效果和有效性。

综上所述，基于风险和大数据技术在产品质量抽样方法中的应用能够优化资源的利用，并且帮助指导抽样策略的制定，以适应不同抽样对象风险水平和监管需求。风险评估和大数据分析在产品质量抽样中的应用见图1。

2研究方法

本研究旨在引入一种基于风险和大数据分析技术的产品质量抽样方法，以实现更加精准和高效的质量监督。为达到研究目的，本研究综合了现有的产品质量监督抽查抽样方法、风险评估和大数据分析技术。具体的研究方法如下所述：

2.1风险评估模型的构建和指标选择

数据收集：从多个数据源收集企业质量抽查的历史数据、企业质量安全的历史数据、历史质量投诉举报数据以及企业单位信息等。指标选择：选择适当的风险评估指标，比如风险指数和风险评估模型。模型构建：基于收集到的数据和所选择的指标，构建风险评估模型。

2.2大数据分析技术的选择和应用

数据处理和预处理：对采集到的数据进行清洗、整理和预处理，以确保数据具备良好的质量和可用性。

选择分析技术：选择适当的大数据分析技术，例如机器学习算法、数据挖掘算法和统计分析方法。

数据分析和模型建立：利用选定的分析技术对数据进行分析，并建立相应的质量控制模型。

2.3抽样方法的设计、实施和优化

抽样策略设计：根据风险评估和大数据分析的结果，设计合适的抽样策略，确定高风险产品的抽样比例和方法。

抽样实施：按照设计的抽样策略对目标产品进行抽样，并进行质量检验和评估。

此外，在研究方法的实施过程中，需要考虑各种实际因素，例如数据收集的成本和可行性，以及技术设备的支持等。同时，还需要对研究方法进行优化和改进，比较不同算法和参数设置的效果，以提高方法的实用性和可行性。

以上方法的应用能够提高资源的利用效率，并且在制定抽样策略方面提供指导，以适应不同抽样对象的风险水平和监管需求。基于风险和大数据分析技术的产品质量抽样方法见图2。

3讨论与总结

本文讨论了产品质量监督抽样工作中的几个关键问题，并提出了改进和优化的方法。首先，市场规模的快速增长对市场监督管理部门提出了巨大挑战，要求他们在有限资源下有效监管和检测市场。其次，传统抽样方式存在随意性和缺乏准则的问题，影响抽样结果的准确性和公正性。此外，风险评估和大数据分析在产品质量抽样中的应用前景广阔，有助于帮助制定抽样目标、频率和方案，并对抽样效果进行评估和调整。

基于以上讨论，可以得出以下结论和建议：

1）需要加大资源投入，加强与相关部门和行业的合作，以提高产品质量监督抽样工作的效果和效率。

2）市场监督管理部门应不断改进和更新抽样方法，综合考虑各种因素，并根据实际情况选择最适合的抽样方法和技术。

3）风险评估和大数据分析可以优化抽样策略，提高抽样资源的利用效率，并帮助指导抽样目标、频率和方案的制定。

4）需要不断改进风险评估方法和模型，提高风险评估的客观性和精细化。

5）需要进一步研究和探索新的产品质量抽样方法和技术，以适应市场的不断变化和科技的进步。

综上所述，本文对产品质量监督抽样工作的问题进行了分析和讨论，并提出了改进和优化的方法。这些方法可以提高抽样过程的可行性和准确性，有效地提高抽样资源的利用效率，为产品质量监督管理部门提供有力的支持和指导。然而，进一步发展和实施这些方法需要解决风险评估模型、数据整合和算法选择等方面的挑战。同时，本文也指出了未来研究的方向和挑战，为产品质量抽样方法的理论研究和实际应用提供了重要参考。

【参考文献】

[1]叶永和.谈监督抽查中的抽样工作[J].中国标准化，2023（5）：191-194.

[2]赵岩，贾红丽，张艳艳，等.产品质量监督抽查工作存在的问题及其解决措施[J].质量与认证，2022（3）：90-91.

[3]孙雪，王玲，张焕，等.浅谈产品质量监督抽查抽樣工作的常见问题及几点建议[J].中国纤检，2022（4）：52-55.

[4]叶永和.谈产品质量监督抽查结果分析的问题[J].轻工标准与质量，2022（5）：55-56.

[5]叶永和.质量监管中抽样方式分析[J].质量与认证，2022（5）：91-92.

[6]李雪丹.浅谈监督抽查中的抽样工作[J].中国标准化， 2022（13）：167-171.

[7]王雨沐.产品质量监管案件常见14个误区[J].中国质量监管，2022（8）：30-33.

[8]叶永和.产品质量监督抽查中网络抽样方式的探讨[J].西部皮革，2023，45（5）：41-43.

[9]张璇，赵静，丁文兴.大数据背景下产品质量抽样调查的样本量设计[J].系统科学与数学，2022，42（1）：133-140.

【作者简介】

洪东旭，男，高级工程师，研究方向为标准化、质量、计量、知识产权。

（编辑：于淼）