[发明专利]一种基于大数据分析对物品进行流程监控的方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于大数据分析对物品进行流程监控的方法，所述方法包括：基于标识信息获取与物品相关联的每种原料的原料数据，对每种原料的原料数据进行大数据分析以确定原料数据中是否存在可疑数据项，当确定存在可疑数据项时，确定可疑数据项是否会导致物品的质量不合格；当确定可疑数据项会导致物品的质量不合格时，确定所述可疑数据项的影响范围，并且确定所述物品是否在所述影响范围内；当生产方通过身份认证、供应商通过身份认证时、确定物品在物流过程中没有受到损坏并且当与物品相关联的动态告警信息为空时，确定物品符合要求。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，并且更具体地涉及，一种基于大数据分析对物品进行流程监控的方法及系统。

背景技术

人类社会在经历云计算和物联网之后，又一次深刻的信息技术革命主要是大数据技术。该项技术引发了整个公共卫生领域的变革，将食品安全也带入了大数据的时代，其中大容量的数据、极快的增长速度、较高的应用价值以及多样化的来源等都是大数据所具备的特点。在此背景下，加强食品安全大数据分析与利用，对相关异常检测行为进行监测和预警，实现食品安全与大数据融合创新，必将成为食品安全领域未来发展方向。

食品安全具有典型的大数据特征，即数据量大、更新速度快、种类多、价值密度低而分析应用价值大。在庞大的数据中，一是来自成千上万个食品安全监测点和哨点，二是食品污染物和食源性疾病数据以及食品安全环境方面监测数据。上述这些数据包含大量在线或实时数据，更新速度很快。除此外，数据种类很多，涵盖了从食品的种植养殖、生产、加工、存储、运输、销售、消费环节。虽然数据海量，但存在大量无用、冗余的信息，价值密度较低。因此，将食品安全与大数据分析技术进行结合是时代的趋势所致。

发明内容

本发明的目的在于提供一个大数据分析模型，实现将食品安全领域的相关异常行为进行监测和预警，成功降低因食品安全而产生的风险。。

本发明设计训练了一套完整全面的大数据分析模型，通过组合不同来源的数据训练模型，利用模型分析并监测数据，最终成功对食品安全的异常行为进行预警报警。

大数据分析模块功能包括：

1.采集数据

1)将部门数据的孤岛性进行突破，使得原始基础数据的流动性和可获得性得以实现。

2)常规得监测食源性疾病数据等结构化数据和食品安全的环境污染相关的遥感数据等非结构化数据都是需要采集的数据，而挖掘数据的基础主要是ETL工具，主要功能是在中间层清洗和集成数据。

2.管理数据

通过NoSQL弥补混合存储形式的缺点，使数据高效灵活的目的得以实现，云存储和分布式文件存储等其主要存储形式。

3.分析数据

食品安全影响因子作用模型等是该环节中使用到的，通过使用空间统计分析方法，对各类影响因子与各食品安全风险之间的关系进行探索，对多元因子影响力模型及时的建立，将食品安全风险中各类影响因子贡献的大小识别出来，从而将具有重要作用的自然和社会环境影响因子识别出来。

根据本发明的一个方面，提供一种基于大数据分析对物品进行流程监控的方法，所述方法包括：

确定准备进行流程监控的物品的标识信息，基于所述标识信息对监控数据库中进行检索以确定所述物品的原料信息、生产方信息、物流信息、供应商信息和附加信息；

基于标识信息获取与物品相关联的每种原料的原料数据，对每种原料的原料数据进行大数据分析以确定原料数据中是否存在可疑数据项，当确定存在可疑数据项时，确定可疑数据项是否会导致物品的质量不合格；

当确定可疑数据项会导致物品的质量不合格时，确定所述可疑数据项的影响范围，并且确定所述物品是否在所述影响范围内；