数智化赋能食品安全与质量控制
作者: 郑韵 文煦 陈虹洁 胡梦婷 曹雪婷摘 要:随着科技的快速发展,数智化技术在各个领域的应用日益广泛。在食品安全与质量控制方面,数智化的赋能作用愈发凸显。本文深入探讨了数智化技术在食品安全与质量控制中的重要性、具体应用、面临的挑战以及未来发展趋势,旨在为提升食品安全与质量控制水平提供有益参考和借鉴。
关键词:数智化;食品安全;质量管理
Digital Intelligence Empowers Food Safety and Quality Control
Abstract: With the rapid development of science and technology, the application of digital intelligence technology is increasingly extensive in various fields. In terms of food safety and quality control, the empowering effect of digital intelligence has become increasingly prominent. In this paper, the importance, specific application, challenges and future development trend of digital intelligence technology in food safety and quality control are discussed in depth, aiming at providing useful reference for improving food safety and quality control.
Keywords: digital intelligence; food safety; quality control
食品安全是关系国计民生的重大问题,直接影响着人们的身体健康和生命安全,质量控制则是确保食品从生产到消费各个环节符合标准和要求的重要保障。通过运用大数据、人工智能、物联网等先进技术,可以实现对食品生产、加工、流通及销售等全链条的精准监控和管理,提高食品安全与质量控制的效率和水平[1-2]。
1 数智化在食品安全与质量控制中的重要性
1.1 提高监管效率
传统的食品安全监管主要依靠人工检查和抽样检测,存在效率低下、覆盖面不全等问题。数智化技术可以实现实时监测和大数据分析,及时发现潜在的食品安全风险,提高监管的针对性和有效性。例如,通过物联网传感器可以对食品生产环境的温度、湿度、空气质量等进行实时监测,一旦出现异常,系统可以立即发出警报,以便及时采取相应措施。
1.2 增强溯源能力
食品安全溯源是保障消费者权益的重要手段。利用数智化技术建立完善的食品溯源体系,可以实现从原材料采购、生产加工、物流运输到销售的全程追溯[3]。消费者可以通过扫描二维码等方式获取食品的详细信息,包括生产厂家、生产日期、批次号及原材料来源等,从而增强对食品安全的信心。同时,溯源体系也有助于在发生食品安全事件时,快速准确地确定问题根源,采取有效的召回和处理措施。
1.3 提升质量管理水平
利用数智化技术对食品生产过程中的各个环节进行精细化管理,可以提高产品质量的稳定性和一致性[4]。例如,利用人工智能技术可以对生产设备进行故障预测和诊断,可以提前发现潜在的设备问题,避免因设备故障影响食品质量。
1.4 促进信息共享与协同管理
数智化平台有助于实现政府监管部门、企业、消费者之间的信息共享和协同管理。政府监管部门可以及时发布食品安全政策法规和监管信息,企业可以上传食品生产和质量检测数据,消费者可以反馈食品质量问题和意见建议。通过信息共享和协同管理,可以形成全社会共同参与的食品安全治理格局,提高食品安全与质量控制的整体水平。
2 数智化在食品安全与质量控制中的具体应用
2.1 大数据分析
大数据分析是数智化在食品安全与质量控制中的重要应用之一。食品企业利用大数据分析技术,对其生产的各类食品在不同地区的销售数据、消费者反馈数据以及质量检测数据进行综合分析[5]。例如,利用该技术分析发现,某一地区的某款产品在特定时间段内消费者投诉率较高,主要问题集中在口感和包装完整性方面,企业立即对该地区的生产和物流环节进行排查,发现是由于当地的仓储条件不佳,导致产品受潮,影响了口感。同时,物流过程中的不当操作也导致了包装破损。企业针对这些问题及时调整了仓储管理措施和物流操作规范,最终有效降低了该产品的投诉率,提高了产品质量。
2.2 人工智能
人工智能在食品安全与质量控制中也有广泛应用。例如,引入人工智能图像识别系统,对生产线上的食品进行实时检测,能够快速准确地识别食品中的异物,如金属碎片、塑料颗粒等,从而大大提高产品的安全性。此外,机器学习算法可以对食品生产过程中的数据进行采集和分析,有助于预测设备的故障发生时间,提前通知维修人员进行维护,从而能够有效避免因设备故障导致生产中断和出现质量问题。此外,人工智能还可以用于食品安全风险评估和预警,为监管部门提供决策支持。
2.3 物联网
物联网技术可以实现对食品生产、加工、流通及销售等全链条的实时监测和管理[6]。生鲜食品企业利用物联网技术,在运输车辆和仓库中安装温度、湿度传感器,对生鲜食品的运输和储存环境进行实时监测。一旦环境参数超出设定范围,系统会立即发出警报,提醒工作人员采取相应措施。在运输过程中,如果车厢内温度过高,系统会自动通知司机开启制冷设备,确保生鲜食品始终处于适宜的储存环境。此外,企业还可以通过物联网平台对生产设备进行远程监控和管理,及时发现设备故障并进行维修,以提高生产效率和产品质量。
2.4 区块链
区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点,在食品安全溯源方面具有广阔的应用前景。农产品企业可利用区块链技术构建食品安全溯源体系,全面记录农产品从种植、采摘、加工至销售各环节的信息。消费者可以通过手机扫描产品上的二维码,查看农产品的种植地点、施肥情况、采摘时间、加工过程以及质量检测报告等详细信息。这种透明的溯源方式不仅让消费者更加放心地购买农产品,也提高了企业的品牌信誉度。同时,由于区块链技术的不可篡改特性,有效防止了假冒伪劣产品的出现,保障了食品安全。
3 数智化在食品安全与质量控制中应用面临的挑战
3.1 技术层面
(1)数据准确性和质量问题。数智化技术高度依赖数据,但在食品生产和流通过程中,数据的采集可能存在误差、缺失或不完整的情况。例如,传感器故障、人为数据录入错误等,都会影响数据分析的结果,进而影响食品安全与质量控制的决策。
(2)技术兼容性和集成性难题。食品行业涉及诸多环节,不同的企业、设备和软件之间可能存在兼容性问题。将数智化技术集成到现有的食品生产和管理系统中,需要解决不同技术之间的接口、协议和数据格式的匹配问题,增加了技术实施的难度和成本。
(3)技术更新换代的压力。数智化技术发展迅速,新的技术和算法不断涌现。食品企业需要不断跟进技术的发展,更新和升级现有的数智化系统,以保持在食品安全与质量控制方面的竞争力。然而,技术更新需要投入大量的资金和人力资源,对于一些小型企业来说可能是一个沉重的负担。
3.2 成本层面
(1)高昂的初始投资。引入数智化技术需要购买相关的设备、软件和系统,如传感器、大数据平台、人工智能算法等,这需要大量的资金投入。对于一些中小型食品企业来说,高昂的初始投资可能成为相关企业应用数智化技术的障碍。
(2)运维成本较高。数智化系统的运行和维护需要专业的技术人员,企业需要投入大量的资金进行人员培训和技术支持。此外,系统的升级、维护和数据管理也需要持续的资金投入,增加了企业的运营成本。
3.3 人才层面
(1)专业人才短缺。数智化技术在食品安全与质量控制领域的应用需要既懂食品科学又懂信息技术的复合型人才,目前企业难以找到合适的人才来支持数智化系统的开发、实施和运维,这限制了数智化技术在食品行业的广泛应用。
(2)员工培训难度大。现有的食品行业从业人员缺乏相关的信息技术知识和技能,需要进行大量的培训才能适应数智化技术的应用。然而,员工培训需要时间和资金投入,且培训效果可能不理想,这也将影响数智化技术的推广和应用。
3.4 法律和监管层面
(1)法规和标准不完善。数智化技术在食品安全与质量控制领域的应用属于一个新兴的领域,相关的法规和标准可能还不完善。这导致企业在应用数智化技术时缺乏明确的指导和规范,容易出现违规行为。例如,在数据隐私保护、算法透明度等方面,目前的法规和标准还不够明确,给企业和监管部门带来了一定挑战。
(2)监管难度增加。数智化技术的应用使得食品生产和流通过程更加复杂和透明,监管部门需要具备相应的技术能力和手段对企业进行监管。然而,目前监管部门的技术水平和监管能力尚无法适应数智化技术的快速发展,导致监管难度增加。
3.5 安全和隐私层面
(1)数据安全风险。数智化技术应用过程中涉及大量的食品安全和质量数据,这些数据包含了企业的商业机密和消费者的个人信息,如果数据被黑客攻击、泄露或篡改,将会给企业和消费者带来巨大的损失。
(2)隐私保护问题。在数智化技术的应用过程中,消费者的个人信息和消费习惯等隐私数据可能会被收集和分析。如果企业没有采取有效的隐私保护措施,可能会侵犯消费者的隐私权,引发消费者的不满和相关法律纠纷。
4 数智化在食品安全与质量控制中应用的发展趋势
4.1 技术融合创新
随着科技的不断进步,数智化技术将不断融合创新,为食品安全与质量控制提供更加先进的解决方案。例如,人工智能、大数据、物联网及区块链等技术的融合应用,可以实现更加精准的食品安全风险评估和预警,确保更加高效的溯源管理和质量控制[7]。
4.2 智能化监管
未来,食品安全监管将更加智能化。建立智能化监管平台,实现对食品生产、加工、流通及销售等全链条的实时监测和智能分析,及时发现潜在的食品安全风险,提高监管的效率和水平。同时,智能化监管平台还可以实现与企业、消费者之间的信息互动和协同管理,形成全社会共同参与的食品安全治理格局[8]。
4.3 个性化服务
数智化技术可以为消费者提供个性化的食品安全服务。通过分析消费者的饮食偏好、健康状况等信息,为消费者推荐适合的食品产品,并提供个性化的食品安全建议和指导。同时,企业也可以根据消费者的需求和反馈,优化产品设计和生产工艺,提高产品的质量和满意度。
4.4 国际合作与交流
食品安全是一个全球性问题,需要各个国家和地区之间加强合作与交流。数智化技术的发展为国际间的食品安全合作提供了新的机遇。通过建立国际间的数智化食品安全合作平台,可以实现信息共享、技术交流和经验借鉴,共同提升全球食品安全与质量控制水平。
5 结语
数智化技术为食品安全与质量控制带来了新的机遇和挑战。大数据分析、人工智能、物联网及区块链等技术的应用,可以提高监管效率、增强溯源能力、提升质量管理水平、促进信息共享与协同管理。然而,数智化在食品安全与质量控制中的应用也面临着技术标准不统一、数据安全与隐私保护、人才短缺、成本较高等挑战。未来,相关部门应积极应对挑战,充分发挥数智化技术的优势,不断提升食品安全与质量控制水平,为保障人们的身体健康和生命安全做出更大的贡献。
参考文献
[1]臧冀原,季桓永,黄庆学.数智化赋能传统产业转型升级[J].中国科学院院刊,2024,39(7):1183-1190.
[2]郑虎哲,董海军,孙林.数智化时代背景下“苏食智链”食品安全监管平台建设路径研究[J].现代食品,2023,29(1):139-143.
[3]梁冠,王雅菲,胡党中,等.数智化赋能广西生猪屠宰产业发展的思考与展望[J].中国食品,2024(12):122-124.
[4]陈勇军,虞宏,张晓.基层食品安全治理现代化的实现路径研究:以杭州市为例[J].中国市场监管研究,2024(4):34-38.
[5]程敏.以数智科技铸造现代食品集团的核心竞争力[J].中国农垦,2022(2):39-41.
[6]付友,都振玉,张兴国,等.肉鸭养殖数智化云平台的设计与实现[J].家禽科学,2022(10):43-45.
[7]常理.数智赋能高质量发展中国酒业举杯向未来[J].中国食品,2023(9):110-111.
[8]谭砚文,李丛希,宋清.区块链技术在农产品供应链中的应用:理论机理、发展实践与政策启示[J].农业经济问题,2023(1):76-87.