基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统与流程

本发明涉及食品安全，尤其涉及一种基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统。

背景技术：

1、近年来，尽管我国食品安全监管工作取得了明显成效，但是在种植养殖、生产加工、市场流通、餐饮消费等方面的安全问题依然非常突出。主要包含：(1)食品原材料的源头污染；(2)从农田到餐桌之间的食物链污染；(3)食品企业的违法生产、违规加工、掺假制假、卫生保证能力差、从业人员健康状况不明、无证无照生产加工等恶劣现象；(4)消费者的食品安全意识淡薄、防范及自我保护意识不足；5)食品服务提供者安全意识薄弱、食品流通环节经营秩序不规范、溯源管理难；(6)监部门的监管效率较低，究其原因主要是监管模式单一、监管成本较大导致食品安全事件层出不穷又疲于应对，而目前没有有效的手段和工具进行高效监管。

2、随着科技的发展，云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术逐步应用于食品安全领域，为食品安全风险预警和控制能力智能化的实现提供了技术基础。食品安全由“传统监管”向“智慧监管”转型，树立信息化监管思维，探索运用“互联网+”和“大数据”理念，成为构建食品安全有效监管的必须手段。在食品安全风险预警信息化领域，我国的相关部分建立了各自的安全风险监测网络，如卫健委的“全国食品污染物监测数据汇总系统”、国家市场监管总局的“食品安全抽检公布结果查询系统”，农业农村部的“国家农产品质量安全追溯管理信息平台”。然而现有的安全风险监测网络普遍存在由预警能力分散、缺乏监测信息完整性、智能化不足的问题，在全链条食品安全风险的预警决策智能化支持上有待改进。

技术实现思路

1、为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统。

2、本发明提供一种基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法，其包括步骤：

3、对食品安全敏感类食品按照种植环节、养殖环节、运输环节、生产加工环节和流通环节进行划分，确定每个环节对应的潜在危害，所述潜在危害包括：生物危害、物理危害和化学危害；根据haccp理论体系对所述潜在危害进行危害分析，确定出每种食品安全敏感类食品对应的风险指标；

4、构建包括每种食品安全敏感类食品的风险指标、风险指标阈值、以及对应的决策方案的数据库；

5、根据录入的待评估风险指标和风险指标实测值，在所述数据库进行匹配，并根据预设规则确定预警级别；

6、根据预警级别确定是否调用所述风险指标在数据库中对应的决策方案。

7、进一步地，所述决策方案包括：涉及环节、危害判断依据、预防控制措施、是否为ccp、监管措施、法律法规公告规范要求、监管政策依据、可参考推荐性标准、涉及的违法行为、处置措施和处置依据中的一种或几种。

8、进一步地，食品安全敏感类食品包括如下十类食品：酒类、肉制品、罐头、粮食加工品、婴幼儿配方食品、乳制品、速冻食品、水产品、食用油和蛋制品；

9、所述酒类的风险指标为：邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯、邻苯二甲酸二异壬酯、邻苯二甲酸二丁酯、甜蜜素、糖精钠和三氯蔗糖；

10、所述肉制品的风险指标为：单核细胞增生李斯特氏菌和亚硝酸钠；

11、所述罐头的风险指标为：苯甲酸和微生物；

12、所述粮食加工品的风险指标为：镉和脱氧雪腐镰刀烯醇；

13、所述婴幼儿配方食品的风险指标为：阪崎肠杆菌等；

14、所述乳制品的风险指标为：黄曲霉毒素等；

15、所述速冻食品的风险指标为：金黄色葡萄球菌；

16、所述水产品的风险指标为：恩诺沙星和孔雀石绿

17、所述食用油的风险指标为：苯并[a]芘和溶剂残留量；

18、所述蛋制品的风险指标为：沙门氏菌和苯甲酸。

19、进一步地，所述根据预设规则确定预警级别具体为：

20、当风险指标实测值超过对应的风险指标阈值时，确定预警级别为高风险预警；

21、当风险指标实测值为对应的风险指标阈值的80％-100％时，确定预警级别为中风险预警；

22、当风险指标实测值低于对应的风险指标阈值的80％时，确定预警级别为低风险预警；

23、所述根据预警级别确定是否调用风险指标对应的决策方案具体为：

24、当预警级别为高风险预警时，调用所述风险指标在数据库中对应的决策方案。

25、进一步地，还包括：

26、采集风险指标超标概率与相关影响因素的历史数据，构建风险指标超标概率分布模型；

27、根据所述风险指标超标概率分布模型和采集的相关影响因素的实时数据，得到所述风险指标超标的预估概率；

28、当所述预估概率超过预设值时，设定所述风险指标为高风险指标；

29、调用所述高风险指标在数据库中对应的决策方案，所述决策方案包括涉及环节和预防控制措施。

30、进一步地，还包括：

31、对于流通环节和前期环节均涉及同一风险指标的食品安全敏感类产品，基于同一风险指标，构建流通环节中所述风险指标与前期环节中所述风险指标的关系模型；

32、根据录入的前期环节的风险指标的实测值与对应的关系模型，得到流通环节的产品的相应风险指标的预测值；

33、根据所述风险指标和风险指标预测值，在所述数据库进行匹配；将风险指标预测值与匹配得到的风险指标阈值进行比较，当风险指标预测值大于风险指标阈值时，生成超前预警提示，并调用所述风险指标在数据库中对应的决策方案。

34、本发明还提供一种基于大数据的全链条食品安全智能决策支持系统，其包括：

35、风险指标确定单元，用于确定食品安全敏感类食品的种植环节、养殖环节、运输环节、生产加工环节和流通环节对应的潜在危害，并根据haccp理论体系对所述潜在危害进行危害分析，确定出每种食品安全敏感类食品对应的风险指标；所述潜在危害包括：生物危害、物理危害和化学危害；

36、数据库构建单元，用于构建包括每种食品安全敏感类食品的风险指标、风险指标阈值、以及对应的决策方案的数据库；

37、预警单元，用于根据录入的待评估风险指标和风险指标实测值，在所述数据库进行匹配，并根据预设规则确定预警级别；

38、决策调用单元，用于根据预警级别确定是否调用所述风险指标在数据库中对应的决策方案。

39、进一步地，还包括：

40、数据采集单元，用于采集风险指标超标概率与相关影响因素的历史数据，以及采集相关影响因素的实时数据；

41、第一数据处理单元，用于根据所述数据采集单元采集的风险指标超标概率与相关影响因素的历史数据构建风险指标超标概率分布模型；以及用于根据所述风险指标超标概率分布模型，和所述数据采集单元采集的相关影响因素的实时数据，得到所述风险指标超标的预估概率；

42、高风险预警决策单元，用于当所述预估概率超过预设值时，设定所述风险指标为高风险指标；并调用所述高风险指标在数据库中对应的决策方案，所述决策方案包括涉及环节和预防控制措施。

43、进一步地，所述食品安全敏感类产品为流通环节和前期环节均涉及同一风险指标的食品，所述系统还包括：

44、产品风险指标预测单元，用于构建流通环节中所述风险指标与前期环节中所述风险指标的关系模型；并根据录入的前期环节的风险指标的实测值与对应的关系模型，得到流通环节的产品的相应风险指标的预测值；

45、超前预警决策单元，用于根据所述风险指标和风险指标预测值，在所述数据库进行匹配；将风险指标预测值与匹配得到的风险指标阈值进行比较，当风险指标预测值大于风险指标阈值时，生成超前预警提示，并调用所述风险指标在数据库中对应的决策方案。

46、本发明还提供一种基于大数据的全链条食品安全智能决策支持设备，其包括：

47、存储器，用于存储计算机程序；

48、处理器，用于调用并执行所述计算机程序，以实现如上述任一项所述方法的步骤。

49、本发明提供的技术方案可以包括以下有益效果：

50、本发明提供的基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统，基于食品安全敏感类食品的全链条进行环节梳理，基于haccp理论体系确定风险指标，构建包括风险指标、风险指标阈值、以及对应的决策方案的数据库；根据操作者录入待评估风险指标和风险指标实测值可以自动提示预警级别，并且当预警级别达到一定程度自动提示决策方案。因此，该方法不仅给予操作者以预警提示，还可以提供相应的决策建议，达到对于食品安全问题及时预警，问题环节可追溯、可预防、可解决的效果。由于预警和决策的依据为在众多潜在危害中确定的某一个或某几个指标作为风险指标，避免了数据繁冗，降低了数据承载量，节约运算成本，有利于快速的进行预警和调用决策。

51、本发明提供的基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统可以有效整合食品安全全链条各环节的数据，可以包括农业环境数据、市场监管数据和健康医疗数据，达到全链条的食品安全风险信息数据的无缝连接，实现与食品安全多领域、多环节数据的互通互联、共享的模式，逐步形成统一、科学的食品安全信息评估和预警预报指标体系和智能决策支持系统，及时研究分析食品安全形势，对食品安全事故和隐患做到早发现、早预防、早整治、早解决，把突发的、潜在的食品安全风险降到最小，极大提高我国食品安全从农田到餐桌全链条食品安全监管体系的信息化和智能性，助力提升各地食品安全风险防控水平。

52、本发明提供的基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统还具有一定的经济效益：该技术的实施应用将提升食品全链条监管工作的针对性和有效性，有利于降低市场监管部门食品安全监管成本；可促进企业从食品全链条角度关注产品的品质，将为食品贸易带来直接经济效益。基于供应链全程安全保障体系可防止重大安全事故发生，减少产品不良率导致的经济损失；并提升产业在国际上的竞争力，从国内外双向提高产业产品销量，带动产业经济发展。

53、本发明提供的基于大数据的全链条食品安全智能决策支持方法和系统还具有一定的社会效益：优化食品安全监管体系，提升食品安全监控水平和效率，实现全链条食品安全相关数据的采集、交换和分析，大大提高食品安全风险管理精准性和风险防控效率。

54、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。