数字孪生技术在提升食品生产加工安全管理效能中的应用研究

摘 要：食品生产加工安全是关乎公众健康和社会稳定的重要议题。随着数字化时代的到来，数字孪生技术为食品生产加工安全管理带来了新的机遇和挑战。本文深入探讨数字孪生技术在食品生产加工安全管理中的应用原理、关键技术、应用场景以及面临的挑战与对策，旨在揭示其在提升安全管理效能方面的巨大潜力，为推动食品行业的可持续发展提供理论支持和实践指导。

关键词：数字孪生技术；食品生产加工；安全管理效能

Abstract： Food production and processing safety is an important issue related to public health and social stability. With the advent of the digital age， digital twin technology has brought new opportunities and challenges to food production and processing safety management. This article explores in depth the application principles， key technologies， application scenarios， challenges， and countermeasures of digital twin technology in food production and processing safety management， aiming to reveal its enormous potential in improving safety management efficiency and provide theoretical support and practical guidance for promoting the sustainable development of the food industry.

传统的食品生产加工安全管理方法往往依赖于人工巡检、抽样检测和经验判断，存在信息滞后、准确性不足、管理效率低下等问题。数字孪生技术作为一种新兴的数字化技术，通过构建物理实体的虚拟模型，为食品生产加工安全管理提供了一种全新、高效的解决方案。

1 数字孪生技术概述

1.1 数字孪生的概念与内涵

数字孪生是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实体装备的全生命周期过程。其不仅仅是对物理实体的简单数字化复制，更是结合实时数据的驱动，实现对物理实体的实时监测、分析、预测和优化控制，达到与物理实体高度协同的状态[1]。

1.2 数字孪生的关键技术

1.2.1 建模与仿真技术

建模与仿真技术是利用三维建模、系统动力学建模、有限元分析等方法，构建食品生产加工过程的虚拟模型，模拟生产设备的运行状态、工艺流程的执行情况以及食品在加工过程中的物理化学变化。

1.2.2 物联网技术

物联网技术是利用传感器、射频识别、无线通信等技术，实现食品生产加工现场各类设备、物料和环境参数的数据采集和传输，为数字孪生模型提供实时、准确的数据支持[2]。

1.2.3 大数据与人工智能技术

大数据与人工智能技术是对海量的生产数据进行存储、管理和分析，挖掘数据背后的潜在规律和趋势，利用机器学习、深度学习等人工智能算法实现生产过程的故障预测、质量评估和风险预警，为安全管理决策提供智能化支持。

1.2.4 云计算技术

云计算技术能提供强大的计算能力和存储资源，支持数字孪生模型的运行和数据处理，实现不同地域、不同部门之间的数据共享和协同工作，降低企业的信息化建设成本[3]。

2 数字孪生技术在食品生产加工安全管理中的应用原理

2.1 数据采集与传输

在食品生产加工车间、仓库等场所部署各类传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、气体传感器和图像传感器等，实时采集生产设备的运行参数、食品加工的工艺参数、环境条件以及物料的状态信息等。利用物联网将这些数据传输到数字孪生平台，为虚拟模型的实时更新提供数据基础。

2.2 虚拟模型构建与映射

基于采集到的数据，运用建模与仿真技术，构建生产设备的三维模型、工艺流程的逻辑模型、食品质量变化的数学模型等食品生产加工系统的数字孪生模型。建立物理实体与虚拟模型之间的对应关系和数据映射机制，确保虚拟模型能准确反映物理实体的实际状态和行为。

2.3 实时监测与分析

数字孪生模型在实时数据的驱动下，对食品生产加工过程进行全方位、动态的监测和分析。通过与预设的安全标准和工艺参数进行对比，及时发现生产过程中出现的设备故障、工艺偏差、环境超标等异常情况，并对这些异常情况进行定位和量化分析，评估其对食品安全的潜在影响[4]。

2.4 预测与优化决策

利用大数据和人工智能技术，对历史数据和实时数据进行深度挖掘和分析，建立设备故障预测模型、食品质量预测模型、食品安全风险预测模型等生产过程的预测模型。根据预测结果，提前制订设备维护、工艺参数、原材料采购等相应的优化策略，实现对食品生产加工过程的前瞻性管理，降低食品安全事故的发生概率[5]。

3 数字孪生技术在食品生产加工安全管理中的应用场景

3.1 生产设备管理

在生产设备上安装传感器，实时采集生产设备的振动、温度、压力和转速等运行参数，并传输到数字孪生模型中。利用数据分析算法对这些参数进行实时监测和分析，建立设备的健康状况评估模型，实现对设备故障的早期预警和精准诊断。此外，根据设备的运行状态和故障预测结果，制订合理的设备维护计划和保养策略，实现设备的预防性维护。同时，利用数字孪生模型优化设备的工作转速、温度设定值等运行参数，提高设备的生产效率和能源利用率，降低设备的故障率和维修成本，保障食品生产的连续性和稳定性。

3.2 质量管理

在食品生产加工过程中，利用传感器和物联网技术对食品的关键质量指标，如温度、湿度、酸碱度和营养成分等进行实时监测，并将这些数据与数字孪生模型中的质量标准进行对比分析。一旦发现食品质量指标出现异常波动，立即追溯问题产生的源头，如原材料批次、加工环节、操作人员等，采取相应的纠正措施，防止不合格食品流入市场。此外，基于大数据分析和机器学习算法，对食品生产过程中的质量数据进行建模和预测，提前发现可能影响食品质量的潜在因素，并通过优化生产工艺、调整原材料配方、加强人员培训等措施进行质量改进，提高食品的整体质量水平和稳定性，增强企业的市场竞争力。

3.3 食品安全风险评估与预警

①数字孪生技术可整合食品生产加工过程中的原材料信息、生产工艺参数、设备运行状况、环境监测数据和人员操作记录等各类数据，通过数据分析和挖掘技术识别可能导致食品安全风险的关键因素，如微生物污染、化学物质残留、物理异物混入等，并对这些风险因素的发生概率和影响程度进行量化评估。②根据风险评估结果，建立食品安全风险预警模型，设定相应的预警阈值。当数字孪生模型监测到食品安全风险指标超过预警阈值时，及时发出预警信息，通知相关人员采取应急措施，如停止生产、召回产品、调整生产工艺等，最大限度地降低食品安全事故的损失，并缩小影响范围，保障公众的身体健康和生命安全。

3.4 供应链管理

利用数字孪生技术，构建食品供应链的全流程虚拟模型，实现从原材料供应商、生产加工企业、物流配送中心到销售终端的供应链可视化管理。各环节的企业可以通过数字孪生平台实时共享生产计划、库存信息、物流状态和销售数据等，加强供应链各环节之间的协同合作，提高供应链的响应速度和运作效率，降低库存成本和物流风险，确保食品的及时供应和质量安全。此外，利用大数据分析和仿真技术对食品供应链进行优化模拟，预测不同市场需求、原材料价格波动、物流配送延迟等情况下的供应链绩效，帮助企业制订合理的采购计划、生产计划、配送计划和库存策略，提高供应链的整体效益和抗风险能力，保障食品供应链的稳定运行。

4 数字孪生技术在食品生产加工安全管理中应用面临的挑战与对策

4.1 数据安全与隐私保护

数字孪生技术的应用需要对数据进行采集、传输、存储和分析，存在数据泄露、篡改、滥用等安全风险，一旦发生数据安全事件，将对企业的声誉和消费者的权益造成严重损害。企业应加强数据安全管理体系建设，采用加密技术、访问控制、数字证书等手段确保数据的保密性、完整性和可用性。同时，建立严格的数据访问权限管理制度，明确不同岗位人员的数据访问级别和范围，防止内部人员的违规操作。此外，企业还应定期对数据系统进行安全漏洞扫描和修复，增强员工的数据安全意识，提高企业的数据安全防护能力。

4.2 技术标准与规范缺失

目前，数字孪生技术在食品生产加工领域的应用尚处于探索阶段，缺乏统一的技术标准和规范，不同企业和机构开发的数字孪生系统在数据接口、模型构建、功能实现等方面存在差异，导致系统之间的兼容性和互操作性较差，难以实现数据的共享和协同工作，限制了数字孪生技术的大规模推广和应用。政府部门应加强对数字孪生技术在食品行业应用的引导和支持，组织行业专家、企业代表和科研机构共同制定数字孪生技术中数据格式标准、模型构建规范、接口协议标准和安全标准等方面的标准和规范，为数字孪生技术的应用提供统一的技术框架和指导原则。同时，鼓励企业积极参与标准的制定和修订工作，结合自身的实践经验和技术优势，推动数字孪生技术标准的不断完善和优化。

4.3 系统集成与成本效益平衡

食品生产加工企业通常已经拥有一定的信息化系统，如企业资源计划、生产执行系统、质量管理系统等，数字孪生技术的应用需要将这些现有系统与数字孪生平台进行集成整合，实现数据的互联互通和业务流程的协同优化。然而，系统集成过程中存在技术复杂性高、接口不兼容、数据格式不一致等问题，导致集成难度较大、成本较高。同时，企业在应用数字孪生技术时，还需要考虑技术投入与经济效益之间的平衡，确保数字孪生技术的应用能为企业带来实际的价值回报。企业在实施数字孪生技术之前，应进行全面的系统规划和需求分析，制订详细的系统集成方案，选择具有丰富经验和专业技术能力的系统集成商，确保数字孪生平台与现有信息系统的无缝对接和高效集成。在技术选型和方案设计过程中，充分考虑企业的实际业务需求和经济承受能力，避免盲目追求技术先进性而忽视成本效益。同时，通过对数字孪生技术应用效果的持续评估和优化，不断挖掘其潜在的经济效益和社会效益，如提高生产效率、降低质量损失、减少食品安全事故风险等，实现技术投入与产出的良性循环，提升企业的核心竞争力和可持续发展能力。

5 结语

数字孪生技术作为一种具有巨大潜力的数字化技术，在提升食品生产加工安全管理效能方面展现出独特的优势和广阔的应用前景。通过构建食品生产加工系统的数字孪生模型，实现对生产过程的实时监测、分析、预测和优化决策，能有效提高食品生产加工的安全性、稳定性和质量水平，降低食品安全事故的发生概率，保障公众的身体健康。

参考文献

[1]张艺华，张焱.数字孪生技术在食品专业虚拟仿真实验新型教学模式的应用[J].农产品加工，2024（6）：125-130.

[2]匡红云，郝皓，游世胜，等.数字孪生赋能预制菜冷链发展的研究进展[J].现代食品科技，2024，40（6）：356-363.

[3]胡斌，郭慧，陶雄杰.面向冷链智能立体仓库的数字孪生系统构建[J].包装工程，2024，45（1）：191-200.

[4]左文娟，宁萌，王琨，等.基于数字孪生的机器人工程专业虚拟仿真实践平台设计[J].实验室研究与探索，2024，43（3）：6-11.

[5]陈彦秋，吴天豪，刘彦，等.EGR模块的数字孪生系统构建方法研究[J].现代制造工程，2024（11）：51-59.

作者简介：李芳梅（1991—），女，福建三明人，硕士在读。研究方向：行政管理。

通信作者：廖菁（1970—），男，湖南长沙人，博士，副教授。研究方向：行政管理。E-mail： 304906848@qq.com。