數字孿生技術在提升食品生產加工安全管理效能中的應用研究

摘 要：食品生產加工安全是關乎公眾健康和社會穩定的重要議題。隨著數字化時代的到來，數字孿生技術為食品生產加工安全管理帶來了新的機遇和挑戰。本文深入探討數字孿生技術在食品生產加工安全管理中的應用原理、關鍵技術、應用場景以及面臨的挑戰與對策，旨在揭示其在提升安全管理效能方面的巨大潛力，為推動食品行業的可持續發展提供理論支持和實踐指導。

關鍵詞：數字孿生技術；食品生產加工；安全管理效能

Abstract： Food production and processing safety is an important issue related to public health and social stability. With the advent of the digital age， digital twin technology has brought new opportunities and challenges to food production and processing safety management. This article explores in depth the application principles， key technologies， application scenarios， challenges， and countermeasures of digital twin technology in food production and processing safety management， aiming to reveal its enormous potential in improving safety management efficiency and provide theoretical support and practical guidance for promoting the sustainable development of the food industry.

傳統的食品生產加工安全管理方法往往依賴于人工巡檢、抽樣檢測和經驗判斷，存在信息滯后、準確性不足、管理效率低下等問題。數字孿生技術作為一種新興的數字化技術，通過構建物理實體的虛擬模型，為食品生產加工安全管理提供了一種全新、高效的解決方案。

1 數字孿生技術概述

1.1 數字孿生的概念與內涵

數字孿生是指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應實體裝備的全生命周期過程。其不僅僅是對物理實體的簡單數字化復制，更是結合實時數據的驅動，實現對物理實體的實時監測、分析、預測和優化控制，達到與物理實體高度協同的狀態[1]。

1.2 數字孿生的關鍵技術

1.2.1 建模與仿真技術

建模與仿真技術是利用三維建模、系統動力學建模、有限元分析等方法，構建食品生產加工過程的虛擬模型，模擬生產設備的運行狀態、工藝流程的執行情況以及食品在加工過程中的物理化學變化。

1.2.2 物聯網技術

物聯網技術是利用傳感器、射頻識別、無線通信等技術，實現食品生產加工現場各類設備、物料和環境參數的數據采集和傳輸，為數字孿生模型提供實時、準確的數據支持[2]。

1.2.3 大數據與人工智能技術

大數據與人工智能技術是對海量的生產數據進行存儲、管理和分析，挖掘數據背后的潛在規律和趨勢，利用機器學習、深度學習等人工智能算法實現生產過程的故障預測、質量評估和風險預警，為安全管理決策提供智能化支持。

1.2.4 云計算技術

云計算技術能提供強大的計算能力和存儲資源，支持數字孿生模型的運行和數據處理，實現不同地域、不同部門之間的數據共享和協同工作，降低企業的信息化建設成本[3]。

2 數字孿生技術在食品生產加工安全管理中的應用原理

2.1 數據采集與傳輸

在食品生產加工車間、倉庫等場所部署各類傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、氣體傳感器和圖像傳感器等，實時采集生產設備的運行參數、食品加工的工藝參數、環境條件以及物料的狀態信息等。利用物聯網將這些數據傳輸到數字孿生平臺，為虛擬模型的實時更新提供數據基礎。

2.2 虛擬模型構建與映射

基于采集到的數據，運用建模與仿真技術，構建生產設備的三維模型、工藝流程的邏輯模型、食品質量變化的數學模型等食品生產加工系統的數字孿生模型。建立物理實體與虛擬模型之間的對應關系和數據映射機制，確保虛擬模型能準確反映物理實體的實際狀態和行為。

2.3 實時監測與分析

數字孿生模型在實時數據的驅動下，對食品生產加工過程進行全方位、動態的監測和分析。通過與預設的安全標準和工藝參數進行對比，及時發現生產過程中出現的設備故障、工藝偏差、環境超標等異常情況，并對這些異常情況進行定位和量化分析，評估其對食品安全的潛在影響[4]。

2.4 預測與優化決策

利用大數據和人工智能技術，對歷史數據和實時數據進行深度挖掘和分析，建立設備故障預測模型、食品質量預測模型、食品安全風險預測模型等生產過程的預測模型。根據預測結果，提前制訂設備維護、工藝參數、原材料采購等相應的優化策略，實現對食品生產加工過程的前瞻性管理，降低食品安全事故的發生概率[5]。

3 數字孿生技術在食品生產加工安全管理中的應用場景

3.1 生產設備管理

在生產設備上安裝傳感器，實時采集生產設備的振動、溫度、壓力和轉速等運行參數，并傳輸到數字孿生模型中。利用數據分析算法對這些參數進行實時監測和分析，建立設備的健康狀況評估模型，實現對設備故障的早期預警和精準診斷。此外，根據設備的運行狀態和故障預測結果，制訂合理的設備維護計劃和保養策略，實現設備的預防性維護。同時，利用數字孿生模型優化設備的工作轉速、溫度設定值等運行參數，提高設備的生產效率和能源利用率，降低設備的故障率和維修成本，保障食品生產的連續性和穩定性。

3.2 質量管理

在食品生產加工過程中，利用傳感器和物聯網技術對食品的關鍵質量指標，如溫度、濕度、酸堿度和營養成分等進行實時監測，并將這些數據與數字孿生模型中的質量標準進行對比分析。一旦發現食品質量指標出現異常波動，立即追溯問題產生的源頭，如原材料批次、加工環節、操作人員等，采取相應的糾正措施，防止不合格食品流入市場。此外，基于大數據分析和機器學習算法，對食品生產過程中的質量數據進行建模和預測，提前發現可能影響食品質量的潛在因素，并通過優化生產工藝、調整原材料配方、加強人員培訓等措施進行質量改進，提高食品的整體質量水平和穩定性，增強企業的市場競爭力。

3.3 食品安全風險評估與預警

①數字孿生技術可整合食品生產加工過程中的原材料信息、生產工藝參數、設備運行狀況、環境監測數據和人員操作記錄等各類數據，通過數據分析和挖掘技術識別可能導致食品安全風險的關鍵因素，如微生物污染、化學物質殘留、物理異物混入等，并對這些風險因素的發生概率和影響程度進行量化評估。②根據風險評估結果，建立食品安全風險預警模型，設定相應的預警閾值。當數字孿生模型監測到食品安全風險指標超過預警閾值時，及時發出預警信息，通知相關人員采取應急措施，如停止生產、召回產品、調整生產工藝等，最大限度地降低食品安全事故的損失，并縮小影響范圍，保障公眾的身體健康和生命安全。

3.4 供應鏈管理

利用數字孿生技術，構建食品供應鏈的全流程虛擬模型，實現從原材料供應商、生產加工企業、物流配送中心到銷售終端的供應鏈可視化管理。各環節的企業可以通過數字孿生平臺實時共享生產計劃、庫存信息、物流狀態和銷售數據等，加強供應鏈各環節之間的協同合作，提高供應鏈的響應速度和運作效率，降低庫存成本和物流風險，確保食品的及時供應和質量安全。此外，利用大數據分析和仿真技術對食品供應鏈進行優化模擬，預測不同市場需求、原材料價格波動、物流配送延遲等情況下的供應鏈績效，幫助企業制訂合理的采購計劃、生產計劃、配送計劃和庫存策略，提高供應鏈的整體效益和抗風險能力，保障食品供應鏈的穩定運行。

4 數字孿生技術在食品生產加工安全管理中應用面臨的挑戰與對策

4.1 數據安全與隱私保護

數字孿生技術的應用需要對數據進行采集、傳輸、存儲和分析，存在數據泄露、篡改、濫用等安全風險，一旦發生數據安全事件，將對企業的聲譽和消費者的權益造成嚴重損害。企業應加強數據安全管理體系建設，采用加密技術、訪問控制、數字證書等手段確保數據的保密性、完整性和可用性。同時，建立嚴格的數據訪問權限管理制度，明確不同崗位人員的數據訪問級別和范圍，防止內部人員的違規操作。此外，企業還應定期對數據系統進行安全漏洞掃描和修復，增強員工的數據安全意識，提高企業的數據安全防護能力。

4.2 技術標準與規范缺失

目前，數字孿生技術在食品生產加工領域的應用尚處于探索階段，缺乏統一的技術標準和規范，不同企業和機構開發的數字孿生系統在數據接口、模型構建、功能實現等方面存在差異，導致系統之間的兼容性和互操作性較差，難以實現數據的共享和協同工作，限制了數字孿生技術的大規模推廣和應用。政府部門應加強對數字孿生技術在食品行業應用的引導和支持，組織行業專家、企業代表和科研機構共同制定數字孿生技術中數據格式標準、模型構建規范、接口協議標準和安全標準等方面的標準和規范，為數字孿生技術的應用提供統一的技術框架和指導原則。同時，鼓勵企業積極參與標準的制定和修訂工作，結合自身的實踐經驗和技術優勢，推動數字孿生技術標準的不斷完善和優化。

4.3 系統集成與成本效益平衡

食品生產加工企業通常已經擁有一定的信息化系統，如企業資源計劃、生產執行系統、質量管理系統等，數字孿生技術的應用需要將這些現有系統與數字孿生平臺進行集成整合，實現數據的互聯互通和業務流程的協同優化。然而，系統集成過程中存在技術復雜性高、接口不兼容、數據格式不一致等問題，導致集成難度較大、成本較高。同時，企業在應用數字孿生技術時，還需要考慮技術投入與經濟效益之間的平衡，確保數字孿生技術的應用能為企業帶來實際的價值回報。企業在實施數字孿生技術之前，應進行全面的系統規劃和需求分析，制訂詳細的系統集成方案，選擇具有豐富經驗和專業技術能力的系統集成商，確保數字孿生平臺與現有信息系統的無縫對接和高效集成。在技術選型和方案設計過程中，充分考慮企業的實際業務需求和經濟承受能力，避免盲目追求技術先進性而忽視成本效益。同時，通過對數字孿生技術應用效果的持續評估和優化，不斷挖掘其潛在的經濟效益和社會效益，如提高生產效率、降低質量損失、減少食品安全事故風險等，實現技術投入與產出的良性循環，提升企業的核心競爭力和可持續發展能力。

5 結語

數字孿生技術作為一種具有巨大潛力的數字化技術，在提升食品生產加工安全管理效能方面展現出獨特的優勢和廣闊的應用前景。通過構建食品生產加工系統的數字孿生模型，實現對生產過程的實時監測、分析、預測和優化決策，能有效提高食品生產加工的安全性、穩定性和質量水平，降低食品安全事故的發生概率，保障公眾的身體健康。

參考文獻

[1]張藝華，張焱.數字孿生技術在食品專業虛擬仿真實驗新型教學模式的應用[J].農產品加工，2024（6）：125-130.

[2]匡紅云，郝皓，游世勝，等.數字孿生賦能預制菜冷鏈發展的研究進展[J].現代食品科技，2024，40（6）：356-363.

[3]胡斌，郭慧，陶雄杰.面向冷鏈智能立體倉庫的數字孿生系統構建[J].包裝工程，2024，45（1）：191-200.

[4]左文娟，寧萌，王琨，等.基于數字孿生的機器人工程專業虛擬仿真實踐平臺設計[J].實驗室研究與探索，2024，43（3）：6-11.

[5]陳彥秋，吳天豪，劉彥，等.EGR模塊的數字孿生系統構建方法研究[J].現代制造工程，2024（11）：51-59.

作者簡介：李芳梅（1991—），女，福建三明人，碩士在讀。研究方向：行政管理。

通信作者：廖菁（1970—），男，湖南長沙人，博士，副教授。研究方向：行政管理。E-mail： 304906848@qq.com。