智慧农业项目建设体系之质量追溯平台建设体系
质量追溯平台的意义及建设体系
0.国家监管层面
国内生猪养殖区域转移升级的需要、非洲猪瘟等疫情的爆发、环保规制、食品质量安全事件影响民生等叠加因素的影响，对于国家食品及农业部门而言，猪牛羊及粮食的稳定供应和质量安全保障正面临严峻挑战。建立覆盖区域的食品/粮食质量追溯的需求极为重要。
1.消费者对食品质量安全信息的知情权
俗话说“民以食为天”，食物是人类赖以生存的物质基础。身体的生长发育和组织更新所需要的原料、人体的各种生理活动和保持体温恒定所需要的能量都是由食物供给的。食品安全是一项关系国际民生的“民心工程”，直接关系到广大人民群众的身体健康和生命安全，关系到经济发展和社会稳定。保证消费者对购买的食品质量信息的知情权是保障社会稳定的关键一环，同时借助移动互联网的发展，建立面向消费者的食品质量追溯平台具备群众基础，对企业而言亦是放大企业品牌的重要一环。
2.企业责任
保障食品安全是一项复杂的系统工程，从生产到流通再到消费，各个环节都要抓好。对于企业而言，应该具有相应的社会责任，主动接收国家监管部门、消费者的监督。
3.企业决策辅助
对于企业而言，质量追溯体系的建设不仅仅是企业责任感的体现，更是梳理自身业务，加强食品上下游联系的重要措施。从原料到食品产品，从农场到餐桌，整个食品的产业链漫长而且复杂，完整的质量追溯有利于企业把控生产产品的质量、各业务系统的协调。
4.建设体系
国家质检部门实现企业质量监管、食品质量信息透明及问题溯源；企业层面实现生猪屠宰分割全程数据采集、环境监控、生产监控、物流监控等，进而建立生产经营数据分析模型；消费者可通过微信公众号查看所购买肉品的全部生产过程，实现从养殖到餐桌的食品安全追溯。完整的食品质量追溯体系应该包含生产源头信息、物流系统数据等信息的汇集及分析、传感器系统的协同、数据库的建设以及对应于企业业务系统的数据深度挖掘。本文以生猪养殖-屠宰企业为例浅谈猪肉质量安全追溯系统的建设。
追溯信息
从产业链的角度来说，追溯信息应该包含养殖端生产数据、物流信息数据、屠宰信息等；
养殖信息应该包括生猪从哺乳、保育、育肥阶段所有的转栏、喂料、免疫保健、生存环境等信息，对于集团化的企业来说，此类养殖信息一般通过企业ERP系统进行收集及分析，其录入过程为养殖技术人员手抄单记录相关信息，再有统计员统一录入系统。
屠宰端信息包括生猪信息（即生产端的养殖信息）、屠宰时间、宰前活重、胴体重、胴体率、屠宰检疫、分割日期、屠宰分割场信息、屠宰分割环境信息、肉质品质信息（若有对批次生猪有做抽样肉质检测）、销售单据信息；
物流信息主要包括生猪调运信息、猪肉调运信息、各阶段检验检疫信息等；
数据信息列表
软件平台建设软件平台整体架构
根据调研过程中了解到各方的可参与性，认为：1.在生猪入场环节设置一个溯源信息采集节点，利用《动物检疫合格证明（产品B）》 编码（东莞市卫生监督管理平台）或携带的二维码采集相关溯源信息，并采集动监进行的入场尿检和视检结果；2.交易环节对用于屠宰的生猪来说无影响，仅对交易的生猪进行去向追溯，因此，此环节采集交易信息；3.屠宰环节除屠宰时间实时变化，其他信息均为固定信息，胴体和内脏不合格的产品将不会流通到分割车间，因此，在此环节不设置采集节点，除时间外，将其他信息固化进行流通；4.分割环节相对复杂，包含了分割过程和包装过程，所涉及到的溯源信息需要手动录入，追溯码与产品包装标签一同生成， 采取二维码或条形码形式。
企业质量追溯平台的实现
通过全面质量追溯体系，使用平台的生猪追溯码查询到企业系统自动生成的销售批次码（企业生产批次码），再利用企业销售批次码查询该生猪批次的猪场且从出生到出栏所经过栏舍、饲养员、该生猪批次耗用的饲料、兽药、疫苗以及对应物料的生产批号，发生质量事故事件，可以快速锁定质量问题物资生产批号，且问责涉及生产企业。在此中的关键是质量追溯应该与企业的养殖ERP系统进行对接。
区块链在食品溯源的应用现状
区块链技术是一种最近几年兴起的技术，还处于研究阶段，真正落地实施的项目较少。据统计我国区块链项目主要以金融领域为主，占比达52.4%，农业类占比较低，仅为0.7%。据报道，目前基于区块链技术的食品安全溯源项目中应用比较成功的是众安科技的“步步鸡”模式[14]。据公开报道，众安科技在安徽寿县茶庵镇部署的溯源体系整合了物联网、区块链、人工智能技术以及具有国际专利的防伪技术，为每只鸡都佩戴了物联网身份证—鸡牌。鸡牌能够自动收集鸡的位置、运动数据，并实时上传区块链。为了保证鸡牌不可复制，设备采用沃朴物联提供的国际专利的防伪技术,结合了混沌学防伪、光学防伪等技术，完全做到一鸡一牌，拆卸即销毁。消费者可以通过各种设备浏览所购买鸡肉的鸡的各个环节的数据，同时由于区块链内数据不可篡改的特性，真正做到鸡肉全产业链数据透明化、可追溯化。区块链在猪肉质量安全溯源体系中的应用设想
猪肉生产环节包括生猪生产环节、投入品环节、监管环节、销售运输环节、猪肉屠宰加工环节。生猪生产环节主要数据信息有生猪品种品系、饲喂情况、疫病防治情况和养殖环境情况等[15]。投入品环节主要数据信息有商品猪生产过程中饲料和兽药投入数据信息。监管环节主要数据信息有疫病检疫检验证、瘦肉精检测情况、养殖废弃物处理等环境保护情况等。销售运输环节数据信息有运输、仓储和分销流程数据，包括猪肉流向、买主身份信息等。屠宰加工环节数据有生猪基本信息、生猪疫病等检疫合格证明、买卖双方相关数据等。
如5图所示是区块链在猪肉质量安全溯源体系的架构设想。利用区块链技术将猪肉生产和供应的全部环节以及环节节点数据信息全部纳入体系中，同时在区块链数据层针对每一个环节数据块遵循区块链格式、加解密算法和打上时间印戳，保证数据可追溯。部署的智能合约层将国家监管政策、法律条文、行业标准以及各环节涉及的证明材料，如疫病检疫证明等以智能合约的形式内嵌在区块链中，实现监管职能、供应链管理职能等可跟随工作流程被自动化、强制化执行。在服务层和应用层，监管部门、消费端、生产端、供应链上的节点用户等都可以通过手持终端设备、网页、pc等途径进行相关信息的查询。
在整个溯源体系中，任意节点之间的权利和义务是均等的，在加密技术、共识机制和可靠数据的保障下，追溯系统的参与者根据业务运作流程，在掌握真实信息和彼此信任的情况下完成工作的每一个环节，整个体系没有中心化管理机构。同时各个环节用户在上传数据过程中的信息也是被记录可追溯的，这在一定程度上保障了节点数据的真实性。
数据分析
- 全链数据获取
通过构建的覆盖“养殖——生猪调运——屠宰——分割——猪肉制品分发——消费者”全产业链质量追溯系统，可以梳理整个产业链，进而获得每个模块的数据及模块之间的串联关系。（1）基于GIS的生猪—猪肉调运地图，对于大集团而言，可以获得集团旗下所有生猪~猪肉的GIS地图调运过程，一方面可以优化产业布局；另一方面可以实时调整生猪养殖量；以获取最大的效益。
（2）安全事故实时观测及预警
通过构建的覆盖“养殖——生猪调运——屠宰——分割——猪肉制品分发——消费者”全产业链质量追溯系统，第一可以实时的了解每一批生猪的物流情况及猪肉的物流情况，对于企业来说可以快速定位问题所在；第二，当建立起整个产业的追溯系统，有了足够多的数据之后，结合AI算法，可以对质量/问题发生的风险进行预测，提早解决问题。
总结
当前有不少的质量追溯系统，对与大集团而言往往有能力和实力来做质量追溯系统。但是一方面此类系统往往只是便于监管部门的监管，或者是提升消费者的知情权；另一方面对于企业来说此类系统并没有为企业带来更大的收益，对于一一些企业来说，公开其从养殖到产品全链数据，往往做不到也做不好，因为数据隐私、消费者不理解等往往会危及到企业的生存，打击了更多企业进入追溯系统的信心。而且质量追溯系统里里面的数据存在极大的水分，尽管可以利用区块链等技术来保证数据的不可篡改性，但是养殖企业\农业企业的数据的录入不像其他行业的数据获取一样可以全部有传感器来获取，事实上ERP系统的数据绝大部分是靠人工手动填写，质量追溯系统也就不是“真实”的追溯系统。因此从数据录入开始就要考虑数据真实性问题，是否应该借助“大数据”等技术来分析数据输入的真实性，有待于数据量大到可以称为“大数据”的时候开发相应的算法。另一方面，应该更多的从企业收益性考虑，建立一个质量追溯系统应该是市场驱动的结果，而不只是监管部门行政命令的结果。这样才能有更多的企业加入的质量追溯系统中来，真正实现质量的全方位监测、监管、及预警。
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