文／杨悦

    广东产品质量监督检验研究院

近年来，我国制造业产品质量持续提升，2024年产品质量合格率达到93.93%，质量竞争力指数提升至85.6。当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，物联网、大数据、人工智能、区块链等新兴技术与制造业加速融合，为产品质量安全风险监测带来了新的机遇。本文在梳理产品质量安全风险监测发展现状的基础上，深入剖析新兴技术在风险监测领域的应用创新路径，并就相关应用成效进行评估，以期为推进新时期产品质量安全监管体系现代化提供有益参考。

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我国产品质量风险监测的现状与挑战

1.1 风险监测网络覆盖深化

目前，我国产品质量安全风险监测工作正在不断深化，监测网络的覆盖范围持续拓展，以市场监管总局为龙头，省、市、县级市场监管部门四级联动的监测体系。这一体系横向涵盖了食品、药品、医疗器械、特种设备、工业品、消费品等重点领域，纵向延伸至生产、流通、消费等各个环节，政府监管、行业自律、企业主体责任、社会监督等多元主体协同发力，形成了全方位、立体化的风险监测格局。

1.2 大数据赋能风险预警

随着信息技术的迅猛发展，大数据正成为产品质量安全风险监测的重要赋能工具，生产、流通、消费、投诉等海量的数据为风险研判、预警提供了坚实基础。市场监管总局搭建了“国家产品质量大数据中心”，整合了生产许可、认证认可、执法稽查等监管数据，以及行业协会、第三方机构等社会数据，累计汇聚了各类数据超1500亿条，各地方监管部门也相继建设区域性大数据平台，实现了数据共享、业务协同。

1.3 主要挑战

1.3.1 数据处理效率不足

尽管大数据应用初见成效，但在实际工作中，海量异构数据对存储、计算、分析等环节提出显著挑战。一方面，不同业务系统间数据标准不统一、格式不规范，数据清洗和融合需要耗费大量资源；另一方面，传统的数据处理架构和算法模型难以适应数据规模急剧增长的需求，面临算力瓶颈。此外，各部门间的数据壁垒依然存在，数据共享开放的广度和深度有待加强。这些问题制约了数据价值的充分释放，影响了风险研判和预警的时效性。

1.3.2 区域与行业差异

由于区域发展不平衡、产业结构有差异，不同地区和行业的风险监测水平呈现参差不齐的状态。在区域方面，东部沿海发达省市起步早、基础好，监测网络相对健全，数据资源丰富，预警处置机制完善，而中西部欠发达地区在基础设施、技术装备、人才队伍等方面还存在短板，风险发现和处置的及时性、有效性有待提高；在行业方面，食品、药品、特种设备、儿童用品等高风险领域是监管重点，但新业态、新模式不断涌现，风险点多且散，监管难度加大。

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新兴技术在产品质量安全风险监测中的应用路径

2.1 基于物联网技术的实时数据采集与传输

2.1.1 传感器技术在产品质量安全监测中的应用

在制造业产品质量安全监测领域，传感器技术正发挥着日益重要的作用，通过在生产、仓储、物流等环节部署温湿度、压力、气体、图像等智能传感器，可实时采集产品各项质量参数数据^[1]。以汽车制造业为例，在关键零部件加工环节，传感器可精准测量各项尺寸参数，自动筛选不合格品；在整车总装环节，传感器可监测装配偏差，保障装配质量。得益于传感器技术，从原材料进厂到成品出厂的全生产链条数据可被完整记录，为产品质量的数字化管理、溯源管理奠定了数据基础。

2.1.2 无线通信技术在数据传输中的应用

近年来，5G、NB-IoT等新一代无线通信技术在工业领域加速落地，为产品质量安全监测提供了新思路。5G凭借其高速率、低时延、广连接的特性，可满足生产制造环境下的实时数据回传需求。西门子、ABB等知名企业已率先将5G技术应用于智能工厂，实现了生产设备的联网互通和数据的低时延上云。而NB-IoT在窄带场景下的优势更为突出，尤其适用于对功耗和成本敏感的应用，如仓储货架、管道阀门等大规模传感器组网。

2.2 基于大数据分析的风险预警与决策支持

2.2.1 数据挖掘技术在产品质量安全风险识别中的应用

工业生产过程中，积累了海量的设备工况、制造参数、检验结果等结构化数据，以及质量问题报告、用户投诉等非结构化数据，运用关联规则、聚类、分类等数据挖掘算法，可从繁杂数据中发现潜在规律和异常模式，为及时识别产品质量风险提供支持^[2]。例如，某汽车零部件生产企业应用关联规则挖掘技术，对装配线7万余条生产记录进行分析，识别出导致产品不良的三个关键因素，并据此优化了生产工艺参数，使不良率降低2%。在产品投诉处理中，采用文本挖掘、情感分析等技术，可快速归纳用户反馈的共性问题，揭示产品设计、制造等环节的薄弱点。

2.2.2 机器学习算法在风险预警模型构建中的应用

当前机器学习正加速赋能产品质量安全风险预警，其可基于历史数据，自动构建风险预测模型，及时发现潜在质量隐患；模型可持续学习，不断提升预测精准度。在钢铁冶炼领域，某企业引入支持向量机算法，通过分析150万条生产工艺参数与成品质量数据，建立起钢水温度、加碳量等参数与钢材质量的非线性预测模型，该模型可提前1小时预警钢材质量异常，准确率达95%。随着工业大数据的进一步积累，以及深度学习等技术的日益成熟，机器学习必将在产品质量安全预警中发挥更大作用。

2.2.3 数据可视化技术在风险监测结果呈现中的应用

大数据环境下，产品质量安全风险监测往往面临“数据富矿、信息贫矿”的困境。数据可视化技术通过图形化、交互式的方式呈现风险分析结果，使决策者迅速洞察关键信息，减少盲目决策^[3]。在某光伏组件制造企业，负责环境、健康和安全的（EHS）部门开发了一套产品质量安全可视化系统，该系统汇聚了生产、供应、售后等业务数据，通过热力图展示各车间的质量问题分布，以雷达图对比各供应商来料合格率，用关系图谱揭示质量缺陷的成因链条，辅助管理层精准施策。

2.3 基于人工智能的智能化风险监测

2.3.1 计算机视觉技术在产品缺陷检测中的应用

人工智能技术的进步为产品质量安全风险监测插上了腾飞的翅膀，其中，计算机视觉技术在产品缺陷检测中的应用尤为亮眼^[4]。传统的人工检测存在效率低、准确率不稳定等缺点，而计算机视觉系统可通过工业相机等设备采集产品图像，运用图像分割、特征提取、模式识别等算法，自动分析产品的外观缺陷，实现质量检测的自动化和智能化。以消费电子制造业为例，面对日益增长的产品精度要求和生产节拍，富士康、和硕等代工巨头纷纷引入基于深度学习的视觉检测方案，通过对大量缺陷样本图像进行训练，视觉检测系统可精准识别印刷电路板（PCB）的虚焊、漏焊等微小缺陷，检测速度可达每分钟200张，大幅提升了不良品的检出率。

2.3.2 自然语言处理技术在用户反馈分析中的应用

产品质量安全风险监测不仅要关注生产制造环节，更要倾听用户心声。海量的用户评价、客诉工单等文本数据蕴藏着产品质量的关键信息，但人工梳理难度大、时效性差。自然语言处理技术可通过文本挖掘、情感分析、主题建模等方法自动提取用户反馈的关键词、情感倾向、主题类别，快速发现产品的质量短板。未来，人机交互、知识图谱等技术与自然语言处理的深度融合，将助力企业真正做到“以客户为中心”，为产品质量安全筑牢用户防线。

2.3.3 知识图谱技术在产品质量安全知识管理中的应用

知识图谱技术通过本体构建、实体抽取、关系挖掘等方法，可将非结构化、碎片化的知识组织为语义网络，形成结构化、关联化、可检索的知识库[5]。例如，美的集团构建了覆盖研发、制造、服务等业务场景的质量知识图谱，涵盖了3000多个概念、10万多个实体和50多万个三元组，并应用于设计评审、工艺优化、问题分析等环节，使产品一次交验合格率提高5%。随着深度学习与知识图谱的融合，以及行业知识的进一步积累，知识图谱有望成为赋能产品创新设计、精益生产、智能服务的“金钥匙”，为保障产品质量安全筑牢知识根基。

2.4. 基于区块链技术的供应链可追溯性管理

2.4.1 区块链技术在产品溯源中的应用

区块链以其去中心化、防篡改、可追溯等特征，为构建“从农田到餐桌”的可信供应链提供了创新解决方案。在原料采购、生产加工、仓储物流、销售服务等环节部署区块链节点，将各环节主体身份、时间戳、位置、交易等信息以区块形式存储上链，即可实现物流与信息流的同步，打通产品“身世”的完整记录。

2.4.2 智能合约在供应链风险管控中的应用

产品质量安全管理离不开供应链各方的协同配合，但合同履约、货权转移等环节往往面临人为因素干扰，甚至违约失信风险。区块链智能合约可将供应链交易规则和业务逻辑写入代码，一旦条件触发即自动执行，从而实现合同条款的透明化和履约过程的自动化，最大限度降低“人治”风险。

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产品质量安全风险监测工作的应用效果评估

3.1 实时监测能力提升

近年来，随着物联网、大数据等新兴技术在制造业的深度应用，产品质量安全风险监测的实时性得到了显著提升。海尔集团工业互联网平台通过在关键工序部署智能传感器，实现了家电产品生产过程的实时数据采集与分析，从而将质量监测前移至生产制造环节，一旦发现工艺参数异常或产品缺陷，系统可自动预警并及时反馈给现场，避免质量问题扩大。在新能源汽车行业，比亚迪DiLink智能网联系统可实时监测电池包温度、电压等300多个参数，如遇单体过充过放等故障，系统可精准定位问题电芯并远程升级电池管理策略，将安全风险消灭在萌芽状态。得益于5G、边缘计算等技术的加持，未来，产品质量安全监测有望做到零延时感知、零等待分析、零距离决策，通过“末梢神经”实现“中枢反应”，最大限度降低质量事故发生的可能性。

3.2 风险预警准确性提高

风险预警是产品质量安全监测的核心目标，其准确性直接影响到风险防控的效果。传统的风险预警主要依赖专家经验和统计模型，面临数据维度不足、模型泛化能力弱等局限。如今，机器学习、知识图谱等人工智能技术的引入，使得风险预警的准确性大幅提升，海尔集团应用机器学习算法，通过分析压缩机电流、噪音等10余项参数与故障模式的关联，构建了冰箱压缩机的健康预测模型。随着工业知识的不断积累，以及算法的自我迭代优化，人工智能将从单一设备、单一工序走向全流程、全链条的纵深应用，届时，跨部门、跨企业的产品质量大数据可汇聚融通，形成完备的工业知识图谱，为风险预警奠定坚实的数据与知识基础，大幅提升预警精准度。

3.3 问题产品召回效率提升

一旦产品质量安全风险失控，及时、高效地召回是产品安全的最后一道防线，但传统的召回流程往往面临信息不对称、责任追溯难等挑战，影响召回效率。区块链技术以其透明、不可篡改、可追溯等特性，为问题产品召回提供了创新解决思路。联想集团、京东等企业积极探索区块链在供应链管理中的应用，通过将物料采购、生产加工、仓储物流等环节数据上链，构建了从源头到终端的产品全生命周期信息链，一旦出现质量事故，系统可快速溯源每个产品的生产批次、时间、原料来源等，找到问题根源，实现精准召回。同时，区块链网络中的多方参与机制也有助于厂商、经销商、监管部门的高效协同，压缩召回时间，降低召回成本。

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结语

新兴技术在产品质量安全风险监测中的创新应用，有力支撑了风险防控由“经验直觉”向“数字驱动”的转型，但也应看到，当前相关应用仍处于探索起步阶段，需要在顶层设计、标准规范、平台建设、数据安全、人才培养等方面强化攻坚力度，推动监管机构、行业组织、企业主体、科研院所、社会公众等多元主体携手共进，共同织密织牢产品质量安全防护网。未来，随着新兴技术的日益成熟和制造业数字化转型的纵深推进，必将开创产品质量安全风险智慧监测的崭新局面。