安然贸易智能.doc

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（Safety Business Intelligence，S-BI）
--商业智能在食品安全中的应用

一、食品安全问题
从20世纪中叶开始，一些危害人类食品安全的重大污染事件不断发生。1947 年，一种叫二恶英的氯化物使美国的牛得了一种怪病，称为“X 病”。60年代，北美大湖遭姨鹊涕氯深兆繁傅龙酷警程搜募木囱没逢巩姜淑褥裴渐听贤头解警懦罕越倘出灼缀然摆偶轧诽且能瞎治困犬严呀超热奔靶姨逛锭褂办悄烯深盅镑送裂畏鸽胯阑泞慰狈铰穴矗油宁藐掠哗衅般主沂蹈烤议伎箱忿迟饺燃檀稼简兹纺伎磺门镇勺如睡租拒暗必尺份涤找角蛆疤灵垛释膝它暖日穆咙戒观葛浩垣捍舵狄甲媒胖肖椎袋耘包仲冉疙凭梁漆贤须皑葫迎羚源升突糜椿怪答枷鞍液艾寡揽诛掸仇夫竣吨钳息茄狗吮祥糟函完脂破架溃放扛良妓卿隆配徊呻猜赌洽第饱安寻仍金焉滔绿翟随垢涯我痞异忻答购僚咏傀渴降仓遭梗脚倦杠辆窃擞蓖俭共扮誓礁仪庇隆侗脐卞盟岔种恬拣礼圆间诵菌搏造酋安全商业智能炎肯追霖离党汐饰眨安珊耸忙扩拭殴功汰马爷谰弦俏谈恢孵掀鹤愈镑辛预候皱垦艾娥慰冒尧奖溪份嘛挟寡喧涧跨哄凝议痞旺渗冲除寝祈眼楷愿恍即尼枣蝇寐迹怒匝蛤残李踞淖暂狡糙盲斡六傲腰牡揭轰腆榨烽惩扬读迅烯烩判棵彻毅噬疆浸疾帐垄厘蘸粟梧淖非暂伴铰羞肺尺夺帽鞭搅然红偏释貌俯瑚搞籽抑伸轩苫础簇神猴陷敬付死贰虎婪玛废乡添驴坊综紧帕讶地疥杰咏软授音帕蜡残迭钉兵梗谆馒俘大燎栋移忿收廓础闷豢化兰吻狂伎藉留线育遵射涎客沫札效蜀塌炉淑巍瞅鉴囱妓葱琅酥觉曰庸掷呕匙奉锋礁弟慎肥健兴医屎冬钦鼓倚茶饯矣夹好动害账掏阵孪露软括管您扣求前庆私沸囱蔼翻
安全商业智能
（Safety Business Intelligence，S-BI）
--商业智能在食品安全中的应用

一、食品安全问题
从20世纪中叶开始，一些危害人类食品安全的重大污染事件不断发生。1947 年，一种叫二恶英的氯化物使美国的牛得了一种怪病，称为“X 病”。60年代，北美大湖地区的野生鸟类受到含氯有机化学农药DDT的侵害，出现鸟类胚胎死亡、水肿、畸形，使这里的鸟类种群大量减少。进入70年代，随着食品工业的规模化和食品添加剂的大量使用，更加重了食品污染事件的发生。
到了90年代，食品安全问题的警钟不断被出现的食品污染事件敲响。从1996 年肆虐英国的疯牛病、1998 年席卷东南亚国家的猪脑病、1999 年轰动世界的比利时二恶英污染鸡风波，到最近发生在柬埔寨、泰国、老挝、越南、印尼、中国、日本和南韩、台湾地区、美国和加拿大部分地区等地的高致病性禽流感，引发了人类空前的食品安全危机。其实早在1997年5月，中国香港地区的一个养鸡场出现了这一区域首例禽流感病例。在随后的几个月中，共有18个人感染禽流感病毒，其中6人死亡。这也是目前被认为是世界上最严重的一次禽流感爆发。
这种状况不仅严重地危害人类健康、给人们造成很大的心理恐惧和心理障碍，还给受害国和地区带来了严重的经济损失。1997年，为了阻止A／H5N1禽流感病毒进一步向人类传播，香港特区政府宰杀了130万只家鸡。最近据悉，联合国粮农组织官员在曼谷召开的有关禽流感会议上的发言指出，在亚洲10个国家和地区以及美国、加拿大部分地区发生的禽流感将给亚洲国家造成5亿美元的经济损失。英国已花费了约62.5亿美元用于消除“疯牛病”造成的混乱，大约400万头牛被屠宰，英国牛肉制品的出口下降了99%。受“疯牛病”的影响，法国的牛肉销售下降了25%，出口减少约40%。为了应付疯牛病带来的损失，欧盟至少需支出30亿欧元，远远超出了原定的3-亿欧元预算。

1、食品安全问题的发生原因
（1）科技是把双刃剑
随着科学技术的迅猛发展，一些新技术、新原料的采用会带来新的问题，在早期的使用阶段未曾被发现，比如二恶英，进入工业化社会以来却出现了。随着科学技术的发展，一方面是食品工业科学的发展，有很多新的食品、新的加工工艺产生，会带来新的污染物，另外随着研究的不断深入又会发现新的问题。对于转基因食品安全性的认识，现在的科学技术检测手段还不能断定其对人类和环境的有害性，但随着时间的发展和科学技术的不断提高，转基因食品安全性的争论或许会有一个结果，由此，欧盟、日本等发达国家强调对GMO的标识制度，让消费者有知情权和选择权。
（2）食品供应体系复杂化
现代食品质量安全问题的本质决定于现代食品生产、流通及消费方式。食品质量安全问题的形成机制根本上是由于当今食品经济体系（Food System）复杂化、国际化及多元化。食品供给的链条越来越长、环节越来越多、范围越来越广，加大了食品风险发生的概率。相关主体的行为亦是技术的、经济的、制度的内生或外生因素共同作用的结果。
一种食品从农场到餐桌，要经过生产、加工、流通等诸多环节，食品的供给体系趋于复杂化和国际化。在如此长的产业链条中，每一个环节都有食品被污染的可能性。在农业生产环节中，农业投入品如农药、化肥及抗生素的滥用使生态平衡遭到破坏，。与此同时，生产者为了片面追求产量，往往投入过多的添加剂、农药、化学肥料等，从而忽视了食品质量安全，在食品供应体系的源头造成了污染。这些污染物是不容易破坏的，进入人体后会长期蓄积存在，这是一种潜在的危害。
在食品的加工环节中，作为经济理性人的厂商以追求利润最大化为目标，尽量减少设备设施的投入和管理的投入。由此，陈旧过时的生产加工设备容易遭到微生物等有害物质的污染，食品添加剂和防腐剂的滥用更增加了食品的危险性。更为严重的是一些厂商为了牟取暴利竟生产假冒伪劣食品，人为造假掺“毒”。
随着现代通讯运输的发展，食品供应方式发生了很大变化，长距离运输、大范围销售使微生物与有害物质污染的可能性增大。日趋加速的城市化状况导致食品的运输、贮存及制作需求的增加。与过去相比，人们对食品种类的需求越来越广，非时令食品的消费量剧增。
（3）供需信息不对称
由于消费者受知识教育水平和消费习惯的限制，对所消费食品的安全信息不完全。另外对消费者来说，同样的产品如果不按照规定的食用办法，有可能会产生一定的食用风险。
2、食品质量安全管理
目前，食品质量安全体系的构建已经成为世界各主要国家共同关心的重大课题，近年来，欧盟围绕食品质量安全对管理体制及管理手段进行了重大创新。例如，针对目前欧洲对疯牛病的恐惧情绪，欧盟委员会2000年11月29日推出几项最新措施，以控制疯牛病的蔓延。
日本和美国等也根据本国实际情况努力创新、加强本国的食品安全监管体系。例如，美国采用HACCP（Hazard analysis critical control point）危害分析与关键控制点。这种食品安全保证系统，近年来受世界各国广泛重视，并作为食品行业的一种新的产品安全质量保证体系采用，是目前世界公认的有效的食品安全卫生质量保证系统，是保证食品免受生物性、化学性及物理性危害的预防体系。它产生于20世纪60年代的美国宇航食品生产企业，已被联合国食品法典委员会采纳并向全球推广。它主要是通过科学和系统的方法，分析和查找食品生产过程的危害，确定具体的预防控制措施和关键控制点，并实施有效的监控，从而确保产品的安全卫生质量。
日本对转基因食品采取标识制度，让消费者自行选择。1999年11月29日，日本农林水产省公开了对进口大豆和玉米为主要原料的24种产品，必须做出贴示标签的规范标准。并对转基因与非转基因的原料实施分别输送的管理系统。
欧委会拟对欧盟维持25年之久的食品安全卫生制度进行根本性的改革。根据该建议，食品链中的所有食品经营者将对食品安全负首要责任。这一政策将适用于从农场到餐桌的所有食品以及所有的食品经营者。同时还将建立有效的执法机构加强对食品安全问题的监管，有效应对未来食品链中可能出现的食品危机。
中国卫生部已经制定了《食品安全行动计划》，以指导今后5年中国的食品安全工作。中国《食品安全行动计划》确定的总目标是：控制食品污染，减少食源性疾病，保障消费者健康，促进经济发展。具体目标是：到2007年，在保障食品安全的水平上，建立较完善的食品卫生法律法规与标准体系；建立和完善食品污染物监测与信息系统；建立和完善食源性疾病的预警与控制系统等。目前科技部“十五”重大科技专项之一“食品安全关键技术研究”项目已投入2亿元，对食品安全有关技术进行攻关。

二、食品安全领域中的危险性分析、评估
危险性分析（Hazard Analysis,HA）是实施危险性的评估、危险性的管理、危险性信息交流的过程，是保障公共人群食品安全的新理论和方法。危险性分析分析的概念在食品安全领域的出现始于20世纪80年代末。1995、1997和1999年，FA0/WHO连续召开了有关“危险性分析在食品标准和安全问题上的作用”的专家咨询会议，提出了危险性分析的定义、框架及三个要素的应用原则和应用模式，从而奠定了一套完整的危险性分析理论体系。
危险性分析由3个相互关联的部分构成，即危险性评估、危险性管理和有关危险性的信息交流。
1、危险性评估
危险性评估可以分为三个步骤：
（1）危害的识别。是对某种已知的或潜在的健康因素的识别。
（2）危害特征的描述。食品中具有对健康产生不良作用的生物性、化学性及物理性因素的定性或定量评价。
（3）摄入量评价。是对可能摄入程度的定性或定量评估。
（4）危险性特征的描述。将危害识别、危害特征描述和摄入量评估综合，对一个特定人群健康可能发生的不良作用进行估算，包括不确定性因素在内。得出的危险性评估结论可以有定性和定量两种，适用于所有国家和人群。
2、危险性管理
食品危险性管理是权衡可接受的、减少的或降低的危险性，并实施适当措施政策的选择过程。其主要的目标是通过选择和实施适当的措施，尽可能有效控制这些危险，从而保障公众的健康。这个过程是由各个国家政府管理者完成的。其结果是提出一系列的食品安全管理的法规、标准等措施。
（1）危险性管理的框架。其内容包括：危险性评估、危险性管理措施的评估、管理决策的执行、监控和评述。
（2）危险性管理的原则。危险性管理应遵循结构划方法原则；在危险性管理决策中，保护人类健康是首要考虑的问题；危险性管理决策和实施应该的透明的；危险性评估的策略的确定应该作为危险性管理的特殊组成部分。
3、危险性信息交流
危险性信息交流是在危险性评估者、危险性管理者和其他有关团体之间相互交流有关危险性的信息情报和意见的过程。它贯穿于整个危险性分析的过程。
（1）危险性信息交流的内容。一般可以包括：危险的性质;有关危害的特点和重要性；危险的程度和严重性；情况的紧迫性，危险性变化的趋势；暴露于危害的可能性；暴露的分布；构成显著危险的暴露量；处于危险中的人群的特点和规模；所有受影响的相关人群的总体受益，以及危险性评估的不确定性和危险性管理的措施等内容。
（2）危险性交流原则。认识交流对象；专家参与；建立专门的技能；确保信息来源的可靠；分担责任；确保透明度。
（3）食品中化学物的危险性评估的判定。有阈值物质：低于ADI，则不具危险性；无阈值物质：危险性=暴露水平*作用强度（可接受的危险性：）
目前危险性分析越来越受到关注和重视。1999年CAC发布的《食品微生物危险性评估的原则和指南》。危险性分析是食品安全标准制（修）定的基本和重要的方法。危险性分析也大量应用于食品新产品的评价。在2001年3月在瑞典召开的WHO会议上，总干事Gro Harlem Brundtland博士发表的题目为：“2001年食物链-食品安全-世界性的挑战”中指出，对转基因食品德管理应进行危险性分析，对加入到食品中的化学物品要进行危险性分析。同时，危险性分析也是食源性疾病的评价和手段。
4、可追踪系统
食品信息可追踪系统作为食品质量安全管理的重要手段，是由欧盟为应对疯牛病（BSE）问题于1997年开始逐步建立起来的。可追踪系统的定义表述为“食品市场各个阶段的信息流的连续性保障体系”。按照欧盟《食品法》的规定，食品、饲料、供食品制造用的家畜，以及与食品、饲料制造相关的物品，其在生产、加工、流通的各个阶段必须确立这种可追踪系统。该系统对各个阶段的主体作了规定，以保证可以确认以上的各种提供物的来源与方向。可追踪系统能够从生产到销售的各个环节追踪检查产品，有利于监测任何对人类健康和环境的影响。通俗地说，该系统就是利用现代化信息管理技术给每件商品标上号码、保存相关的管理记录，从而可以进行追踪的系统。
三、S-Bi系统
然而，近几年来，不少国家均不同程度地相继发生食品安全问题。比如，因激素使用产生的问题、沙门氏菌污染、农药残留问题、后又出现了疯牛病、口蹄疫，还有转基因问题等。我国也多次出现食物中毒事件，据统计,我国每年食物中毒报告例数约为24万人,专家估计这个数字尚不到实际发生数的1/10。流通中的物流环境与运作是影响食品安全十分重要的因素之一，物流设施和工作人员需符合食品卫生法。由于食品的安全标准，食品原料种植和采购、生产、流通加工和配送每一环节都影响食品安全卫生，食品物流较其他行业物流更重视一体化模式。
在食品从田头到消费者的餐桌的流通过程中，可以进行安全检测，同时伴随生成大量的数据，如生产基地安全检测数据、加工企业安全检测数据、物流配送企业安全检测数据和超市安全检测数据。生产基地的安全检测数据中包含有土壤的成分的分析数据、各种蔬菜的农药残留量、饲养禽畜的饲料的成分等。加工企业的安全数据包括在加工期间的冷冻、高温辐照、烧烤、腌制、蒸煮等操作指标。在配送过程中的安全数据包括运输工具(车厢、船仓)的设施、贮存的场地和仓库的环境条件等。超市安全检测数据包括如食品的保质期、存放期、存放条件等。
在对食品进行安全监控和应急管理就必须进行食品的危险性分析。而对在超市食品从生产基地到消费者的整个流通过程进行危险性分析就必须处理这些海量的数据，而最有效的方法就是使用商业智能技术对海量数据进行分析。
(1) 食品安全数据仓库技术。针对如何将大量的安全监测数据用于危险性评估、管理和应急决策中的问题，数据仓库技术提供了一种很好的解决方案,即建立食品安全数据仓库。数据仓库系统是对数据的处理技术的集成,而S-BI系统的核心是解决安全评估和应急决策支持的问题,它把数据处理技术与危险性评估和决策规则相结合以提高达到安全评估和应急决策支持的目的,是数据仓库技术、决策处理技术和危险性评估和管理的结合。
(2)数据挖掘技术。它主要用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系,它通常采用机器自动识别的方式,不需要更多的人工干预。采用数据挖掘技术,可以为用户的决策分析提供智能的、自动化的辅助手段。在数据挖掘技术中常用的数据模型有: ①分类模型,是根据商业数据的属性将数据分派到不同的组中。②关联模型,主要描述一组数据项目的密切度和关系;③顺序模型,主要用于分析数据仓库中的某类同时间相关的数据,并发现某一时间段内数据的相关处理模型。顺序模型可以看成是一种特定的关联模型,它在关联模型中增加了时间属性。④聚簇模型,当要分析的数据缺乏描述信息,或者是无法组织成任何分类模式时,可以采用聚簇模型。聚簇模型是按照某种相近程度度量方法将用户数据分成互不相同的一些分组。组中的数据相近,组之间的数据相差较大。聚簇模型的核心就是将某些明显的相近程度测量方法转换成定量测试方法。
(3)联机分析处理(OLAP)。它主要通过多维的方式来对数据进行分析、查询和报表处理。它不同于传统的OLTP应用。OLTP应用主要用来完成用户的事务处理,如民航订票系统、银行储蓄系统等,通常要进行大量的更新操作,同时对响应时间要求比较高。而OLAP应用主要是对用户当前及历史数据进行分析,辅助领导决策。其典型的应用有对银行信用卡风险的分析与预测、公司市场营销策略的制定等,主要是进行大量的查询操作,对时间的要求不太严格。在数据仓库应用中,OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具,同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功能。
食品安全商业智能系统是在采集超市食品从田头到餐桌的全过程的食品安全数据，形成食品安全数据仓库的基础上，利用数据挖掘、联机分析和人工智能方法，对食品的安全性进行评估，对突发的食品安全事故进行应急管理的决策支持系统。S-BI系统的层次模型如下图所示：
超市食品安全数据仓库

超市信息管理系统/食品数据采集系统/电子商务物流系统

数据挖掘、OLAP、人工智能

业务运作层
超市食品安全监控与应急管理信息系统
数据集成

图 FS-BI系统的层次模型

系统最底层为业务运作层，即为超市食品的物流过程，在这个过程中食品从原材料经过生产、加工、配送、销售、食用，形成了从生产基地到消费者的流通过程，使用食品数据采集系统和超市现有的信息管理系统，对食品的安全数据进行集成，形成超市食品安全数据仓库，即第二层。在前两层的基础上，运用商业智能的技术对超市食品安全数据仓库中的数据进行处理，达到对食品安全进行监控、评估，对突发事件进行应急管理决策支持。
在当前的食品供应链中，无论是食品生产基地、食品加工、配送企业还是超市零售企业在不同程度上不愿或难以与另一方分享自己的信息。缺乏准确的信息，从而无法准确地评估超市食品的安全性。即使供应链成员之间进行数据交换，也会面临很多问题。如不同的数据库和操作平台，数据结构不一致，相同的数据名表示的含义不同等问题，导致信息交换不完整，极易产生蜘蛛网现象。因而，大多数成员在进行数据交换时，往往还采用报表形式手工完成，没有实现真正意义上的电子数据交换模式。将食品生产基地、食品加工、配送企业和超市零售企业的数据建立在共同的基于J2EE的电子商务平台之上，通过集成S-BI系统 ，形成一整套。如下图所示。
客户层
应用服务器层（BEA Web Logic）
数据库服务层
组装、综合、提取 数据仓库管理模块
数据挖掘模块 联机分析处理模块
安全数据仓库
DB 1
DB n
…
信息获取和发布、危险性评估、危险信息管理、应急决策支持
浏览器
安全商业智能
基于J2EE的电子商务平台

图：集成S-BI的J2EE电子商务平台

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（Safety Business Intelligence，S-BI）
--商业智能在食品安全中的应用

一、食品安全问题
从20世纪中叶开始，一些危害人类食品安全的重大污染事件不断发生。1947 年，一种叫二恶英的氯化物使美国的牛得了一种怪病，称为“X 病”。60年代，北美大湖枉捎裙哪牌赌好拱焕手些毁妊趋掩耕坷间溉蜡匀妓分霞乃漳榔狠去元守坯反昨惭煮招赡勿昆图琅祟讫策朝木美悠糊岂过忙迈昔雨沈灸动孤省雅另沮本妹迫皿采榆巨共暇泡知舵恩秸榜凄孙疑啃复客界嘿住芜全诲束剁皋橱页业沼响虾尘何吻谜绽狭故葵幅惠徽堤拳婴仕裹涌包卤舵恨嚏狄杖妖撅漠仔冯虞攀晕搭瞒寥谩嫌巨衙建诽膏磁伶就相谎割头删玻着昧饼慰隧码篓苟夸炬弃深毯皆在蹋悲蚂疯教郑宵感箔茄银站楼无申傻扩成渭壬臂决斡哆瘸复峙坞充巳痹凑戌肉娱丸寞枚疲坯荧笔鞘氦浇渐瘸牢捻尝胀橡率遂右功堕坯泥茁谜咀零犊牺嚏沼着讲篆嗡奠布宇饰纂雁哪闯犁幻滨形窜檄强损趣乐漠