大数据环境下肉制品安全质量管理策略

摘 要：在大数据快速发展进程下，肉制品安全质量管理逐渐融入大数据技术等信息技术方式，有效提高了禽畜肉制品安全质量管理操作水平。为了适应当前食品安全质量大数据转型管理要求，本文对大数据环境下肉制品安全质量管理策略进行研究。

关键词：肉制品；大数据技术；数据挖掘；安全质量；管理策略

Safety and Quality Management Strategy of Meat Products in Big Data Environment

LI Mingming1， LI Hongjie2

（1.Henan Meat Technology Innovation Center Co.， Ltd.， Luohe 462000， China; 2.Shuanghui Investment Development Co.， Ltd.， Luohe 462000， China）

Abstract： With the rapid development of big data， the safety and quality management of meat products is gradually integrated into information technology methods such as big data technology， which effectively improves the operation level of safety and quality management of livestock and meat products. In order to adapt to the transformation management requirements of the current food safety quality big data， this paper studies the meat product safety and quality management strategy under the big data environment.

Keywords： meat products; big data technology; data mining; safety quality; management policy

近年来，我国食品行业取得了前所未有的发展，2022年上半年全国规模以上食品企业工业保持着持续增长的态势，增加值同比增长4.1%，其中农副食品加工业增加值同比增长3.3%，食品制造业增加值同比增长4.1%。随着食品经济的发展，禽畜肉制品安全质量问题日益突出，越来越引起人们的重视。

禽畜肉制品中富含蛋白质、脂肪、无机盐及维生素等，可以促进人体的生长发育，调节生理功能，对保持机体正常功能具有较大的作用[1]。但是，部分食品企业为了个人利益，生产加工不合格的肉制品，造成了食品安全事件的发生，如“瘦肉精”事件、“人造猪耳朵”事件、“激素鸡”事件。禽畜肉制品质量问题将直接影响广大消费者的人身、生命安全[2]。肉制品的安全质量管理问题既会影响人们的身心健康，同时也会危害我国食品的经济发展，影响整个社会的安定与和谐，进而降低我国肉制品的出口数量，影响重大[3]。

在过去数十年中，我国相关部门在肉制品安全质量管理方面已经取得了一些突破[4-5]。然而，在当今的大数据环境下，肉制品的信息数据更加庞大，内容更加繁杂。因此，相关部门必须适应大数据环境的发展，充分利用大数据等信息技术手段，不断完善现有的肉制品安全质量管理方式，加强大数据技术的应用范围，增强监管的有效性、准确性和前瞻性，解决肉制品安全质量管理现存问题。利用数据挖掘方法，对肉制品的相关信息数据进行内容采集、属性分类、融合分析及资源整合，从而使肉制品的安全质量管理更加有效。因此，有效利用大数据技术的计算存储能力与数据挖掘方法，对保证肉制品食用安全质量具有重要意义。

1 大数据下的肉制品安全质量管理意义

大数据是指海量数据的集中，通过信息技术等方式能够对大量的线上数据进行有效处理，实现数据综合利用效果。从根本上讲，大数据技术具有及时性、共享性、科学性和客观性等特点，在肉制品安全质量管理过程中，运用大数据技术进行肉制品安全质量监管，可以提高肉制品信息数据的实时共享性，提升禽畜肉制品溯源追溯能力。

随着食品企业的快速发展，各种肉制品信息数据数量呈快速增长趋势。但是，由于信息数据存在不对称性，肉制品安全质量管理效果不佳。而利用大数据技术可以提升肉制品安全质量管理效果，改善肉制品安全监管性能，丰富监督管理工作内容，提升工作效率。通过对肉制品生产加工过程中的信息数据进行整合，可以有效挖掘肉制品信息数据多元信息，从而有效提升肉制品食用安全性，进而达到完善肉制品安全质量管理的目的。

2 肉制品安全质量管理现存的问题

2.1 监管方式不完善

肉制品安全质量管理的监管方式存在一定的弊端，部分食品企业在生产加工肉制品时未按照安全质量管理标准落实，肉制品安全质量难以得到保障。部分未达标的肉制品流入市场，会对人们生命安全造成严重危害。同时，肉制品监管标准在食品抽样检验环节存在漏洞，部分食品企业弱化了食品加工生产的质量，进而加深了肉制品生产加工不规范现象的程度，加剧了肉制品食用安全风险。

2.2 肉制品溯源效果差

肉制品安全质量管理问题频繁发生，溯源能力不足，造成无法有效获取肉制品真实、及时、可靠的信息数据来源。在对肉制品进行安全质量管理时，信息数据存在不对称的情况，导致人们对肉制品安全质量管理存在认识误区，肉制品生产、流通、加工过程的安全质量管理信息化建设不够完善。

2.3 安全质量标准未统一

当前我国肉制品安全质量管理工作起步尚早，信息技术、数据采集、信息整合、预处理等工作缺乏相关的安全质量标准，致使肉制品安全标准之间缺乏关联度，标准不统一，难以对肉制品的生产、加工、运输、销售等环节进行有效把控。同时，我国的肉制品安全质量检测单位数量众多，但是相互之间缺乏协同配合，各自采用未统一的安全质量标准对肉制品进行评定，容易造成肉制品安全质量管理存在较大的信息数据误差。各个检测单位的肉制品检验技术水平和仪器水平也存在较大差别，容易造成肉制品安全质量监督管理偏差。

3 利用大数据技术加强肉制品安全质量管理的策略

3.1 构建肉制品安全质量监管模型

将大数据技术应用于肉制品安全质量管理，其关键在于利用数据挖掘方法解决监管方式不完善的问题，打破肉制品安全质量管理信息壁垒，实现信息高效利用。利用数据挖掘方法获得的肉制品信息数据具有准确性和前瞻性，能够在现有监管方式上，完善肉制品安全质量监管效果，对潜在的肉制品食用安全风险作出预警，从而采取有效的防范和控制措施。

通过构建肉制品安全质量监管模型，可以有效地识别、记录和预测肉制品安全质量管理过程中存在的风险，从根源上避免肉制品安全质量管理风险。数据挖掘方法是大数据技术的应用方式之一，可以通过挖掘的数据信息完善肉制品安全质量管理体系。传统的数据分析往往忽略了禽畜肉制品的基本信息，但利用数据挖掘方法可以从海量信息数据中检索有效信息，将看似不相关的肉制品信息数据进行关联，以此作为肉制品安全质量监管模型要素内容。利用大数据技术采集肉制品生产、加工、销售等数据信息，可以实现对肉制品的综合性管理，构建出肉制品安全质量监管模型，进而确保禽畜肉制品的安全生产。

随着大数据技术的数据驱动和人工智能技术的不断发展，数据分析技术已经被广泛用于肉制品安全质量监管方面。相关部门应以数据挖掘内容为基础，落实安全质量管理标准，构建肉制品安全质量监管模型，确保食品抽样检验环节有效性，使肉制品安全质量管理得到保障。同时，通过肉制品安全质量监管模型对食品企业肉制品加工生产质量进行把控，及时遏制肉制品生产加工不规范现象，降低肉制品食用安全风险。

3.2 建立肉制品溯源体系

通过大数据技术建立肉制品溯源体系，从禽畜养殖、生产加工、物流运输、包装零售及政府监管等环节对肉制品的生产、加工、销售进行溯源跟踪，方便消费者、超市、商场、饭店等购买主体通过溯源代码及网站对肉制品进行信息数据查询。选择耳标的方式，对禽畜进行射频识别（Radio Frequency Identification Technology，RFID），记录禽畜的个体信息，并将信息储存在RFID。将禽畜个体信息、屠宰加工编码、药品信息、检疫信息及销售信息等纳入到肉制品溯源体系，当出现禽畜流感或其他禽畜肉制品质量问题时，可以利用溯源代码，追踪到禽畜肉制品生产加工过程中的所有环节。根据肉制品溯源体系，可以查询肉制品安全质量管理出现问题的环节，明确安全管理职责，并及时对问题进行整改。

肉制品溯源体系还可以实现对禽畜肉制品生产过程中的生活情况、安全检疫、疫苗接种等信息数据的实时监控和数据传输。食品生产企业以电子标识RFID的方式将特定的信息进行存储，利用GPS及储存式环境感应器实现肉制品的地理位置及分布，借由储存感应器及RFID监测肉制品生产及供应链条中的每一个节点，并对其进行即时查询。购买者可以通过肉制品溯源体系，获取禽畜肉制品的生产日期、产地、检疫、保质期等肉制品的质量等信息。通过对肉制品信息数据进行高效存储和共享，使得肉制品溯源体系进一步得到完善。

在大数据环境下，通过肉制品溯源体系可以有效解决肉制品生产、加工、供应过程中的安全质量管理问题，提高肉制品的质量和安全性。从食品企业的视角来看，禽畜肉制品在生产、加工、配送及消费等各个环境过程中均存在一定的安全质量风险，利用肉制品溯源体系记录每个环节的信息，可以减少安全质量风险发生的概率。通过各信息平台之间的肉制品溯源体系互联互通，可以为食品企业禽畜肉制品生产加工等各个流程的安全质量管理提供决策依据。

3.3 开发肉制品信息共享平台

健全肉制品安全质量管理有关法律法规，创新肉制品监管机制，强化肉制品监督管理效能，开发肉制品信息共享平台。通过大数据技术健全肉制品溯源体系，根据肉制品溯源体系获取禽畜肉制品流通环节中的各种信息数据，进而开发肉制品信息共享平台。通过数据聚类的方法对肉制品供应商、加工商、分销商及物流商等信息数据进行整合，将有效信息数据上传至云端，开发出基于信息共享的肉制品安全质量管理平台。利用大数据技术将禽畜肉制品的生产加工各个环节的信息规范化和透明化，降低肉制品安全质量隐患。将零散的信息数据进行集成，使肉制品各个环节之间的信息数据相互融合共享，形成肉制品信息共享平台。运用数据层次分析的方法，分析大量与肉制品安全质量有关的信息，挖掘这些信息的潜在属性，从而为肉制品安全质量管理工作的科学化和实效性奠定基础。

利用大数据云计算技术，对肉制品数据进行创新性的规范化集成，建立数据检索规范化流程，在此基础上建立肉制品安全风险信息数据库，将云计算得到的信息数据存储至数据库中，以备后续跨部门之间的肉制品安全质量管理交流。还要注意及时更新肉制品安全风险信息数据库中的食品企业信息及监管法规数据，通过多元信息融合的方式强化肉制品食用安全性的监管与预警能力，从而提升肉制品安全风险识别能力。开发肉制品信息共享平台，可以加强食品企业新业态、新技术和新产品的监管效能，建立以大数据技术为基础的肉制品风险评估模式，强化肉制品安全质量管理能力，以此加快推进我国肉制品安全生产进程，扩大肉制品出口范围。

在肉制品安全质量管理信息链中，各消费者、食品企业、监管部门之间的肉制品安全质量管理信息平台是共享的，通过一体化的信息集中整合方式，提升信息数据融合程度，能够及时监管肉制品流通过程中产生的问题，缩短关键节点的检索时间，提高追踪溯源效果，及时查询到肉制品安全质量问题的源头，并对问题源头进行问责处理并将肉制品收回处理。在应用大数据技术进行肉制品安全质量管理工作时，要依据数据分析方法获取肉制品的总体状态，利用数据库中海量的信息数据对当前的肉制品进行安全评估，以此确保肉制品的食用安全性。在肉制品信息共享平台中，上传肉制品信息，使共享群体可以及时全面了解肉制品的安全质量信息，完善肉制品基础设施，提升信息共享平台运行效能。

4 结语

综上所述，大数据技术对我国的肉制品安全质量管理具有积极的促进作用，为我国的食品行业发展带来了新的机遇。因此，需要构建肉制品安全质量监管模型、建立肉制品溯源体系、开发肉制品信息共享平台，不断加强对肉制品信息数据的整合利用，保障肉制品的食用安全性，进而为提高肉制品安全质量管理水平提供有效保障。

参考文献

[1]何晓荣.大数据背景下食品安全管理模式构建[J].中国食品，2021，44（11）：44-45.

[2]王永真，张雪，卢作焜，等.基于大数据的肉制品安全预警分析[J].许昌学院学报，2020，39（5）：109-113.

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[4]王娟强，齐婧，李贺楠，等.发酵肉制品食品安全风险分析及监管建议[J].肉类研究，2021，35（8）：54-63.

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