2017年5月3日 星期三

.物聯網和大數據如何改善食品安全?

Food Safety/HACCP Using Environmental Monitoring





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?

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

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。

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。

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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