一種基于風險和大數據分析的產品質量抽樣方法

洪東旭 池魯強 張加揚

【摘要】現有的產品質量抽樣方法存在效率低下、準確性不足等問題，需要采取新的方法來提高抽樣過程的可行性和準確性。本研究的目的是提出一種基于風險和大數據分析的產品質量抽樣方法，通過收集多源數據構建風險評估模型和大數據分析模型。研究結果表明，采用本文提出的方法能夠科學地提高抽樣過程的可行性和準確性，有效地提高抽樣資源的利用效率。這為產品質量監督管理部門提供了有力的支持和指導。未來的研究可以基于此方法進一步探索和應用。

【關鍵詞】風險；大數據；產品質量監督；抽樣

【DOI編碼】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.02.048

【基金項目】本文受廣東省市場監督管理局科技項目（2022ZB05）資助。

A Product Quality Sampling Method Based on Risk and Big Data Analysis

HONG Dongxu， CHI Luqiang， ZHANG Jiayang

（Shantou Quality and Technical Supervision Standards and Coding Institute， Shantou 515000， China）

Abstract： The existing sampling methods of product quality have some problems such as low efficiency and insufficient accuracy， so it is necessary to adopt new methods to improve the feasibility and accuracy of sampling process. The purpose of this study is to propose a product quality sampling method based on risk and big data analysis， and build a risk assessment model and a big data analysis model by collecting multi-source data. The results show that the method proposed in this paper can improve the feasibility and accuracy of sampling process scientifically， and effectively improve the utilization efficiency of sampling resources. This provides strong support and guidance for the product quality supervision and management department. Future research can be further explored and applied based on this approach.

Keywords： risk；big data； product quality supervision； sampling

0引言

產品質量在市場經濟中扮演著至關重要的角色，而市場監督管理部門負有監督和管理產品質量的責任。其中，產品質量監督抽樣工作作為一種重要的監管手段，通過對市場上的產品進行抽樣檢測，旨在確保產品質量符合相關標準和法規要求[1]。

然而，當前在產品質量監督抽樣工作中存在一系列背景問題[2]，其中之一是市場規模的快速增長。隨著社會經濟的快速發展和消費需求的增長，市場上涌現出大量的產品種類和品牌。這給市場監督管理部門帶來了巨大的挑戰，要求他們在有限的資源下對龐大市場進行監管和檢測。此外，隨著科技的進步和全球化的趨勢，產品質量監督抽樣工作也面臨著新的形勢和挑戰[3]。

在產品質量監管部門進行產品監管的過程中，監督抽查是常見的方式之一，而抽樣工作則是其中關鍵的一環。然而，傳統抽樣方式存在一系列問題，其中包括抽樣對象的隨意性和樣本的選擇缺乏準則[4]。這些問題導致人為因素影響抽樣結果，如易抽、多抽以及按關系抽樣等。即使在某些地區采用了完全隨機抽樣方式，實際上也未能最大限度地發揮監管獎優罰劣的效能。因此，當前產品質量監督抽樣工作面臨市場規模快速增長以及傳統抽樣方式難以滿足當今抽樣需求等問題。為解決這些問題，提高產品質量監督抽樣工作的效果和效率，市場監督管理部門需要加大力度、加大資源投入、加強科技手段的應用，并加強與相關部門和行業的合作，共同推動產品質量監管工作的進步和發展。只有通過這些努力，才能更好地應對市場變化，確保產品質量的提升和消費者的權益保護。

1相關工作和理論基礎

產品質量監督抽查抽樣方法在市場監督管理部門起著至關重要的作用。根據產品類型和生產企業風險程度，市場監督管理部門會選擇合適的抽樣方法，并通過制定抽樣計劃和執行程序來確保抽樣的公正性、代表性和準確性。

常見的抽樣方法包括隨機抽樣[5]、比例抽樣和重要性抽樣。抽樣頻率和規模則由市場需求、產品類型和監管重點來決定。對于高風險產品，監管部門會增加抽樣頻率，并抽取更大規模的樣本。例如，食品行業監管部門通常會加強食品安全方面的抽樣，以提高抽樣的覆蓋率和抽樣力度。一旦得出抽樣結果，市場監督管理部門將根據檢測結果采取相應的處理措施[6]。如果產品不合格，可能會吊銷許可證、實施產品召回、處以罰款，甚至對涉及的生產企業進行行政處罰。這些處理措施不僅有助于提高市場上產品的質量，還能向其他企業發出合規經營的警示。

綜上所述，產品質量監督抽查抽樣方法在市場監督管理部門具有重要的應用價值。通過合理選擇抽樣方法、制定抽樣計劃和執行抽樣程序，監管部門能夠有效監督市場，保護消費者權益，維護市場秩序，促進企業的合規發展。隨著市場的不斷變化和科技的不斷進步，市場監督管理部門還需要不斷改進和更新抽樣方法，以適應新的挑戰和風險[7]。因此，持續改進抽樣方法是未來發展的重要方向之一。

1.1產品質量監督抽查抽樣的現有方法和技術

近幾十年來，研究人員和學者一直在探討各種產品質量監督抽查抽樣方法和技術，以提高產品質量監督效能。傳統的統計抽樣方法包括簡單隨機抽樣、系統抽樣和分層抽樣。這些方法基于概率論和數理統計原理，通過從總體中隨機選擇樣本進行質量檢驗和評估。

然而，隨著質量監督變得日益復雜，人們提出了一些改進的抽樣方法[8]。這些方法旨在提高抽樣效率和準確性，通過更巧妙地選擇抽樣方案來提升抽樣效果。判別抽樣方法基于產品特定的特征和屬性進行抽樣，將樣本限定在具有特定特征或屬性的產品上，以識別潛在的質量問題。聚類抽樣方法[9]根據產品的相似性將總體劃分為若干群集，然后從每個群集中進行抽樣。這樣可以更有效地捕捉到群內的變異性，并減少抽樣成本。多目標抽樣方法考慮了多個質量目標，將抽樣問題轉化為多目標優化問題，尋找最優抽樣方案以平衡多個抽樣目標。改進抽樣方法對比見表1。

盡管已有多種方法和技術可供選擇，用于產品質量監督抽查抽樣，但仍然存在一些挑戰和局限性。例如，如何處理大規模數據和如何在抽樣效率和準確性之間取得平衡。因此，在特定的質量監督需求下，研究人員和從業者需要綜合考慮多個因素，并根據實際情況選擇最適合的抽樣方法和技術。這樣才能確保在產品質量監督的過程中有效地進行抽樣評估。

1.2風險評估和大數據分析在產品質量抽樣中的應用

傳統的風險評估方法通常基于主觀判斷和經驗，可能存在主觀性和不準確性的問題，因而隨著風險評估理論和方法的不斷發展，越來越多的研究利用定量化的方法和模型來實現風險評估的客觀化和精細化。目前，傳統的抽樣方法可能僅考慮對一小部分樣本進行質量檢驗，而借助大數據分析，可以基于歷史數據、相關參數和指標進行深入分析，從而制定更加科學高效的抽樣策略。風險評估和大數據分析在產品質量抽樣方法中具有重要的應用價值。

1.2.1抽樣目標的設置

根據風險評估的結果，可以確定抽樣目標。對于高風險企業，抽樣目標可以更加關注那些主要監督指標異常的企業單位；對于低風險企業，可以適當降低此類企業的被抽概率。

1.2.2抽樣頻率和數量的確定

根據風險評估的結果，可以決定增加高風險產品的抽樣頻率和數量，以確保及早發現潛在的質量問題。而對于低風險產品，可以減少抽樣頻率和數量，以節省資源和時間。

1.2.3抽樣方案的選擇

風險評估可以提供指導，幫助選擇合適的抽樣方案。例如，對于高風險產品，可以考慮采用判別抽樣方法，將樣本限定在具有潛在質量問題的產品上，以增加發現問題的概率。而對于低風險產品，可以采用簡單隨機抽樣或系統抽樣等傳統抽樣方法。

1.2.4抽樣效果的評估和調整

通過風險評估，可以對抽樣方法的效果進行評估和調整。根據實際情況和質量監督的需求，可以對抽樣頻率、數量和目標等進行調整，以提高抽樣的效果和有效性。

綜上所述，基于風險和大數據技術在產品質量抽樣方法中的應用能夠優化資源的利用，并且幫助指導抽樣策略的制定，以適應不同抽樣對象風險水平和監管需求。風險評估和大數據分析在產品質量抽樣中的應用見圖1。

2研究方法

本研究旨在引入一種基于風險和大數據分析技術的產品質量抽樣方法，以實現更加精準和高效的質量監督。為達到研究目的，本研究綜合了現有的產品質量監督抽查抽樣方法、風險評估和大數據分析技術。具體的研究方法如下所述：

2.1風險評估模型的構建和指標選擇

數據收集：從多個數據源收集企業質量抽查的歷史數據、企業質量安全的歷史數據、歷史質量投訴舉報數據以及企業單位信息等。指標選擇：選擇適當的風險評估指標，比如風險指數和風險評估模型。模型構建：基于收集到的數據和所選擇的指標，構建風險評估模型。

2.2大數據分析技術的選擇和應用

數據處理和預處理：對采集到的數據進行清洗、整理和預處理，以確保數據具備良好的質量和可用性。

選擇分析技術：選擇適當的大數據分析技術，例如機器學習算法、數據挖掘算法和統計分析方法。

數據分析和模型建立：利用選定的分析技術對數據進行分析，并建立相應的質量控制模型。

2.3抽樣方法的設計、實施和優化

抽樣策略設計：根據風險評估和大數據分析的結果，設計合適的抽樣策略，確定高風險產品的抽樣比例和方法。

抽樣實施：按照設計的抽樣策略對目標產品進行抽樣，并進行質量檢驗和評估。

此外，在研究方法的實施過程中，需要考慮各種實際因素，例如數據收集的成本和可行性，以及技術設備的支持等。同時，還需要對研究方法進行優化和改進，比較不同算法和參數設置的效果，以提高方法的實用性和可行性。

以上方法的應用能夠提高資源的利用效率，并且在制定抽樣策略方面提供指導，以適應不同抽樣對象的風險水平和監管需求。基于風險和大數據分析技術的產品質量抽樣方法見圖2。

3討論與總結

本文討論了產品質量監督抽樣工作中的幾個關鍵問題，并提出了改進和優化的方法。首先，市場規模的快速增長對市場監督管理部門提出了巨大挑戰，要求他們在有限資源下有效監管和檢測市場。其次，傳統抽樣方式存在隨意性和缺乏準則的問題，影響抽樣結果的準確性和公正性。此外，風險評估和大數據分析在產品質量抽樣中的應用前景廣闊，有助于幫助制定抽樣目標、頻率和方案，并對抽樣效果進行評估和調整。

基于以上討論，可以得出以下結論和建議：

1）需要加大資源投入，加強與相關部門和行業的合作，以提高產品質量監督抽樣工作的效果和效率。

2）市場監督管理部門應不斷改進和更新抽樣方法，綜合考慮各種因素，并根據實際情況選擇最適合的抽樣方法和技術。

3）風險評估和大數據分析可以優化抽樣策略，提高抽樣資源的利用效率，并幫助指導抽樣目標、頻率和方案的制定。

4）需要不斷改進風險評估方法和模型，提高風險評估的客觀性和精細化。

5）需要進一步研究和探索新的產品質量抽樣方法和技術，以適應市場的不斷變化和科技的進步。

綜上所述，本文對產品質量監督抽樣工作的問題進行了分析和討論，并提出了改進和優化的方法。這些方法可以提高抽樣過程的可行性和準確性，有效地提高抽樣資源的利用效率，為產品質量監督管理部門提供有力的支持和指導。然而，進一步發展和實施這些方法需要解決風險評估模型、數據整合和算法選擇等方面的挑戰。同時，本文也指出了未來研究的方向和挑戰，為產品質量抽樣方法的理論研究和實際應用提供了重要參考。

【參考文獻】

[1]葉永和.談監督抽查中的抽樣工作[J].中國標準化，2023（5）：191-194.

[2]趙巖，賈紅麗，張艷艷，等.產品質量監督抽查工作存在的問題及其解決措施[J].質量與認證，2022（3）：90-91.

[3]孫雪，王玲，張煥，等.淺談產品質量監督抽查抽樣工作的常見問題及幾點建議[J].中國纖檢，2022（4）：52-55.

[4]葉永和.談產品質量監督抽查結果分析的問題[J].輕工標準與質量，2022（5）：55-56.

[5]葉永和.質量監管中抽樣方式分析[J].質量與認證，2022（5）：91-92.

[6]李雪丹.淺談監督抽查中的抽樣工作[J].中國標準化， 2022（13）：167-171.

[7]王雨沐.產品質量監管案件常見14個誤區[J].中國質量監管，2022（8）：30-33.

[8]葉永和.產品質量監督抽查中網絡抽樣方式的探討[J].西部皮革，2023，45（5）：41-43.

[9]張璇，趙靜，丁文興.大數據背景下產品質量抽樣調查的樣本量設計[J].系統科學與數學，2022，42（1）：133-140.

【作者簡介】

洪東旭，男，高級工程師，研究方向為標準化、質量、計量、知識產權。

（編輯：于淼）