基于可拓决策的奶制品安全预警模型研究

2018-05-17 09:21
福建质量管理 2018年10期
关键词:奶制品乳制品关联度

(云南大学 云南 昆明 650000)

一、引言

随着经济的高速发展,人们的生活水平得到了极大地提高,奶制品市场拥有着巨大的消费群体,奶制品的安全关乎着千千万万的生命,然而我国奶制品安全事件却不断被曝光,从三鹿奶粉三聚氰胺事件到皋阳劣质奶粉事件,从圣元奶粉“性早熟事件”到雀巢奶粉碘超标事件,甚至蒙牛、伊利等一大批行业的领军企业与名牌企业都被曝出具有严重的产品质量问题,奶制品事件的曝光引发了公众对于奶制品消费安全极大的质疑。尽管奶制品安全事件的曝光已有时日,但中国中央电视台《每周质量报告》调查发现,仍有7成中国民众不敢买国产奶,奶制品安全问题受到各界学者的关注,成为食品安全方面的重要研究领域。

有关奶制品安全的研究主要集中于奶制品安全问题的分析和奶制品管理和监管方面,不同学者从不同角度出发对该问题进行了探索,白宝光(2017)[1]、 达古拉(2015)[2]等从经济学视角分析了我国乳制品质量安全问题的根源,提出治理机制的创新对策。蔡文青等(2011)[3]提出基于RFID技术的奶品质的溯源管理,延伸奶制品安全监管到生产的各个环节。张娴娴(2017)[4]从产业链角度对奶制品安全管理进行探讨,认为应加强奶制品产链的一体化管理,加强奶制品供应链监管,完善企业与奶农的利益链接机制。慕永利(2006)[5]从供应链视角出发,分析奶制品供应链上每个环节存在的质量隐患并提出建议。宋宝娥(2016)[6]在分析乳制品供应链流程的基础上,结合HACCP管理体系制定了原奶HACCP计划表等,以期为乳制品供应链质量安全的监控提供理论参考和实践指导。范聪(2017)[7]从政府、行业、企业及消费者四维度共同监管角度出发,指出应建立科学健全乳制品安全监管机制,落实严格乳制品准入及召回制度等,确保社会大众放心消费液态乳制品。有关奶制品安全预警方面的研究主要有:杨美婷等(2017)[8]通过用户画像技术和数据挖掘技术构建乳制品的"产品画像",确定乳制品的相关安全属性并确定属性的权重,建立乳制品安全预警系统。冯春雨等(2017)[9]通过在乳制品安全监测平台中加入改进后的预警模块实现实时分析乳制品企业上报数据并及时发现和处理潜在的风险,从而大大提高了乳制品安全监管水平。张凯等(2017)[10]基于熵理论构建了乳制品质量安全危机预警过程模型,并结合内蒙古自治区乳制品企业进行了实证研究。高玲(2016)[11]运用BP神经网络构建乳制品预警的智能模型。

综上研究,目前我国学者有关奶制品安全的研究十分常见,但多数集中于对奶制品安全问题的监管、治理的探索,大部分属于定性评价,而有关定量研究仍属少数。而在定量评价的文献中,有关奶制品安全预警的研究大多运用数据挖掘等技术,利用可拓学理论进行探索的研究并不常见,且在预警指标体系中指标权重的确立方法不一,对食品安全预警状态有不同程度的影响,因此关于奶制品安全的预警尚未有统一的说法。本文基于可拓综合评价法建立奶制品安全预警模型并进行实证分析,试图探索一种奶制品安全的预警模型,并根据预警状态提出奶制品安全管理的相关建议。

二、基于可拓决策的奶制品安全预警模型构建

1.可拓学理论

可拓学思想是将评价的对象视为物元或基元,通过对物元或基元进行分析确定不同的评价等级和标准,之后再通过关联函数计算关联度,划分待评价对象隶属于不同评价等级的程度,进而对待评价对象进行分类排序。

定义1:把物N,特征c及N关于c的量值v构成的有序三元组N=(N,c,v)作为描述物的基本单元,成为一维物元,N,c,v三者称为物元R的三要素,其中,c和v构成二元组M=(c,v)称为N的特征元。

定义2:如果一物N具有n个特征,其n个特征c1,c2,...,cn及N关于cn(i=1,2,...,n)对应的量值为vn(i=1,2,...,n),

2.奶制品安全预警模型构建

(1)奶制品安全预警经典域、节域和预警对象确定

令奶制品安全等级N1,N2,...,Nm,建立相应的物元:

式中:Nj为划分的j个奶制品预警等级(j=1,2,...,m);

ci为安全等级Nj的特征(i=1,2,...,n);

vji为Nj关于ci所规定的量值范围,另外,各项预警指标在各安全等级阈值的确定主要参考国家、行业和地方规定的食品质量标准、背景和地方标准,结合现有研究文献和我国食品安全实际情况,确定预警指标阈值,根据预警指标阈值确定经典域、节域。

对于经典域,构造其节域Rp(Rp⊃Rj),Rp记为:

式中:Np,p为食品安全等级的全体;奶制品安全预警问题表示为:P = {重警→中警→轻警→无警→安全};vip为Np关于ci所取的量的范围。

(2)确定各指标权系数

假设指标ci的权重系数是λ,指标权重系数是决定各项指标重要性的系数,指标权重参考文献《基于供应链视角的奶制品安全预警指标体系》[12],具体见表3所示。

(3)奶制品安全关联度计算方法

通常,第i(i=1,2,...,n)个指标数值域属于第j(j=1,2,...,m)个安全等级的关联函数为:

关联度Kj(vi)为各安全因子关于安全等级的关联度,表示预警对象符合食品安全级别的隶属程度。

(4)奶制品安全度计算与安全预警等级评定

不同预警度有不同的关联度值Kj(vi),Kj(vi)越大则指标与预警度之间关联度越高,Kj(vi)最大值对应的预警度即位预警状态,根据关联度Kj(vi)判定奶制品安全隶属于重警、中警、轻警、无警或者安全,据此做出预警状态识别。

三、奶制品安全预警模型的实证应用

1.奶制品安全预警等级划分与阈值确定

参考国家、行业和地方规定的食品质量标准、背景和地方标准,结合现有研究文献和企业现实状况得到各项食品安全等级及范围:重警→中警→轻警→无警→安全

表1 奶制品安全等级及指标范围

数据来源:作者整理

2.确定经典域、节域和待预警对象

经典域、节域分别如下所示:

3.预警指标原始数据

经过实地调查,并向A乳制品企业安全质量检测中心收集的相关数据进行整理,得到A乳品企业鲜牛奶供应链的各项指标数据如表2所示:

表2 A乳制品企业鲜奶安全预警指标原始数据

4.指标权重

表3 奶制品安全预警指标权重表

数据来源:参考文献《基于供应链视角的奶制品安全预警指标体系》

5.关联度函数值、判断预警级别

根据前文安全等级的关联函数,利用MATLAB进行计算,得到各指标关于评价级别的关联函数值,如表4所示:

表4 A乳制品企业奶制品安全指标关联值

数据来源:计算所得,作者整理

考虑权重因素计算等级关联度得到:

表5 A乳制品企业奶制品安全等级关联度值

数据来源:作者整理

综上得到A乳制品奶制品供应链安全度应处于无警等级。分析12个指标的关联值发现,水质量、养殖表转化宿舍比例和加工环境卫生状况处于轻警状态,主要属于奶源供应安全和加工环节的问题,在日常管理中应加强这两方面的管理,改进其中诸如奶牛饮水质量、养殖禽舍的问题;除此之外大多指标处于无警状态,但也不能掉以轻心,应注意防止问题的出现,主要是加工、储藏环节。消费安全方面的大多处于安全等级,应继续发扬该方面的行为。

四、结束语

本文基于可拓综合评价法和供应链的奶制品安全预警指标体系的基础之上建立了奶制品安全预警模型,并运用该模型对某乳制品企业的奶制品安全状态进行判别,针对各指标的预警状态对该乳制品企业的奶制品安全管理提出建议。研究发现,基于可拓决策的奶制品预警模型能够有效计算出奶制品的当前安全等级,不足之处指标的确立仅根据参考文献所得,尚未根据企业自身特色进行修正,未来的研究可根据不同行业、不同企业、不同地域的区别制定不同的指标体系;另外,本文仅讨论基于可拓综合评价法的预警模型在奶制品预警状态中的适应,在其他领域是否适用尚待研究和发现。

【参考文献】

[1]白宝光, 马军. 乳制品质量安全问题治理机制创新研究[J]. 科学管理研究, 2017(1):75-78.

[2]达古拉, 韩柱. 乳制品质量安全问题的经济学解析[J]. 经济纵横, 2015(4):57-60.

[3]蔡文青, 梁斌. 基于RFID技术的原料奶安全溯源管理的研究及实现[J]. 湖北农业科学, 2011, 50(7):1473-1475.

[4]张娴娴, 龚晓菊. 基于产业链优化的乳制品安全问题研究进展[J]. 乳业科学与技术, 2017, 40(3):24-28.

[5]慕永利, 徐贤浩. 我国乳品供应链质量安全管理问题探讨[J]. 中国食物与营养, 2006(12):16-17.

[6]宋宝娥, 朱文英, 李晓明. 基于模糊综合评判的农产品冷链物流质量安全评价研究[J]. 食品与生物技术学报, 2013, 32(10):1057-1062.

[7]范聪, 刘海云, 刘万里. 大部制改革后液态乳制品安全监督管理机制研究[J]. 中国乳品工业, 2017, 45(3):39-42.

[8]杨美婷, 刘蓓琳, 王韵博. 基于“产品画像"的乳制品安全预警系统研究[J]. 黑龙江畜牧兽医, 2017(12):27-29.

[9]冯春雨, 崔洪雷, 赵环宇. 乳制品成品信息平台设计[J]. 中国科技信息, 2017(15):70-72.

[10]张凯, 郝晓燕. 基于熵理论的乳制品质量安全危机预警研究——以内蒙古乳制品企业为例[J]. 黑龙江畜牧兽医, 2017(14):4-9.

[11]高玲. 基于改进和声算法的食品安全智能预警研究——以乳制品安全为例[D]. 南京工业大学, 2016.

[12]杨晓,刘嘉伟,杨重蛟等.基于供应链视角的奶制品安全预警指标体系[J].福建质量管理,2018.

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