融入大数据技术的食品安全监管体系建设研究

宁陵江

摘 要：信息化时代，食品行业产生的数据十分庞大，在食品安全监管领域引入大数据技术可以有效解决传统食品监管模式存在的不足。大数据在食品监管中具有数据分析、责任交接、创新机制等方面的优势，其在建立食品安全风险信息数据库、食品安全风险预警体系、食品安全追溯系统以及智能监管系统中的有效运用，能使食品安全监管更加高效化、规范化，进而推动我国食品行业的健康平稳发展。

关键词：大数据；食品安全监管；风险预警

Research on the Construction of Food Safety Supervision System Integrating Big Data Technology

NING Lingjiang

（Hunan Agricultural University， Changsha 410128， China）

Abstract： In the information age， the data generated by the food industry is very large， and the introduction of big data technology in the field of food safety supervision can effectively solve the shortcomings of the traditional food supervision model. Big data has the advantages of data analysis， responsibility transfer， innovation mechanism and other aspects in food supervision， and its effective application in the establishment of food safety risk information database， food safety risk early warning system， food safety traceability system and intelligent supervision system can make food safety supervision more efficient and standardized， and then promote the healthy and stable development of Chinas food industry.

Keywords： big data; food safety supervision; risk early warning

食品行业作为一个和人们日常生活息息相关的行业，一直备受社会大众的关注。食品安全监管一直是我国政府部门工作中的重点，为此制定了一系列法律法规和制度文件，并一直致力于食品安全监管体系的建设和监管能力的提升。虽然取得了一定的成效，但是随着社会的不断发展，暴露出了诸如监管手段单一、监管盲区多、监管无法长效化，以及责任划分不明晰等问题，使食品安全监管越来越难以适应时代的变化，无法满足实际需要。

随着计算机技术的深入发展以及大数据在各个领域的应用，大数据在食品安全监管中的作用也日益凸显，主要体现在监管系统的设计应用、各类数据的收集梳理、风险分析预警、责任的移交划分以及推进监管的高效化等方面，使得食品安全监管由事后追责变成事前防范，食品安全责任由推诿扯皮到责任到人，保证了食品生产经营者操作的规范性以及监管体系的进一步优化，为我国食品行业的蓬勃发展注入了新的活力。

1 大数据在食品安全监管中的作用和价值

1.1 数据收集和分析梳理

食品安全监管涉及的主体多、范围广，产生的数据也十分庞大，只有将多方面的数据进行归纳收集，并深入挖掘，才能真正发挥出大数据技术在食品安全监管中的作用。例如，贯穿整个食品经营主体生命周期的登记注册基本数据，经营主体在实际生产经营过程中产生的各类经营行为数据，行政监管部门在监管过程中产生的许可审批数据、监管检查数据、食品抽样检测数据、执法办案和行政处罚数据，各类举报热线、平台反馈的投诉举报数据，以及一些网站和官方媒体的新闻数据等，如果各职能部门的部分职责界限不清，数据不能互通共享，则会增加数据的收集和管理难度。通过大数据技术，构建完善的食品安全监管数据质量评估体系，再借助信息采集设施和数据输入系统，将食品从农田到餐桌各个环节紧密联系到一起，建立完备的预警信息数据库，加强对数据的收集和整理，让数据不再成为孤岛，让数据信息为监管部门提供更多的信息来源和技术支撑，有利于促进有关部门更加高效、精准地执法，提升监管部门工作效率[1]。

1.2 智能化责任交接机制

从食品生产到流通再到终端消费，每个环节都存在很大的风险，食品安全的监管与这些环节密切相关，整个过程不仅是监管实施时的主体形式，从本质上来讲，也是一个环节到下一个环节、一个人到下一个人之间责任的转移和传递，食品安全监管工作的一个重点就是在各个环节中对责任主体进行严格严管，并明确其责任。①借助大数据技术，食品安全监管部门可以建立全过程统一的数据库，并在此基础上开发系统性应用平台，获取并利用全产业链内的食品安全数据，对各个环节的责任主体加以明确，当出现食品安全问题，可以快速确定责任人，从而实现对食品生产经营者的约束，保障食品安全监管的各环节紧密衔接。②通过对食品各个环节进行透明化管理，以及智能技术的应用，如多地正在试行的“互联网+明厨亮灶”，能够实现对食品安全风险点的有效监控和识别，对出现的问题原因和责任主体进行全方位分析，从而提升智能化识别水平，有效地提高责任识别的效率，并减少在食品安全责任识别上的人力、财力的投入。这是未来食品安全监管的重要途径之一，也是新时期我国食品安全监管的主要方向[2]。

1.3 创新监管机制

传统的食品安全监管受人力、物力等因素的限制，主要依靠现场检查和产品质量抽检，监管的范围较小、效率较低。利用大数据技术进行数据采集和信息综合分析，构建智能化全面监管机制，能够弥补传统监管方式存在的不足。

（1）数据采集方面。①通过智能识别等可视化技术和多方数据连接共享，扩大数据的来源。②在对庞大的食品安全信息数据进行采集时，应对食品安全问题进行进一步排查，完善风险数据库，提高监管工作质量。

（2）数据分析方面。计算机不仅可以根据工作人员的需求快速对数据进行各种关联分析，还可以通过地图、图表等多种多样的形式，生动形象地展示出数据的大小、数据间的关系及发展趋势，让工作人员能够更方便直接地了解相关问题并及时做出决策，提升工作效率，促进监管工作的高效性和实效性。因此，在大数据时代，利用大数据建立智能化监管机制是食品安全监管发展的重要路径。

2 大数据在食品安全中的应用

2.1 构建食品安全风险信息数据库

信息化时代，食品的生产、流通、消费以及监管各个环节都更加智能化，包含大量的生产经营主体数据、食品安全监督检测数据。为了能够全方位多角度地了解食品行业发展现状，更高效地对食品安全进行监管，增加数据库中的样本容量，加深数据源的维度，将各类数据进行收集并整合就显得尤为重要。基于该情况，可以借助大数据对食品安全监管系统进行完善，搭建全国性的食品安全监管系统，收集各行业、各部门的食品安全数据，搭建专业的食品安全信息数据库。食品安全风险信息数据库的构建可以将各环节采集到的多源异构数据进行更好地整合，以便使用；能够及时获取食品行业各个环节中产生的数据，有利于在食品安全风险形成之前发现风险隐患点并进行预警；可以在发生食品安全事故时，为调查部门提供可靠的责任追溯数据，保障后续工作的顺利开展；不断更新补充的数据可以为未来的行业发展和技术进步提供有效的支撑。

食品安全风险信息数据库主要需要收集两个方面的信息数据。①基础性的静态数据库。基础性静态数据库根据外部性和内部性因素又分为两类。外部性静态数据库主要是食品行业涉及的法律法规和相关标准，法律法规数据涵盖了我国政府各级、各部门发布的有关食品安全的法律、地方性法规、管理办法等；内部性静态数据库主要是企业内部自身的主体登记信息、业态和规模、生产经营许可，以及食品相关的种类数量等。②食品安全风险的动态数据库，包括企业自身的经营条件、管理模式、企业年报，以及监管部门的食品抽检信息、日常检查信息、食品各类案件信息、投诉举报信息、社会舆论信息和各部门间的数据信息交换等。建立食品安全风险信息数据库可以及时汇总、分析和查询食品安全风险信息，为风险预警和风险评估提供信息支撑。

因此，运用大数据技术建立食品安全风险信息数据库，整合食品各行业、各部门间的信息数据，是信息化时代食品安全监管工作的重要发展方向。但数据库的建设是一个逐步补充、逐步完善的过程，还需要不断地完善相关信息收集分析和风险预警体系，研发新功能，补充更多的数据[3]。

2.2 完善食品安全风险预警体系

食品安全风险预警体系是以食品安全风险信息数据库为基础，通过大数据分析技术，将数据库内的各类数据进行调配和处理，对某个环节的食品安全风险进行评估，及时发现风险并进行预警。在实际处理过程中，由于风险管理目标不同以及食品安全风险数据的庞大，单一的方法无法对所有食品安全风险进行分析，故由多种数据分析模型组成的食品安全风险预警体系的完善与优化就显得尤为重要。

（1）食品抽样检测分析模型。食品抽样检测分析模型是以实验室检测、食品各级抽检等数据为数据源，结合食品安全风险预警体系进行食品安全风险评估，并得出相应的结论。食品抽样检测分析模型借助相关的平台可以避免出现对同一主体重复抽检的问题，其重点在于对各级食品抽样检测中的数据进行深入研究分析，获得检测状况、食品种类、项目类别、是否合格以及危害严重程度等数据。当出现抽检不合格或者危害程度比较严重时，平台会向对应生产经营主体发送预警信号，并将信息发送至对应的食品安全监管部门，监管部门在收到预警信息后及时进行核查处理并将处理情况上传。监管人员还可以根据地区、食品生产经营类别等不同标准对食品风险等信息进行分类检索及汇总分析，了解某地区或某食品种类不合格率及其具体的不合格项，有助于针对性地开展食品抽检，合理配置资源，促进监管更加高效化。

（2）食品风险地图分析模型。通过食品抽样检测中的数据库及其分析模型，结合食品类别、生产销售渠道、危害值等其他风险数据信息，可以对食品生产经营主体进行实时评估，根据评估结果或相应的分数，对某地区内所有的主体食品安全指数做出标注，形成一份风险地图，系统直观地反映某个地区的食品安全风险状况，以便食品安全监管部门对辖区内各地区的食品安全风险状况有比较全面的了解，进而针对性地开展工作计划及区域性的监管工作。

（3）食品危险因子分析模型。食品安全风险预警系统可以将食品安全危险因子与具体的场景通过大数据进行关联。前期可以通过以往收集到的食品安全事故案例发生的时间、地点、食品类别、发生事故的原因、造成的后果以及相关措施等因子，建立初步的分析模型，并在实践中不断地进步、完善，对模型进行算法优化。例如，在农作物生长环节对生长环境进行全方位监测，有助于相关人员开展农作物的生长、营养指标等的测定工作；在食品储存环节对存放环境、时间等指标进行检测有助于相关人员了解食品存放是否规范；在食品加工环节对场所卫生、硬件设备、人员操作规范等指标进行检测有助于相关人员判断成品是否符合食用标准。如果出现异常情况，模型会及时向相关人员发出预警信号，促使企业及时自查、监管部门及时核查，有效规避食品安全问题。

现有的食品安全风险预警体系的分析评估模型还比较有限，随着数据的不断补充，应对以往的模型进行改进并建立新的模型，将各项风险指标进行关联，分析食品的安全风险情况，及时进行预警，确保食品安全[4]。

2.3 建立食品安全追溯系统

建立食品安全追溯系统可以倒逼食品生产经营者加强对各个生产环节的监管，有效地保障食品质量。借助物联网和大数据技术，食品安全监管部门可以搭建食品追溯系统，将食品生产企业信息以及从生产加工到运输储存各个环节的信息录入平台，通过数据库实现不同部门间信息的共享。如此，监管人员和消费者就可以通过相关的追溯二维码或者电子标签了解食品的原材料、加工厂家、生产运输时间等食品安全追溯信息。

食品安全追溯系统的建立包括以下几方面。①建立追溯系统数据库，进行基础信息的采集。相关企业要配合监管部门进行食品安全追溯体系的完善，全面采集食品采购、生产、储存、加工、包装和运输等各个环节的信息。②监管部门要对追溯系统进行完善，对食品行业生产、加工等各个环节开展全面监管，并通过快速检测技术对产品进行抽样检测，让追溯系统数据更加精准化；要进一步补充和完善追溯系统的数据，让消费者可以通过二维码或者电子标签等形式实时查询相关信息；向企业推送整合后的信息，推动企业进一步优化生产管理，提升食品质量。③进一步加强企业和消费者之间的联系，消费者通过食品安全追溯系统可以及时向企业提出意见，企业也可以通过用户行为信息的分析及收到的反馈意见对产品进行优化升级，为消费者提供更加满意的产品和服务[5]。

食品安全追溯系统有助于增加消费者对食品行业安全的信心，让食品生产销售企业更加注重产品和服务质量，让监管更加智能化、高效化，从而推动我国食品行业平稳有序地发展。

2.4 建立智慧监管系统

大数据与人工智能技术在食品安全监管中的应用，有利于改变以往的现场监管方式，打破固有思维，减少对经验的依赖，节约人力和时间，让食品安全风险的预警更加精准、及时，同时能自动留存证据，扩大监管的覆盖面，规范企业生产经营行为。①对人员的监管。食品生产加工场所对于人员进出的要求比较严格，智慧监管系统可以通过智能检测识别设备了解工作人员当天的健康状况是否符合条件，对于专人专管的区域可以通过衣物标识禁止其他人员进入，同时可以通过监控设备监督工作人员是否按照相关规定佩戴口罩、及时更衣、是否有违规行为等[6]。②对物的监管。针对物料的进出，食品生产经营企业要提供相应平台采购和使用该物料的记录录入，支持票据录入留存、后台汇总查询，并由后台对原料使用情况进行智能分析，优化采购和使用计划，为企业节约成本，并对即将到期食品进行预警。③对环境的监管。在食品生产、储存、加工相关区域设置智能摄像头和传感器，对于食品摆放位置、场所环境温度湿度、可燃气体、二氧化碳浓度和氧气浓度等进行监测，分析相关指标是否符合食品生产加工储存条件。此外，关键区域的监控还可以投屏至企业后台管理及监管部门的终端，实现实时

监管。

3 结语

数据只有被运用才能发挥出原本的价值。食品行业作为一个数据量十分庞大的行业，将大数据技术融入食品安全监管中的各个应用场景，有助于倒逼企业提升产品和服务质量，减轻食品安全监管部门的工作量，促进监管工作更加高效化，提升公众对于食品行业的公信力，确保食品质量安全。

参考文献

[1]郑岩，黄燕，陆进宇，等.食品安全监管大数据质量评估体系构建研究[J].中国标准化，2023（15）：68-73.

[2]杨清茹.大数据技术在食品安全监管中的应用分析[J].中国食品工业，2023（12）：73-75.

[3]杜琳，温圣军，袁刚.大数据在食品安全监管风险预警中的应用[J].食品与机械，2022，38（11）：82-85.

[4]韩智，王会霞，龚蕾，等.大数据技术在食品安全监管中的应用及挑战[J].食品安全质量检测学报，2022，13（3）：956-962.

[5]王勇.大数据技术在食品安全监管中的运用研究[J].中国食品，2022（18）：65-67.

[6]张成梅，王雅洁，陶衡，等.人工智能与大数据在食品安全信息监管中的应用[J].电子技术与软件工程，2021（6）：152-153.