食品质量检验数据管理中存在的问题与改进对策

一、引言

食品质量检验数据涵盖从样品采集到结果报告的全流程信息，是反映食品质量状况、识别安全风险的关键载体。随着食品检测技术的升级和监管需求的提升，检验数据量呈爆发式增长，传统数据管理模式已难以适应现代化监管要求。近年来，因数据记录混乱、存储失当、共享不畅导致的监管效率低下、风险预警滞后等问题频发，凸显了优化食品质量检验数据管理的紧迫性。本文立足食品检测实践，系统梳理数据管理现存问题，探索切实可行的改进路径，为提升食品安全治理能力提供参考。

二、食品质量检验数据管理中存在的主要问题

2.1 数据记录不规范，完整性与准确性不足

部分实验室仍采用手写记录，存在字迹潦草、信息缺失等问题，关键参数（如样品编号、检测日期、仪器型号）记录不全，导致数据溯源困难。数据电子化过程中，缺乏统一录入规范，同一指标存在多种表述（如“菌落总数”被记录为“细菌总数”“菌落数”），导致数据无法有效汇总分析。对检测过程中的关键操作（如前处理时间、仪器参数调整）记录不及时，仅保留最终结果，难以追溯异常数据的产生原因。

2.2 数据存储不安全，管理机制滞后

部分实验室依赖本地硬盘或U盘存储数据，未建立备份机制，因设备故障、病毒攻击导致数据丢失的情况时有发生。检测数据经过多次修改后，未标注版本号和修改时间，新旧数据混杂，导致误用过期数据。数据访问权限设置不合理，非授权人员可随意修改数据，存在人为篡改风险。部分实验室甚至共用账号登录数据系统，无法定位数据修改责任人。

2.3 数据共享不畅通，协同效率低下

市场监管、农业农村、卫健等部门的检测数据各自为政，采用不同的数据格式和管理系统，形成“信息孤岛”。检测指标的命名、单位、检出限等缺乏统一标准，如“铅含量”检测中，有的单位用“mg/kg”，有的用 ，数据比对困难。缺乏跨区域、跨层级的数据共享平台，基层检测数据上传不及时，省级监管部门难以实时掌握全域食品安全状况，影响风险预警的时效性。

2.4 数据应用不充分，价值挖掘不足

数据应用停留在“合格/不合格”的简单判定层面，未对历史数据进行趋势分析，无法识别潜在风险。未将检测数据与食品生产企业、流通渠道、消费人群等信息关联，难以定位风险源头。多数实验室仍采用人工汇总、Excel分析的方式处理数据，对大数据、人工智能等技术应用不足，难以从海量数据中挖掘隐藏风险。

三、食品质量检验数据管理的改进对策

3.1 建立标准化数据记录体系，保障数据质量

构建统一的记录规范体系，依据《食品安全抽样检验管理办法》的指引，创作《食品检验数据记录指引》，确定必要记录项（如样品基础资料、检测使用方法、仪器运行参数、原始检测数据、审核提出意见）及录入标准，对指标的名称、单位以及数值保留位数方面进行统一设定，保证“一项目有一码，一数值守一规”。实施电子化记录系统推广工作，构建拥有智能提示能力的电子记录平台，自动审视数据的完整性，进而与仪器操作日志进行关联，实时留存参数变更、故障应对等动态资讯，做到“过程脉络可追溯、结果情形可复现”，采用三级审核制度模式，检测人员对原始数据准确性开展自审，组长就记录完整性开展审核，技术负责人对数据逻辑方面进行终审，审核意见跟着数据同步归档，达成检测者担责、审核者把关的规范状态[1]。

3.2 构建安全存储机制，强化数据管控

采用“三备份”数据保存模式，实时数据借助本地服务器来存储，关键信息借助云端完成备份，保存归档数据采用离线硬盘，定时开展针对数据恢复的演练，让数据丢失率归零，对阳性样品、重大风险数据做加密式存储，由专人对密钥进行保管，构建版本追溯体系，只要数据修改就自动生成新的版本，标记修改者、修改时刻及缘由，保存所有过往版本，可实现一键回溯操作，防范数据无痕改动情形。若检测结果由于计算错误作出修改，系统自动把“原数据-错误原因-修改依据”予以记录，让追溯链条完整无虞，落实权限管理的细化举措，践行“最小权限”原则，给不同岗位赋予差异化的操作权限，审核员有查看数据的权限，无修改数据的资格，管理员掌握完整权限，利用人脸识别、动态密码等技术增进身份认证，实现“操作留迹、责任能追溯”[2]。

3.3 搭建连贯式数据共享平台，瓦解信息壁垒

创建统一的数据标准格局，国家食品安全风险评估中心成为牵头主体，构建《食品检验数据元标准》，规范诸如指标编码、数据格式、接口协议等内容，实现不同系统与不同部门数据的彼此联通，对“农药残留”类指标安排统一编码事宜，保障跨平台查询时指标名称与单位的一致性。建设多层级数据共享载体，构建起由国家、省、市、县四级构成的数据共享格局，基层检测主体马上报送数据，上级部门可按需动态调取辖区数据；实现部门数据接口间的顺畅打通，市场监管、农业农村等部门可实现抽检数据共享，防止重复抽检，厘定数据共享规范，按照数据类别划定共享界限，以公开类的合格率统计这类数据对社会开放，监管类数据（如企业具体超标项）的共享仅面向部门间，严格管控涉密类数据（像重大风险隐患）的访问权限，让数据做到“安全可控、高效发挥价值”。

3.4 深化数据价值挖掘，提升应用效能

进行趋势走向分析预警，凭借大数据技术针对历史数据开展纵向比对，辨别指标变动趋向，采用算法模型预估风险爆发点，预先宣告预警内容，以某地区连续6 个月的畜禽肉抽检数据构建模型，可在 3 个月前就“磺胺类药物残留超标风险”作出警示。加强关联分析的应用实施，把检测数据和企业信息（比方生产许可、历史违规档案）、流通信息（比方运输手段、存储状况）关联到一起，打造覆盖“从农田到餐桌”的全链路风险图谱，若察觉到某品牌糕点微生物出现超标现象，依靠关联分析可即刻定位“生产车间卫生不达标”或者“冷链运输温度超标”等缘故，采用智能分析工具，打造拥有机器学习功能的数据分析平台，自动筛选异常数据，生成如合格率热力图及风险雷达图之类的可视化报告，为监管决策给予直观佐证[3]。

四、结论

食品质量检验数据管理的优化是提升食品安全治理能力的关键抓手，需从记录规范、安全存储、共享协同、价值挖掘等多维度系统改进。通过建立标准化体系、应用智能化技术、构建协同化机制，可实现数据“从无序到规范、从孤立到联通、从闲置到活用”的转变。

参考文献

[1] 王 丽 , 乔 佳 璐 . 食 品 检 验 检 测 的 质 量 控 制 方 法 分 析 [J]. 食 品 安 全 导刊,2025,(13):38-40.DOI:10.16043/j.cnki.cfs.2025.13.032.

[2] 李 建 立 . 食 品 检 验 中 大 数 据 分 析 技 术 的 应 用 价 值 [J]. 中 国 食 品 工业,2025,(02):80-82.

[3]谭慧林,金永生,吴忠红. 食品安全检测实验室质量控制与管理[J].食品安全导刊,2020,(24):74.DOI:10.16043/j.cnki.cfs.2020.24.053.