Food Safety/HACCP Using Environmental Monitoring
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來源：Rentokil
大家普遍認為，物聯網及其遠端監測和控制系統的能力，有助於進一步保障食品安全。果真如此嗎?
近年來，關於物聯網的文章層出不窮，其改變企業和公共服務運作方式的潛力，不斷引發熱議。人們希望利用龐大的傳感器網路，從世界各地的工廠、交通工具、醫院、家庭、商店和供應鏈收集數據。
而今，這一願景正迅速成為現實。從可以優化交通、能源使用與標識體系的智慧城市，到能夠預測地震的系統，物聯網技術將幫助我們實現這一切。
只要看看數字，就知道所言非虛。2016年初，市場調研機構IDC曾預計，到2019年時，全球物聯網市場規模將從2014年的5917億美元，擴大至1.3萬億美元。到2020年，全球物聯網終端數量估計將達到300億至500億個。
本文探討了物聯網對食品安全的影響。大家普遍認為，物聯網及其遠端監測和控制系統的能力，有助於進一步保障食品安全。果真如此嗎?
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| Food Traceability Market | Visual.ly |
沒錯。但全球食品供應鏈錯綜複雜，這需要各方不遺餘力地協作配合，讓每一名參與者發揮應有的作用。為了充分理解這一點，我們有必要來看看其中涉及哪些人和事。
食品鏈的可追溯性
目前，物聯網在食品行業最常見的應用，是追蹤生產、加工和供應鏈中的產品狀態。20多年來，企業一直在利用條形碼和射頻辨識標籤，追蹤食品從產地到加工、運輸、儲存、分銷點和食品零售商的整個過程。但這只是最基本的手段。
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| Food Traceability Software |
近些年，我們看到更尖端的傳感器問世，它能精準地監控食品加工，和運輸過程中的安全因素。如今，安裝傳感器網路的企業已較為常見。這些傳感器用途廣泛，其作用包括監測食品加工廠和運輸容器內的灰塵顆粒、溫度或濕度，等等。
在先進的領域，我們還看到了更先進的技術，例如由歐盟資助的MUSE-Tech項目。該項目利用了先進傳感技術(光聲光譜、準成像紫外可見光譜，和分布式溫度傳感)提供的資訊，能夠改善生產商處理原料和中間用料的方式。目前，MUSE-Tech項目已經完成。
該項目研發了一種擁有多個傳感器的設備，能即時監測原料和加工環境的變化，從而保障了加工食品的品質和安全。該項目的目標之一，是透過確定新的烹飪時長和溫度標準，降低薯片等澱粉類食物，在烹飪期間產生有毒性化合物丙烯酰胺的風險。
總的來看，這些方法能帶來許多益處。首先，它們有助於食品企業遵守新的法規，比如美國《食品安全現代化法案》。該法案提高了食品安全標準，並透過可追溯性，讓企業承擔更多責任。
「端到端」食品安全監控的另一大好處在於，一旦發現食品被污染，供應鏈中的各方——包括生產商、運輸商和零售商——可以迅速確定產地和分銷管道。而以往，這類調查會耗費幾周甚至數月時間。
雖然這種可追溯能力，有助於實現更高效的食品安全監測，也能更快地查清問題來源，但也只能是到此為止。所以，我們還需要借助大數據的力量。
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| Food Traceability Market Report by Size, Share and Trends |
大數據分析
隨著物聯網向更深、更廣的方向發展，它也產生了前所未有的海量數據。眼下，大多數行業都在想，該如何利用這些資訊來改善我們的工作?
這就是大數據分析的職責所在。這一迅速成熟的數據科學，可用來挖掘異常龐大的數據集，從中發現隱藏的模式、不為人知的聯繫、失誤之處、市場趨勢、客戶偏好，以及其他各種有用的商業資訊。
在食品行業，上文所述的傳感器網路產生了大量數據。
但這只是開始。真正令人感興趣的地方在於，透過分析食品安全數據，再結合來自其他科學和環境管道的傳感器數據，從中發現新的聯繫。這將為更加重大的突破創造條件。
瑪氏公司(Mars)與IBM的一個合作項目，就可以體現這方面的應用。該項目對全球食品供應鏈中，出現的細菌進行了DNA和RNA測序，旨在繪製食品中正常菌群的基因圖譜。
透過這一方式，食品衛生管理機構更容易發現，食品樣本中的異常現象，從而讓有害細菌無所遁形。憑借這一手段，還能更好地瞭解食品污染原因，以及食源性疾病的傳播狀況。
該項目把大數據分析應用於基因數據，從中尋找新的見解。它還分析了通過物聯網收集的天氣、運輸和其他背景數據，以便探究如何及早發現食品污染隱憂。
有了來自食品樣本的大量基因數據，加之供應鏈網路，和傳感器網路提供的海量數據，把這些資訊結合起來，大數據分析最終將使食品安全，達到一個新的高度。
食品衛生相關數據的其他來源
當然，還有很多其他的數據來源可供分析，能夠進一步加強我們對食品安全的瞭解。其中之一就是曾經難以獲取的公共資訊。但如果方法得當，公共資訊可以發揮很大作用。
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| How traceability standards work | GS1 |
芝加哥的食品監管項目，就克服了這個障礙，透過大數據預測分析技術，對免費獲取的數據加以分析。這包括利用食品檢查報告、311服務數據、氣象數據、社區和犯罪數據等資訊，來預測哪些餐廳，最有可能嚴重違反食品安全法規。
在分析數據時，該項目發現了幾個關鍵變量，可用來預測一家餐廳違規的可能性。這些變量包括餐廳的違規記錄、當地入室盜竊事件的發生頻率，以及當地的常年平均氣溫。
自從採用這個方法後，監管人員發現違規行為的速度，平均提高了25%。
另一個數據來源是食品行業的眾多供應商所提供的資訊。PestConnect系統就收集了這方面的資訊。
PestConnect系統安裝在擁有聯網傳感器的設備上，這些設備能主動探測、捕捉或消滅害蟲，並將探測和捕捉資訊，利用無線傳送至雲端伺服器。
PestConnect能遠端監控害蟲動態，防止不乾淨的食物進入人們口中，並控制現有蟲害。收集到的數據，還可以利用大數據技術進行分析，進而辨識蟲害來源，預測蟲害的爆發。
這最終將幫助我們採取更加積極主動的措施，管理全球供應鏈中的食品安全風險。
跨行業合作，提高食品安全
一方面，物聯網產生的數據，其龐大體量和多樣性令人生畏。但另一方面，這應該被視作一場重大機遇。而如果商界、政界和學界能夠通力合作，分享數據以及數據所帶來的啓發，這一機慧將變得更加無與倫比。
幸運的是，很多機構似乎都認同這一觀點。例如，雀巢(Nestle)表示，企業和英國食品標準局等監管機構，收集的大量數據應該實現共享，以便從中「挖掘」關於潛在食品安全問題的資訊。
全球食品安全促進會等行業組織，也越來越認識到開展合作，以及分享數據與啓發的必要性。該組織希望建立一個國際性平台，讓供應鏈各方在此開展合作、交流見解、加強聯繫。
監管部門也在發揮自己的作用。比如2015年，歐盟委員會的Horizon 2020研究計劃提出，在智慧農業和食品安全領域，開展大規模的國際跨行業物聯網試點項目。
該計劃指出，「物聯網技術可以通過即時監控、優化決策，以及改善從農場到餐桌的整個價值鏈的營運管理，幫助歐洲的農業和食品行業，應對未來的重大挑戰。」
歐盟委員會還鼓勵有關各方參與進來，在農產品-食品鏈條中扮演積極角色，包括農戶、機械供應商、食品加工商、零售商和批發商，當然，還包括食品行業的科學家，和物聯網技術提供商。試點結果還將輔助決策者，用於制訂歐盟在農業及食品安全領域的政策。
把多個即時數據來源結合起來，從中獲得新的見解，這對食品安全具有非凡的重大意義。
預測污染源和食源性疾病隱憂，及早發現食品安全問題，並在問題擴散之前採取控制措施，這將提高整個供應鏈的效率，同時降低損失。最重要的是，所有人的食品安全將因此得到改善。
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