基于FTA的生鮮農產品冷鏈物流失溫風險識別研究

摘 "要：伴隨著生鮮農產品的需求量與日俱增，因失溫而導致的冷鏈物流斷鏈的風險日益突出。運用FTA方法構建生鮮農產品冷鏈失溫風險的故障樹模型，并利用收集整理得到的近年來生鮮農產品發生失溫風險的數據進行定量分析，求出最小割集以及失效概率，對基本事件和最小割集進行重要度排序，最后制定有針對性的風險防控策略。

關鍵詞：生鮮農產品；失溫風險；故障樹分析（FTA）；風險識別

"中圖分類號：F252 " "文獻標志碼：A " "DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.07.029

Abstract： With the increasing demand for fresh agricultural products， the risk of cold chain logistics chain breaking due to temperature breaks is becoming increasingly prominent. The FTA method was used to construct a fault tree model of the cold chain temperature breaks risk of fresh agricultural products. A quantitative analysis was carried out on the recent data from the temperature breaks events， and the minimum cut set and failure probability were calculated， and finally the probability importance of all basic events and the minimum cut set importance were ranked to put forward corresponding risk prevention and control strategies.

Key words： fresh agricultural products; temperature breaks; fault tree analysis（FTA）; risk identification

0 "引 "言

"隨著經濟社會的繁榮發展以及生鮮電商產業的不斷壯大，人民對于冷鏈物流的需求也在日益增加。生鮮農產品冷鏈物流涉及產地、包裝、貯藏、運輸、裝卸、配送等全過程，任何一個過程的溫度未達標都會影響冷鏈物流的運作，導致產品質量受損。相較于常溫物流，冷鏈物流的核心是保持全程低溫環境不發生中斷。若無法及時識別冷鏈物流過程中的失溫風險并加以控制，不僅造成農產品腐爛變質、損耗以及一系列食品安全問題，對于農戶、消費者以及冷鏈物流企業而言，也會帶來嚴重的利益沖突。

"為了降低生鮮農產品在冷鏈物流過程中的由于失溫帶來的損失，提升冷鏈物流綜合服務水平，國內外許多學者針對冷鏈物流風險方面做了諸多研究。Shen等[1]用層次分析法（AHP）和熵權法（EWM）對食品冷鏈中高風險因素進行了有效識別并評價整個食品冷鏈影響較大的主要風險。Lau等[2]運用多準則風險評估系統（FMRES）和最佳最差方法（BWM）相結合，度量企業層面的冷鏈風險，以系統的方式識別和評估冷鏈風險。Kim等[3]運用情景化模型分析（ASM）方法判斷冷鏈物流整個環節可能出現的風險。Dagsuyu等[4]通過結合層次分析法（AHP）、失效模式及效應分析（FMEA）和混合整數規劃（MIP）綜合數學模型，對冷鏈子過程進行風險級別研究。張喜才等[5]利用故障樹（FTA）和貝葉斯網絡模型（BNM）相結合，對易發生斷鏈的生鮮農產品冷鏈物流的薄弱環節進行梳理。沈玉燕等[6]采用OWA算子賦值權重方法對生鮮冷鏈供應鏈進行了風險識別與分類。張浩等[7]利用改進突變級數法對農產品冷鏈物流關鍵要素進行詳細評估和系統分析。彭本紅等[8]采用熵權可拓評價模型（EEMEW）將冷鏈物流斷鏈的若干風險因素進行定量分析，為斷鏈風險研究提供了新的評價思路。

縱觀國內外研究，發現大部分研究集中于冷鏈物流過程可能發生的斷鏈風險，對冷鏈物流體系風險因素的研究較多，對于生鮮農產品冷鏈物流失溫風險因素的識別和評價的研究尚不多見。鑒于此，本文將采用故障樹分析法（Fault Tree Analysis，FTA）建立生鮮農產品的冷鏈物流失溫風險故障樹模型，通過概率計算對各基本事件的概率重要度和最小割集重要度進行排序，識別出最重要的風險因素和途徑，并提出針對性的風險防控建議。

1 "生鮮農產品冷鏈物流失溫故障樹模型

1.1 "生鮮農產品冷鏈物流失溫風險因素。生鮮農產品冷鏈物流的整個鏈條均處于連續可控低溫環境，使農產品可以保持良好的品質，降低產品損耗的特殊供應鏈。在冷鏈物流眾多環節，都會受到各種因素的影響發生失溫[9]，從而導致整個冷鏈物流系統失效，產品的品質受損。通過分析得知，導致失溫風險發生的主要因素都涉及人員、設備、環境和管理方面的不足或缺失。

（1）人員組織：主要包括產地農戶冷鏈意識匱乏，中間企業和消費者終端冷鏈意識不足，人員操作過程的失誤，操作規范性不符合要求，甚至違規操作等[9]。例如：運輸過程中卡車司機如若冷鏈意識淺薄，會不夠重視運輸途中制冷，為了節省燃油和成本而中斷制冷，使得農產品的質量大打折扣。

"（2）技術設備：主要包括預冷設備、制冷設備、裝卸設備、冷藏設備等。如若缺乏相應的設備和技術落后或者在運行過程發生故障會導致失溫風險發生。例如：由于缺少產地預冷設備，使得生鮮農產品在產地采摘之后不能在第一時間進行保鮮并鎖住水分，降低食用價值的同時還影響銷售。

"（3）外部環境：主要考慮經濟因素的影響，從我國冷鏈物流現狀來看，主要是冷鏈設施設備和運輸成本過高。由于冷鏈運輸需要全程維持恒定的溫度，在運輸途中和倉儲環節都不能中斷制冷，因此燃油和電力成本往往是常溫物流的數倍，部分企業為了壓縮成本獲得更大利潤，惡意競爭壓低成本，導致制冷中斷而發生失溫風險[8]。

"（4）監控管理：冷鏈物流行業相關管理制度不夠完善，缺少行業標準，企業內部管理水平低和效率低，導致冷鏈物流運作效率低下，任意環節銜接發生失誤，都會直接或間接導致失溫風險的發生。目前冷鏈物流行業制度和操作標準還不夠完善，管理水平低下，各項規定執行不到位，導致冷鏈市場亂象叢生，對于冷鏈過程中要求的溫度無法精確監控和調節，造成產品損耗。同時，管理人員責任感低，嚴重制約冷鏈物流行業發展。

1.2 "冷鏈物流失溫故障樹模型的構建。故障樹分析法（FTA）是一種自上而下的演繹推理法[10]。故障樹以最不希望發生的事件作為頂事件，從一個頂事件作為分析目標開始向下分解，通過層層分解，列出所有可能的原因。分解完成后，對所有可能原因進行定性和定量分析，并進行排序，最終定義出頂事件產生的根本原因。

"以生鮮農產品失溫風險作為故障樹頂事件，將導致失溫風險發生的四類因素：人員組織因素M、技術設備因素M、外部環境因素M、監控管理因素M作為中間事件。分析發現人員組織因素M和技術設備因素M可以直接導致頂事件的發生，人員組織的冷鏈意識不足B或工作失職B使得M發生，制冷設備失效B和其它設備失效B使得M發生，而M和M只是導致頂事件發生的間接原因，當冷鏈設備發生故障且人員并沒有發現時，那么失溫風險一定會發生，因此將M和M作為頂事件發生的直接原因。剖析了相關基本事件22件，如表1所示。

通過進一步分析各事件之間的邏輯關系，構建生鮮農產品冷鏈物流失溫風險故障樹模型，如圖1所示。

2 "生鮮農產品冷鏈物流失溫風險故障樹分析

2.1 "最小割集分析。故障樹中能使頂上事件發生的基本事件的集合叫割集[11]。最小割集即導致頂上事件發生的最低限度的基本事件的集合。最小割集數量越多，導致頂上事件發生的途徑越多，系統危險指數越高。最小割集中的基本事件越少，導致頂上事件發生所需的因素越少，系統越危險。

將故障樹中的連接各事件的邏輯門用相應的布爾代數運算表示，“或門”連接用邏輯和表示，“與門”連接用邏輯積表示，按照故障樹的邏輯結構，自上而下將輸入事件層層替代，直到故障樹中的全部基本事件都代完，化簡之后得到的每一個邏輯積即為一個最小割集。根據故障樹結構獲得其布爾代數表達式：

T=M*M=B+B*B+B=XXXM+X+X+X*X+X+X+X+X+XXM=XXX*X+X+X+X+X+X+X+X

*X+X+X+X+X+XXX+X+X+X=XXXX+XXXX+XXXX+XXXX+XXXX+X+X+X*（X

+X+X+X+X+XXX+XXX+XXX+XXX）

"全部展開后，得到最小割集72個（如表2所示）。其中七階最小割集20個，五階最小割集25個，四階最小割集12個，二階最小割集15個。由此可知，引起生鮮農產品冷鏈物流失溫的途徑有72個，最小割集數量較多，其中超過半數的途徑含有的基本事件較多，危險指數不高。但是仍有部分途徑含有的基本事件較少，如X，X、X，X、X，X等，表明生鮮農產品冷鏈物流失溫風險仍然較易發生。

2.2 "頂事件發生概率

2.2.1 "基本事件發生概率的獲取。對于基本事件的發生概率，分別采用歷史數據統計的方法和專家評價的方法得到其發生概率值。對于基本事件X、X、X、X、X和X的發生概率，通過收集得到的歷史資料統計得到其發生概率值；對于另外一些無法通過歷史資料統計得到其精確發生概率的基本事件，如X、X、X等，邀請3名專家參與就其發生概率進行評分，將專家們打分的平均值作為不可統計的基本事件的可能發生概率值（如表3所示）。

2.2.2 "頂事件發生概率的計算。利用最小割集求頂事件的發生概率，頂事件T與最小割集K之間的邏輯連接是“或門”，最小割集K與其包含的基本事件X之間的邏輯門連接為“與門”，根據和事件的概率求法，可以通過基本事件的發生概率求得頂上事件的發生概率[11]，如式（1）所示：

P=1-∏1-PK " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

其中：P為頂事件發生概率；K為第j個最小割集；PK為第j個最小割集的發生概率；X為最小割集K中的基本事件；j=1，2，…，m；m為最小割集數量。將表中基本事件發生概率代入式（1）可求得生鮮農產品冷鏈物流失溫故障樹頂事件發生概率為P=0.048 46。

2.3 "概率重要度分析。基本事件發生概率的變化引起頂上事件發生概率的變化程度稱為概率重要度Ii。知道各基本事件的概率重要度系數后，就可以知道哪些基本事件是對頂事件發生影響程度最大的事件，在實際情況中，減少該事件的發生概率可以降低頂事件發生的概率。Ii的大小并不取決于基本事件發生概率值大小，而是基本事件在最小割集中重復出現的次數，以及最小割集除去該基本事件的概率積大小[12]，如式（2）所示：

Ii= " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

"其中：PX為第i個基本事件的發生概率；X為最小割集K中的基本事件；i=1，2，…，n；n為基本事件數量。由于基本事件較多，若利用式（1）中P的公式進行概率重要度計算過于復雜，因此將采取頂上事件的發生概率近似法求解，頂上事件的發生概率可近似等于故障樹中基本事件所組成的所有最小割集發生概率之和，如式（3）所示：

P=∑PK " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（3）

"由公式（2）和公式（3）計算各基本事件的概率重要度，從大到小進行排序（如圖2所示）。由圖2可知，管理人員失職X，企業員工違規操作X、兼職員工違規操作X的概率重要度均最高，溫控設備故障X、預冷設備失效X、缺少低溫裝卸月臺X、冷藏車發生故障X的概率重要度次之，概率重要度最小的是監控管理因素。

2.4 "最小割集重要度。一個最小割集代表一種頂事件發生途徑。根據最小割集重要度可以發現系統中最易發生故障的途徑有哪些，直觀判斷那種途徑最危險，哪些次之，以及如何制定相應的防控策略。最小割集重要度反映每種模式對頂事件發生概率的影響程度，即最小割集發生概率與頂事件發生概率的比值，如式（4）所示：

Ij= " " " " " " " " nbsp; " " " " " " " " " " " " " （4）

式中：Ij為第j個最小割集的重要度。計算出所有最小割集的重要度，并舍棄重要度趨近于0的最小割集進行排序（如圖3所示）。由圖3可知，重要度最大的最小割集是X，X，X，X，X，說明人員組織的冷鏈意識、低溫裝卸月臺的缺失、農產品本身的價值對于頂事件發生的影響最大，組合而成的模式可以直接影響生鮮農產品冷鏈物流失溫風險的發生。其次是X，X，X，X，X和X，X，X，X，X，說明除了上述因素，企業之間的惡意競爭壓低配送費、預冷設備成本高昂也容易導致生鮮農產品冷鏈物流失溫風險的發生。此外最小割集X，X，X，X，X、X，X、X，X的重要度也較大，說明人員冷鏈意識不足與制冷設備故障以及外部環境因素組合而成的割集導致失溫風險較大，在實際情況下應該注意防范。

3 "結論與建議

本文圍繞人員組織風險、技術設備風險、外部環境風險、監控管理風險等4大類因素，運用FTA方法對生鮮農產品冷鏈物流失溫風險的影響因素進行探討，分析發現：

（1）人員組織因素和技術設備因素是生鮮農產品冷鏈物流失溫的主要風險因素。在22個基本事件中，“管理人員失職X”、“企業員工違規操作X”和“兼職員工違規操作X”事件的概率重要度最高，對生鮮農產品冷鏈物流失溫風險影響最大；“溫控設備失效X”、“預冷設備功能失效X”、“缺少低溫月臺X”和“冷藏車發生故障X”事件重要度較高，對于生鮮農產品冷鏈物流失溫的影響較大。

"（2）在72個最小割集中，{農戶冷鏈意識不足X、消費者冷鏈意識不足X、配送人員冷鏈意識不足X、缺少低溫裝卸月臺X、農產品本身價值低X}最小割集的重要度最高，是對生鮮農產品冷鏈物流失溫的影響最大的一條途徑；農戶冷鏈意識不足X、消費者冷鏈意識不足X、配送人員冷鏈意識不足X、缺少低溫裝卸月臺X、預冷設備成本高X和農戶冷鏈意識不足X、消費者冷鏈意識不足X、配送人員冷鏈意識不足X、缺少低溫裝卸月臺X、企業惡意競爭壓低配送費X的最小割集重要度較高，是生鮮農產品冷鏈物流失溫的影響較大的兩種途徑。

"基于上述研究結論，針對生鮮農產品冷鏈物流失溫風險本文提出4項防控策略：第一、強化冷鏈物流行業人員責任意識。嚴格制定并執行違規操作處罰機制，加強對各級管理人員和基層人員的責任意識培訓和定期考察，防范由于人員失職造成生鮮農產品冷鏈物流失溫風險的發生。第二、完善冷鏈物流設施設備體系建設。加大對包括低溫月臺、標準冷藏車、預冷設備等的基礎設施建設投入，完善市、鄉、村之間的預冷倉庫等物流節點建設，推動發展形成全國性的生產、預冷、倉儲、運輸、銷售的“無斷鏈”冷鏈物流體系。第三、加強對農戶及消費者冷鏈意識培訓。積極開展冷鏈知識講座等宣傳活動，大力宣傳冷鏈物流對于提高生鮮農產品品質的重要性，將食品安全觀念和生鮮農產品冷鏈意識普及到農民和各級消費者。第四、健全冷鏈物流行業監控及管理機制。不管是企業內部還是外部，都要形成完整的監控網絡，對于冷鏈物流全過程都能做到可追溯，防止人員瀆職失責。政府應該出臺具有全行業約束性的政策法規，并嚴格執行。

參考文獻：

[1] "SHEN Y， LIAO K. An application of analytic hierarchy process and entropy weight method in food cold chain risk evaluation model[J]. Frontiers in Psychology， 2022，13：825696.

[2] "LAU H， TSANG Y P， NAKANDALA D， et al. Risk quantification in cold chain management： A federated learning-enabled multi-criteria decision-making methodology[J]. Industrial Management amp; Data Systems， 2021，121（7）：1684-1703.

[3] "KIM K， KIM H， KIM S K， et al. I-RM： An intelligent risk management framework for context-aware ubiquitous cold chain logistics[J]. Expert Systems with Applications， 2016，46：463-473.

[4] "DAGSUYU C， DERSE O， OTURAKCI M. Integrated risk prioritization and action selection for cold chain[J]. Environmental Science and Pollution Research， 2021，28（13）：15646-15658.

[5] 張喜才，霍迪. 中國生鮮農產品冷鏈物流薄弱環節梳理及對策研究[J]. 農業經濟與管理，2021（3）：93-102.

[6] 沈玉燕，錢言. 生鮮冷鏈供應鏈風險擴散收斂模型構建與評估[J]. 商業經濟研究，2021（22）：46-49.

[7] 張浩，邱斌，唐孟嬌，等. 基于改進突變級數法的農產品冷鏈物流風險評估模型[J]. 系統工程學報，2018，33（3）：412-421.

[8] 彭本紅，武柏宇，周葉. 冷鏈物流斷鏈風險的熵權可拓評價研究[J]. 北京交通大學學報（社會科學版），2017，16（1）：110-119.

[9] 趙闖，郎坤. 基于貝葉斯網絡的生鮮物流風險評估[J]. 系統科學與數學，2020，40（11）：2108-2124.

[10] 謝小良，成佳祺，褚琦，等. 疫苗冷鏈系統故障風險的概率安全分析[J/OL]. 系統科學與數學：1-15[2022-08-11]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2019.o1.20220322.1029.002.html.

[11] 劉宇，孫躍輝，劉忠禹，等. 重大課題組知識產權風險管理模式——聯用失效模式及效果分析和故障樹分析方法[J]. 科技管理研究，2021，41（8）：156-162.

[12] 于麗，劉雨竹，郭曉晗，等. 基于故障樹方法的鐵路隧道緊急救援站間距分析[J]. 鐵道標準設計，2022，66（2）：111-116.