消費品缺陷線索采集系統設計及應用

劉娜 徐思紅 田晶晶 齊月

摘 要：消費品缺陷線索采集是召回監管的工作基礎。消費者在產品使用過程中發現的產品故障問題是最重要的缺陷線索來源。為提高面向消費者的消費品缺陷線索采集與處理的科學性和有效性，及時發現潛在產品缺陷問題，本文基于Vue和SpringBoot框架探索建立面向消費者的缺陷線索采集系統，提高對消費品缺陷線索采集與處理效率。通過采集系統的廣泛應用，實現了信息收集、信息轉交和信息反饋等功能，為開展消費品缺陷調查、缺陷判定和召回效果評估提供了強有力的數據支撐。

關鍵詞：消費品，缺陷線索，信息收集，采集系統

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.19.026

基金項目：本文受中央基本業務費項目“基于多源信息融合的消費品缺陷線索智能分析關鍵技術研究與應用”（項目編號：282022Y-9461）資助。

Design and Application of Consumer Products Defect Clue Collection System

LIU Na XU Si-hong TIAN Jing-jing QI Yue

（China National Institute of Standardization）

Abstract： The collection of defect clues of consumer products is the basis of recall supervision. The product failures found by consumers during use is the most important source of defect clues. The aims of the paper are to improve the scientifi city and effectiveness of the collection and processing of consumer product defect clues for consumers， and to discover potential product defects in time. Based on the Vue and Spring Boot framework， this paper explores the establishment of a consumeroriented defect clue collection system to improve the effi ciency of consumer product defect clue collection and processing. Through the wide application of the collection system， the functions of information collection， information transfer and information feedback are realized， which provides strong data support for the defect investigation， defect determination and recall effect evaluation of consumer products.

Keywords： consumer products， defect clues， information collection， collection system

0 引 言

我國已成為世界第一制造業大國，全球第二大消費市場，全社會對消費品質量安全的關注度越來越高。缺陷產品召回是國際通行的產品安全管理制度，對于加強事中事后監管、保障消費者安全、提高產品質量具有重要意義。我國消費品召回工作始于2008年，依托原質檢總局部門規章《兒童玩具召回管理規定》。為進一步擴大消費品召回范圍，2016年我國實施了《缺陷消費品召回管理辦法》，明確召回的生產者主體責任，召回制度日趨健全。2020年1月《消費品召回管理暫行規定》[1]（以下簡稱《規定》）全面實施，為消費品安全提供更全面有力的保障。同時，《規定》中確立了消費品缺陷信息收集核實和分析處理制度，強化了消費品召回監管手段。隨著我國缺陷消費品召回管理制度的日益完善，近年來召回工作取得了快速突破，已經成為保護消費者人身財產和社會公共安全的重要舉措之一。消費品缺陷線索采集是召回監管的工作基礎，是發現產品潛在缺陷問題的關鍵。消費品具有產品類型多、故障模式雜等特點，如何準確全面地采集消費品缺陷線索，高效地從海量缺陷線索中快速定位產品潛在缺陷是消費品召回管理工作的核心。本文提出一種面向消費者的缺陷線索收集與處理系統，為消費品召回管理工作提供技術支撐。

1 缺陷線索收集與處理流程

《規定》所稱缺陷，是指因設計、制造、警示等原因，致使同一批次、型號或者類別的消費品中普遍存在的危及人身、財產安全的不合理危險。消費者向召回技術機構提交缺陷線索報告后，召回技術機構通過消費品召回平臺按照相關標準對缺陷線索報告內容進行信息評估，并將通過信息評估的缺陷線索報告轉交給消費品生產者。消費品生產者通過現場檢查等方式對消費品故障原因進行分析，并將檢查結果反饋給監管部門及召回技術機構。召回技術機構對生產者反饋結果進行評價，對不符合標準要求的進行退回。生產者需要重新分析說明。消費者可以對生產者反饋結果進行咨詢，并對消費品生產者的缺陷線索報告處理情況進行評價。召回技術機構會利用該缺陷線索報告以及生產者反饋情況說明對其進行評估。

1.1 缺陷線索采集環節

（1）采集渠道

消費者填寫缺陷線索報告主要渠道包括政府網站、專業機構、微信公眾號等，通過數據庫對接、中間庫傳輸、文件導入、API接口等不同傳輸方式將缺陷線索歸集到數據庫，采集的內容格式包括數據庫、文本、音視頻、圖片等結構化與非結構化數據組成，采集頻率主要分為5分鐘和T+1兩種頻次，如圖1所示。

（2）采集字段

消費者提交產品缺陷信息主要分為產品信息、缺陷描述信息及聯系信息三大類[2]，可包括文字、圖片、視頻等。完整的缺陷采集信息共包括18個字段項，其中必填字段項12個，具體字段信息如下：

1）產品信息。包括產品類別、產品名稱、產品品牌、產品型號、產品產地（國產、進口）、購買日期、產品應用場景、生產者名稱、生產者聯系電話/郵箱。

2）缺陷描述信息。包括缺陷簡述、缺陷描述、是否造成傷害、傷害類別、添加附件。其中附件內容包括文本文檔、音視頻、圖片等多種形式。

3）聯系信息。包括姓名、手機、所在省份、所在地市。

（3）采集注意事項

在信息采集過程中，應建立相應的編碼規則，保留信息源記錄。同時，根據國家法律法規要求，對涉及消費者或生產者隱私的信息進行嚴格保密，保證信息在可控范圍內流轉和使用。

1.2 缺陷線索評估環節

隨著消費者對產品安全認識以及維護自身合法權益意識的提升，主動向監管部門提交產品缺陷線索的數量也在逐年攀升。召回技術機構在對采集的缺陷信息進行評估時，重點關注消費品可能存在缺陷的相關情況，其他問題如經濟糾紛、服務質量、懷疑揣測等不在處理之列[3]。同時，要秉承客觀、公正的原則，不應出于消費品缺陷分析以外的目的，而采取有選擇性、傾向性的處理。

召回技術機構需要對信息的有效性和唯一性進行檢查，有效性檢查包括生產者名稱、產品品牌、故障描述、報告人手機號碼等內容，對不符合內容項要求、描述不明確、虛假等信息應剔除。唯一性檢查為同一個手機號從不同渠道重復性提交的相同產品缺陷線索應予以剔除。

1.3 缺陷線索轉交生產者及生產者反饋環節

召回技術機構將篩選后的缺陷線索信息轉交生產者，生產者根據消費品召回技術機構轉交的缺陷線索，對消費品故障產生原因、處置措施以及是否具有普遍性等問題進行分析說明。市場監管部門會定期對生產者反饋的缺陷線索的處理結果和技術分析材料的時效性以及質量開展檢查，對未按要求提交缺陷線索處理結果和技術分析材料的生產者進行督導。

2 系統建設

2.1 系統架構設計

立足發展現狀和特點，借鑒國外消費品召回實踐經驗，主要依托SpringBoot和Vue等技術，搭建消費品缺陷線索采集系統（以下簡稱采集系統），設計實現缺陷線索信息采集監測、信息錄入、數據查詢、統計分析等數據分析及處理功能。系統邏輯架構如圖2所示，包含應用層、業務支撐層、數據源層[4]。其中，數據源層主要實現對數據庫的管理，對消費者通過多種渠道提交的缺陷線索進行歸集匯總。業務支撐層主要實現業務的邏輯處理，包括缺陷信息管理、生產者信息管理、數據評估管理、信息轉交管理等。應用層為系統與用戶進行交互的界面，包括數據錄入模塊、數據查詢模塊、統計分析模塊、權限管理模塊等。

本系統采用B/S架構。為提高開發效率，以“高內聚，低耦合”為原則，采用前后端分離的開發模式。前端使用的是Vue框架，Vue框架是一套用于構建用戶界面的漸進式JavaScript框架，后端使用的是基于Spring4.0設計的SpringBoot框架，MyBatis為程序和數據庫之間的中間件，使用MyBatis框架用于連接數據庫。

平臺的系統架構采用SpringBoot的四層架構（Entity層、Dao層、Service層、Controller層）[5]。Entity層用于存放實體類，用于和數據庫表做映射。Dao層為數據訪問層，屬于一種比較底層，比較基礎的操作。使用MyBatis數據持久化技術訪問MySQL數據庫和Redis數據庫。Redis作為數據緩存。Service層為業務邏輯層，對數據庫獲取的數據進行處理。Controller層為控制層，負責具體業務模塊流程的控制，針對具體的業務流程，有不同的控制器，這樣可以使程序結構更清晰，減少代碼量。前后端基于RestAPI進行交互，系統前后端交互圖如圖3所示。

2.2 系統功能模塊設計

采集系統設計的基本原則，一方面是提高消費者端填報數據的準確性和完整性，為后續信息篩選工作奠定基礎，一方面使監管部門及召回技術機構更加便捷高效地對信息進行核實、過濾等處理工作，初步研判產品潛在缺陷問題，及時將缺陷問題轉交消費品生產者，督導生產者開展技術分析和問題處理反饋等工作。

本系統由三個基本模塊組成，如圖4所示，分別是消費者端、生產者端、管理者端。

（1）消費者端。該模塊主要包括缺陷信息上報，消費者需要填寫產品關鍵信息、故障信息以及用于評估結果反饋及回訪的聯系方式進行故障信息上報操作。

（2）管理者端。該模塊主要包括缺陷信息查詢、評估缺陷信息、轉交缺陷信息、完成形式審查等操作。管理者端是信息處理的核心環節，是初步研判產品潛在缺陷問題的關鍵。

（3）生產者端。該模塊主要包括缺陷信息查詢、開展技術分析、反饋處理結果模塊組成。生產者需要根據召回技術機構轉交的缺陷線索及時上報產品處理結果及技術分析結論。

2.3 系統數據庫設計

根據缺陷線索收集與處理的流程，建立采集系統數據庫。該庫由企業表（company）、缺陷信息歷史表（complaints_history）、缺陷信息表（complaints）、備案聯系人表（linkman）、銷售信息表（sell）、審核信息表（audit）、反饋信息表（feedback）、處理記錄信息表（records）、形式審查表（approval）、技術分析表（analysis）、用戶角色表（roles）11個表組成。采集系統實體關系圖（E-R圖）如圖5所示。

數據庫采用Redis和MySQL 2種，Redis為緩存數據庫，能夠加快數據的讀取速度和程序的響應速度，具有高性能、高可靠性。在采集系統中用于缺陷線索報告編號、登錄、計數等方面。Mysql數據庫為主數據庫，主要存儲采集系統業務數據。2種數據庫分別實現不同的數據存儲能力，使采集系統數據更加穩定可靠。

為保障數據的保密性和安全性，系統建立了嚴格的授權訪問機制、合理的網絡隔離措施，采用OAuth2.0技術進行登錄授權認證，有效防止數據不被非法訪問和破壞，保障采集系統數據安全。

3 系統實現

3.1 消費者端實現

采集系統經過不斷地迭代更新，已在相關網站開通了缺陷線索報告入口。消費者可根據系統提示方便快捷地向監管部門提交產品缺陷線索。PC端和移動端消費者提交缺陷線索報告的展示界面如圖6所示。

3.2 管理端實現

管理者通過管理后臺對消費者提交的缺陷線索進行查看和評估。在開展評估時，對通過不同渠道提交的相同的缺陷線索報告加粗顯示，便于剔除重復信息，對企業反饋的技術分析結論和處理結果不通過的使用橙色背景標注，對企業超時未反饋的使用紅色背景標注，同時進行郵件提醒，如圖7所示。

3.3 企業端實現

企業端根據管理端評估結果，對每一個缺陷線索開展技術分析和論證。圖8為企業端反饋信息及形式審查信息。

4 系統應用

以2022年采集系統采集的數據為例，分析消費者、生產者以及管理者對數據的分析研究處理情況。

4.1 缺陷線索信息采集情況

從缺陷線索看，2022年市場監管總局收到消費品缺陷線索報告15，230例，涉及電子電器（占83.89%）、日用紡織品和服裝（占7.71%）、其他交通運輸設備（占4.13%）等產品，問題主要涉及部分電子產品過熱、充電故障、電池鼓包，部分智能家電產品屏幕顯示異常、生物識別功能異常，部分家居產品化學元素超標、有害物質泄漏等，如表1所示[6]。

4.2 缺陷線索報告評估情況

在2022年缺陷線索報告中，信息評估通過數量為14，488個，占比95.13%，評估不通過數量為742個，占比4.87%。其中，評估不通過的原因中主要分為消費品缺陷信息重復提交、內容無效、非職責范圍、其他4種情況，占比具體情況如表2所示。

4.3 生產者反饋處理情況

2022年，對生產者缺陷線索報告反饋情況進行統計，為消費品缺陷線索報告規范及處理指南標準制修訂提供支撐；同時，也為消費品生產者開展缺陷線索分析提供參考。2022年消費品生產者缺陷線索反饋總體情況如表3所示，總體反饋率達到63.3%，表明生產者進行缺陷線索反饋的總體情況良好。

據統計，2022年涉及缺陷線索數量超過100條的生產者共有23家，其中有9家生產者及時反饋率為100%，有6家生產者及時反饋率為0%，表明生產者對產品質量安全管理水平存在較大的差距。

5 結 語

建設消費品缺陷線索采集系統，實現了消費者、生產者、監管部門在產品質量安全問題信息收集分析處理方面的突破和創新，為產品召回工作提供了基礎性技術支撐，有效推進了數據化、智能化、信息化召回監管能力。后續，監管部門還將進一步利用先進信息技術手段，持續優化采集系統。一是簡化消費者提交缺陷投訴信息的方式和要求，降低制度性成本。二是加強信息評估智能化水平，提高評估質量和效率。三是完善生產者反饋機制，強化生產者責任意識。同時，加快構建“總局統一管理，地方分級負責，相關部門協調配合”的召回管理工作新格局，強力推動各地加強消費品召回監管工作，整合社會資源，深度拓寬消費品信息采集渠道，探索建立信息資源共享機制，為加強信息分析的可靠性提供數據源基礎，不斷推進缺陷產品信息采集工作提質增效。

參考文獻

[1]消費品召回管理暫行規定[Z].2019.

[2]徐思紅，宋黎，孫寧.淺析我國汽車和消費品召回缺陷報告信息采集[J].標準科學，2018（12）：27-35.

[3]宋黎，費凡，徐思紅，等.我國消費品召回歷程及數據觀察[J].標準科學，2017（11）：6-13.

[4]岳洋.淺析消費品召回管理信息系統的構建模式[J].中國標準化，2021（19）：205-209.

[5]陳新府豪.基于SpringBoot和Vue框架的創新方法推理系統的設計與實現[D].杭州：浙江理工大學，2022.

[6]市場監管總局關于2022年全國汽車和消費品召回情況的通告[Z].2023.

作者簡介

劉娜，高級工程師，主要研究方向為缺陷產品召回信息化建設、數據資源開發利用等。

徐思紅，工程師，主要研究方向為缺陷信息、輿情信息、缺陷產品召回信息等綜合數據分析。

田晶晶，高級工程師，主要研究方向為缺陷產品召回信息管理、數據挖掘應用等。

齊月，助理工程師，主要研究方向為缺陷信息采集和處理。

（責任編輯：袁文靜）