大数据驱动下食品安全检验检测质量智能化提升路径

引言：在当前社会发展进程中，食品安全问题备受关注，它直接关系到人民群众的身体健康和生命安全，也影响着社会的稳定与经济的发展。然而，现阶段食品安全检验检测工作却面临着诸多挑战。数据孤岛现象严重，各部门、各环节的数据难以实现有效共享与整合，导致信息无法流通，影响了检验检测的整体效率和准确性；检测效率低下，传统的检测方法和流程在面对海量的食品样本和复杂的检测项目时，难以快速、准确地得出结果；风险预警滞后，无法及时发现和预测潜在的食品安全风险，使得监管工作往往处于被动状态。这些问题的存在，使得通过大数据技术实现食品安全检验检测质量的智能化提升成为了当务之急。

一、大数据驱动下食品安全检验检测质量智能化提升的重要意义

（一）适应时代发展的必然要求

随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。在这个时代，数据成为了重要的生产要素。食品安全检验检测作为保障食品安全的重要环节，必须紧跟时代步伐，充分利用大数据技术，实现自身的智能化提升。

（二）提升监管水平的关键举措

大数据技术具有强大的数据收集、分析和处理能力。通过对海量食品安全相关数据的分析，监管部门可以更加全面、深入地了解食品生产、加工、流通等各个环节的情况，及时发现存在的问题和潜在的风险。这将有助于监管部门制定更加科学、合理的监管政策和措施，提高监管的精准性和有效性，从而提升整体的监管水平。

（三）保障公众健康的重要手段

食品安全直接关系到公众的身体健康。通过大数据驱动下的食品安全检验检测质量智能化提升，可以提高检测的准确性和效率，及时发现和排除不安全食品，防止其流入市场，进入消费者口中。这将大大降低食品安全事故的发生率，为公众的健康提供更加坚实的保障。

二、大数据驱动下食品安全检验检测质量智能化提升的价值作用

(-) 强化监管效能，构建全域风险防控体系

大数据技术能够整合来自不同地区、不同部门、不同环节的食品安全数据，形成一个全面、完整的数据库。监管部门可以利用这个数据库，对食品生产、加工、流通等各个环节进行实时监控和分析，及时发现潜在的风险因素 [1]。例如，通过对食品生产企业的生产数据、原材料采购数据、销售数据等进行分析，可以发现企业是否存在违规生产、使用不合格原材料等问题。同时，大数据技术还可以通过建立风险评估模型，对食品安全风险进行预测和预警，提前采取措施进行防控，从而构建起全域的风险防控体系，提高监管效能。

（二）优化资源配置，推动检测流程标准化

在传统的食品安全检验检测工作中，资源配置往往存在不合理的情况，检测流程也缺乏统一的标准。大数据技术的应用可以帮助检测机构对检测资源进行优化配置。通过对历史检测数据的分析，了解不同检测项目的需求和特点，合理安排检测设备、人员和时间，提高资源的利用效率 [2]。同时，大数据技术还可以推动检测流程的标准化。通过对大量检测案例的分析和总结，制定出统一的检测流程和标准，确保检测工作的一致性和准确性，减少人为因素的干扰。

（三）提升检测精度，降低运营综合成本

大数据技术可以通过对大量数据的分析和挖掘，发现检测过程中的潜在规律和问题，从而优化检测方法和技术，提高检测的精度。例如，在食品中有害物质的检测中，大数据技术可以通过对大量光谱数据的分析，建立更加精确的检测模型，提高检测的灵敏度和特异性。此外，大数据技术的应用还可以降低运营综合成本。通过自动化的数据收集、分析和处理，减少了人工操作的工作量，降低了人力成本；同时，优化的资源配置和标准化的检测流程也可以提高工作效率，降低运营成本。

三、大数据驱动下食品安全检验检测质量智能化提升的实施路径

（一）建设数据标准，实现全链条信息整合

要实现大数据驱动下的食品安全检验检测质量智能化提升，首先需要建设统一的数据标准。数据标准是数据整合和共享的基础，只有建立了统一的数据标准，才能确保不同来源、不同格式的数据能够被有效整合和利用。在建设数据标准时，需要考虑数据的采集、存储、处理、传输等各个环节，制定相应的标准和规范 [3]。同时，还需要建立数据共享平台，实现食品生产、加工、流通、检测等各个环节的数据共享，从而实现全链条的信息整合。通过全链条的信息整合，监管部门可以更加全面地了解食品安全的情况，为检验检测工作提供更加准确、全面的数据支持。

（二）深化技术应用，构建智能检测体系

深化大数据技术在食品安全检验检测中的应用是构建智能检测体系的关键。一方面，需要加强大数据分析技术的研究和应用，开发适合食品安全检验检测的数据分析算法和模型，提高对海量数据的分析和处理能力 [4]。例如，利用机器学习算法对食品检测数据进行分析，建立预测模型，预测食品的质量和安全状况。另一方面，需要结合物联网、人工智能等技术，构建智能检测设备和系统。例如，利用物联网技术实现检测设备的实时数据采集和传输，利用人工智能技术实现检测结果的自动分析和判断，从而提高检测的效率和准确性。

通过深化技术应用，构建起一个智能化、自动化的检测体系，实现食品安全检验检测的智能化提升。

（三）完善监控预警，强化实时风险管控

完善的监控预警机制是强化实时风险管控的重要保障。利用大数据技术，可以对食品安全相关数据进行实时监控和分析，及时发现潜在的风险因素。例如，对食品市场的销售数据、消费者的投诉数据、检测机构的检测数据等进行实时监控，一旦发现异常情况，及时发出预警信号。同时，还需要建立风险评估和预警模型，对潜在的风险进行评估和预测，提前采取措施进行防控。此外，还需要加强各部门之间的信息共享和协作，建立起一个跨部门、跨地区的风险防控网络，实现对食品安全风险的全面、实时管控。

（四）推进流程再造，提升质量控制水平

推进流程再造是提升食品安全检验检测质量控制水平的重要途径。传统的检测流程存在着环节繁琐、效率低下等问题，无法满足大数据时代的要求。通过流程再造，可以对检测流程进行优化和重组，减少不必要的环节，提高工作效率。例如，实现检测申请、样品采集、检测分析、结果报告等环节的自动化和信息化，减少人工操作的时间和误差。同时，还需要建立质量控制体系，对检测过程中的各个环节进行严格的质量控制，确保检测结果的准确性和可靠性。

结论​

综上所述，大数据驱动下的食品安全检验检测质量智能化提升具有重要的意义和价值作用。通过建设数据标准、深化技术应用、完善监控预警、推进流程再造等实施路径，可以有效解决当前食品安全检验检测面临的数据孤岛、检测效率低下、风险预警滞后等问题，实现检验检测质量的智能化提升。

参考文献：

[1] 杨倩 , 蒋婉斐 , 秦芸桦 , 等 . 大数据技术下食品安全检验检测评估体系构建 [J]. 食品安全导刊 ,2025,(10):146-148+152.

[2] 栾军, 谢金彤, 郭昌毅. 大数据技术下食品安全检验检测评估体系构建[J].现代食品 ,2024,30(23):131-133.

[3] 刘智英 . 大数据技术下食品安全检验检测评估体系构建 [J]. 中国测试 ,2021,47(S1):64-66.

简介：张明星；1996.08 ；女 籍贯：河南省商丘市民权县 职称和学历：助理工程师；硕士研究生 研究方向或专业：食品科学与工程