大数据时代食品监管模式创新研究

郝相帅

摘要：将大数据作为时代背景，研究食品行业监督管理体系，进而创新性的建立出企业监督管理模型，是未来食品行业监督管理工作发展的主要方向。大数据管理技术是一门对大数据资源进行分类管理的技术手段，在食品监督管理工作中应用大数据管理技术，可以对食品企业的大数据资源进行科学合理的采集和挖掘，进而建立出个性化的质量管控模型，并进一步优化监督资源的分配模式，从而全面提高了食品行业质量监督管理的实际效率。

关键词：大数据；食品监管；模式创新；智能化

中图分类号：TS201.6 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20220405

Innovative Research on Food Supervision Mode in the Era of Big Data

Hao Xiangshuai

（ Tianjin Institute for Food Safety Inspection Technology， Tianjin 300308 ）

Abstract： Taking big data as the background of the times， studying the supervision and management system of the food industry， and then innovatively establishing an enterprise supervision and management model， is the main direction of the future development of the supervision and management of the food industry. Big data management technology is a technical means to classify and manage big data resources. By using big data management technology in food supervision and management work， it is possible to scientifically and rationally collect and mine big data resources of food enterprises， and then establish a personalized quality control model， and further optimize the allocation mode of supervision resources， thus comprehensively improving the actual efficiency of quality supervision and management in the food industry.

Key words： big data， food supervision， model innovation， intelligence

食品安全监管是经济社会发展中必须重视的民生问题，由于食品安全监管和人类的生活关系密切，直接影响人类的生存与健康。从近年来的经济发展状况分析，很多企业都由于过度注重效益而忽视了食品安全问题，这也就直接导致了食品安全事件，从根本上威胁了中国食品市场秩序，更威胁了人民的生命与财产安全。所以，在当前的经济大信息时期，很有必要对食品安全监管的检查模式开展重新的探索，从根本上整治食品市场秩序。

1 大数据在食品安全智能监管模式中的重要作用

1.1 增强监管的科学性

关于社会监督的食品安全问题主要包含：食品的加工地点、加工环境、产品的信息等方面，基于食品工程的信息和现状情况进行监督。政府部门通过大数据的监管分析能够得到更加准确的信息数据，以此提高监管的科学性和合理性。

从信息生产看，大数据分析借助了云计算等网络信息技术，由机器自动生产，从而摒弃了过去依赖人力搜集信息具有较大程度主观性的传统生产方式，使得大数据信息和资源也变得更加真实可信。从时效看，因为大数据分析的信息收集范围和产生方式都能够进行即时改变，这也使得大数据分析的有效性得以提高，信息能够被有效使用，所以监督工作是基于最新情况进行的。从来源看，因为大数据分析中已经包含了关于社会公共的许多重要大数量信息，所以信息的来源范围和获取规模都相当大，也因此冲破了以往对社会公共机构仅仅依靠监察人的主观经验进行监察的限制，他们利用了更多向社会公布的实际数据，从而作出了比较科学的监察判断。如此一来，监管从根源上变得更加合理、公平，科学性明显提升[1]。

1.2 责任移交机制的智能化

在海量大数据分析的技术支撑下，食品安全产业链的全过程都能够透明监测。同时，又合法高效地获取了市场主体和所交易产品的信息，完成了物流链条与责任链的高效集成。每个企业实体都有一个单独的管理代码。主管可以使用数据挖掘和其他技术来自动找到食品安全问题的原因、地区和主体，从而有效提高食品质量和安全监管的有效性。利用大数据分析技术与信息技术，能够有效改变传统的经验监督模型，达到对“数字”监督的智能化，因此，提高了责任判断的准确性。

1.3 监督机制的智能化

在大数据分析的技术支撑下，对是否出现了食品安全问题的监督模式已不仅限于以现场抽检和质量抽查为主的传统监督模式，而且利用大數据分析技术对食品安全数据进行了深度数据挖掘与智能分类，通过综合整条产业链，终于达到了智能监测的目的。在中国食物全产业链的大数据库中，每个可能影响食品安全的重要控制点均已收录，并可上传至中央食品安全信息库。此外，在大数据分析的基础上，通过利用计算机技术而不是人工对食品安全问题进行智能监测，极大地提高了工作效率和精确度。

在食品生产、流通、消费等多个环节，都引入了中央食品安全数据库体系，以组成机构代号和产品批次为准，在此基础上，还可以检索产品的具体交易日期、交易人以及具体交易地点的全部链条信息，并介绍了各个环节所进行的抽查活动，以及抽样检查的时间、人数和结果。采用了可视化链显示技术，可以阐明特定批次食品的源头和目的地，以及食品检验检疫信息，并为中国食品质量和安全监督机制的智能发展奠定技术基础。

2 食品监管模式创新研究的必要性

民以食为天从根本上说明了粮食对人类生存和发展的重要性是不言而喻的。无论社会时代如何发展，食物的重要性都不会降低。因此，提高食品监管质量对当前社会的稳定发展具有重要作用。大数据的发展将信息技术水平提高到一个新的水平。在这个层面上，人们将更加关注食品监管的质量。食品监管模式的创新可以充分利用大数据平台的优势，实现创新质量的全面提升，食品监管模式的创新水平可以进一步提升。此外，大数据时代对食品监管模式的创新是当今时代发展的必然要求，因为不同时代对食品监管的要求不同。因此，在大数据时代进行食品监管模式的创新非常重要[2]。

此外，食品安全是关系民生的重大问题。在大数据时代，中国食品安全问题的频率仍然很高。因此，“毒牛奶”和“毒生姜”等各种危及人体健康的食物问题也层出不穷。从目前的全球发展态势分析，多数国家都面临着更多的食品安全问题。随着大数据时代的来临，中国国内市场经济快速发展，民众生活水平日益提升，对食品的需求也由“食品数量的安全”改为“食品质量的安全”。必须科学合理地开展食物安全监管模式的不断创新，才能高效地实现食物安全监管的效果，最终最大限度地维护民众的正常生活、身体健康与生命安全。

大數据时代食品监管模式的创新与人们日益增长的物质文化需求有关。因为社会经济的发展逐步提高了人们的实际消费水平和消费能力。人们在购买食品时，更加关注食品安全，这直接关系到人们的身体状况，这就决定了在大数据时代，必须进行食品安全监管模式的创新，以满足社会发展的实际需要。

3 大数据时代的食品监管创新

大数据时代的来临，为人类的日常生活带来了更多的资讯，也方便了人类的生活。从商业的视角上来说，大数据时代又给人类带来了崭新的商业发展机遇。那么，对食品安全监管系统而言，大数据挖掘的时代特点又带来了什么机遇呢？运用大数据带来的新的信息分析手段，将可以建立一个更为智能的食品安全监督系统。另外，根据不同的业务食物安全监管检测系统也可以有不同的分类。这样有助于细化监督制度，进而提高对食品安全的监督效率。

3.1 建立统一的食品数据库

在企业利用大数据时代的计算机技术建立食品安全监管系统的过程中，必须首先建立食品数据库。但不管从哪个方面来说，信息技术都离不开内部数据处理。在现实生活中，收集企业的内部财务资料还只是第一步。但在企业收集内部财务资料的过程中，就必须更广泛地获取企业的内部数据和企业相关产品数据。当然，保持企业内部数据的准确性也是第一要务。在内部数据采集的过程中，企业可以运用现有的信息技术，更加迅速便捷地收集内部数据。在获取数据以后，再对数据加以排序，进而形成了企业的产品数据库。所以一般来说，企业的数据库一般按照生产产品的工作流程来构建。数据库还可以为相关政府部门的信息审查工作奠定基础，方便对食品安全的监管[3]。

收集海量数据，是大数据分析的核心内容。利用大网络全面采集食品企业信息和商品信息，以保证大数据的真实性。运用通讯与感知技术等智能信息技术，人们能够随时随地掌握所需要的监控信号，从而形成了统一的食物信息库，通过汇总采集的数据，可以逐步形成对从种植到出厂售卖的整条产业链的全面监测，要随时注意食物的流向。一旦发生了严重的食品安全事故，就能够利用食品数据流数据及时召回某批存在严重安全问题的食品，以并防止事件影响逐步扩大。

3.2 实现实验数据的共享

近年来，随着国家加强了食品安全监管力度，很多公司为响应监管的要求，也为自身的发展需要，成立了可以对公司生产的商品进行检测的实验室，以便准确掌握其生产的产品状况。但出于商业利益，很多公司都将实验室获取的实验数据作为公司的内部资料，不对外公开。如果可以将这些数据与监管部门的实验室进行资源共享，势必能够缓解监管部门的工作压力。所以为了减少对企业的监管排查，在建立国家食品安全监管制度过程中，应该在数据实行保密和隐藏商业秘密的前提下，对实验室的数据进行资源共享。这样可以大大减少无用的重复性抽查，进而减少了政府监管部门的工作量。

在实验数据共享过程中，必须对收集到的原始数据进行技术整理。除涉及公司商业秘密的部分以外，还应当把其他信息共同整合到食品公司信息库中，并对上述信息加以适当统计与管理，为食品企业商业秘密提供有效保障，以提高其共享实验数据的积极性。

3.3 实行个性化管理模式

通过广泛利用新兴信息技术，如大数据分析和云计算，更有效地提高食品安全监管的精致监督水平，人们需要进一步研究不同食品公司的共同特征，以建立个性化质量管理体系。

首先，将参考数据和数据库中获取的数据加以对比，以便评价食品公司所制造的食品质量，特别是在食物制造与加工中的模块，从而编制食品安全监管报表。其次，抽检频率需要根据企业自身的发展情况确定。通过积极实施个性化数据管理，将更多食品企业的产品数据传输到食品企业信息库，利用大数据分析平台对数据进行挖掘分析，并给出相关意见，才能提升监督效能和管理水平。

3.4 创建食品安全数据公开平台

目前，国家极力促进政府公开，消费者重视食品安全。通过建设我国食品安全数据发布平台，政府可以发布食品企业的全部商品供应商信息与食品检验结果，让消费者可以随时随地了解商品的安全性和质量，也便于人民群众行自身的监督权，并监督政府行政管理的有效实施，由此促进我国形成较为完备的食品安全监管生产和消费环境。

3.5 数据挖掘与风险分析

云计算可以迅速地从数据库中发现合适的数据，以及分析数据相互之间的关联关系。在食物安全监管中，通过数据挖掘就可以挖掘出食品安全中存在的潜在风险，也能够提前管理食品安全问题。如果提前做好了资料挖掘的工作，就能够很有效地处理食品安全监管问题。而大风险分析也就是通过运用得到的大数据分析结果，对各种可能发生的问题进行合理划分，为决策提供了一种很好的理论基础。这也是利用大数据分析创新时代的特性，给食品安全监测与检验管理工作带来了崭新的发展空间[4]。

3.6 “企业定制”监管模式

在中国食品安全监管检查技术的发展过程中，准确率也是一个非常关键的评判因素。在目前的技术基础上，人们已经能够实现企业对食品安全监管的精细化监督。类似于私人订制产品，企业对食品安全监督管理机构的严格监管，也能由企业订制。那么，在现实生活中，到底公司应该如何开展企业定制呢？首先，企业必须对企业内部作出明确界定，然后再针对各个企业内部的共性特点，对企业作出进一步细分，随后再根据公司的实际情况进行严格监督。但在各个层次和各种形式的公司监管过程中，还需要及时建立一些参照数据。这有点像企业财务评估中的预算，必须要建立参照数据，监管部门才能够评估食品的安全程度。也可以说，通过使用公司内部建立的监管模式，也能够提高公司监管的准确性。

在食品安全智能化监控机制的运行过程中，公司的产品信息录入到公司的产品信息库中，然后运用大数据处理技术分析方法对信息进行数据挖掘和风险分类，生成图表和研究报告。监管人员通过研究报告，对公司的实际状况作出针对性的分析。

4 食品监管的科学创新措施

4.1 利用大数据平台优势，建立食品数据库

在大数据时代背景下进行食品监管创新。首先，详細了解和分析大数据。大数据的基本核心是持续收集数据，全面收集食品企业及其产品的信息，确保食品数据的真实性，最终利用互联网科学合理地进行数据收集。在大数据食品监管创新的背景下，还应该利用智能技术和科学的通讯感知技术，随时随地地掌握监控信息，将其连接成统一的食品相关数据，汇总各个环节收集的信息，尝试建立从播种到出厂销售的全面监控，并注意安全健康和食物在这个过程中的具体流向。一旦发现食品安全事故，可以及时召回，并在召回过程中，找出问题的来源和原因，采取有针对性的措施，确保食品安全和质量。通过一系列措施，从根本上加强食品质量监管，保障人们健康[5-6]。

4.2 全面开展食品监管实验数据共享终端建设

由于后期的发展需要和监管部门的干预，他们经常以一定规模观察现有的食品企业，建立独立的实验室来检测企业生产的食品的质量。但他们的工作内容涉及商业秘密和企业的实际利益，因此没有与监管部门进行详细协商。共享企业数据可以从根本上切实减轻监管部门的工作压力，缓解食品监管机构人员不足、监管任务过多的问题，在创新过程中自觉使用共享数据。

但是，要从根本上解决食品企业的经营问题，就必须要用技术处理的方式对采集到的数据加以处理，进而对处理后的数据加以计算与研究。在这个流程中，除去机密部分，所有其他实验数据也需要集成在食品企业的信息库中。因此监管部门应该合理使用共享信息，减少重复抽查，从而有效减少食品安全监管机构的工作，并最终提高大数据分析背景下食品安全监管机关的工作创新，提高食品监督管理工作的实际效能。

4.3 做好食品监管模式的数据挖掘工作

开展大数据时代食品监管创新，最为关键的工作是进行食品安全监管数据挖掘。这种工作将有助于全面加强对产品的质量安全监管模型的创新，进而使食品安全监管工作更为科学合理。而数据挖掘则主要是指科学合理地提取隐含于海量随机大数据分析中的有用信息。在云计算平台下，有关人员将实际进行食物数据库的分析调研，对物流管理系统的食品信息系统进行深入分析，以保证从数据库系统中能够获取所要求的食品相关信息和模型。

4.4 在食品监管模式创新中推行个性化管理模式

在大数据分析时代的背景下，各食品行业监管人员将通过大数据分析平台、互联网、云计算等现代信息处理技术手段，从根本上提升食品行业精细化管控的可能性，并针对食品企业的特征，形成更加规范的个性化品质管理体系，要完善在大数据挖掘背景下的食品质量安全监管模式，并将其有效运用于食品行业监管中，首先需要将参考数据与从数据库中收集的历史数据进行科学比较，通过比较食品企业的主要产品特点，对生产工艺阶段进行详细分析，并科学地展示食品安全监管报告。在这些工作完成后，将针对企业的实际状况设定抽查频次，并对重要环节实施重点抽检。要重视食品安全监管的准确性和市场监管的准确性。具体产品数据应先上传到中国食品企业数据库，之后再传输到大数据信息挖掘平台上，并加以科学分析，以获取更为科学的建议。通过采用这种模式进行食品监督，将能够极大降低监督人员的工作量，从而减少工作人员的压力，并提升食品监督的基本效能。

5 结 语

食品安全的监督在我国的民生建设中属于不可或缺的一部分。随着时代的发展，食品安全的监督管理受到当今国家和社会的高度重视。随着数据时代的来临，原本的食品安全监督方法已不符合经济和社会发展的实际需求，必须通过改革食品安全监管体系，适应新时代的需求。改革措施的落实，相信国内食品安全监督体系会变得越来越完善。

参 考 文 献

[1] 殷明杰，梁雪松，赵瑞，等.我国食品安全监管模式变化与疾控系统相关检验能力现况[J].中国公共卫生管理，2019，35（1）：52-55.

[2] 朱林鑫.大市场监管模式下基层食品监管探析：以龙游县为例[J].山西农经，2018（20）：108-109.

[3] 张松.大数据背景下计算机信息技术在食品企业食品安全管理中的应用[J].食品安全导刊，2019（12）：58.

[4] 梁朝伟.大数据下计算机信息技术在食品企业安全管理中的应用[J].食品界，2021（4）：99.

[5] 黄婷婷.大数据背景下食品安全监管的研究[D].芜湖：安徽工程大学，2020：22-35.

[6] 李淑贤.食品安全信息化监管体系的优化研究[D].广州：华南理工大学，2020：71.