洪東旭 池魯強(qiáng) 張加揚(yáng)

【摘要】現(xiàn)有的產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法存在效率低下、準(zhǔn)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(zhǔn)確性。本研究的目的是提出一種基于風(fēng)險和大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法，通過收集多源數(shù)據(jù)構(gòu)建風(fēng)險評估模型和大數(shù)據(jù)分析模型。研究結(jié)果表明，采用本文提出的方法能夠科學(xué)地提高抽樣過程的可行性和準(zhǔn)確性，有效地提高抽樣資源的利用效率。這為產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督管理部門提供了有力的支持和指導(dǎo)。未來的研究可以基于此方法進(jìn)一步探索和應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】風(fēng)險；
大數(shù)據(jù)；
產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督；
抽樣

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

【基金項(xiàng)目】本文受廣東省市場監(jiān)督管理局科技項(xiàng)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(chǎn)品質(zhì)量在市場經(jīng)濟(jì)中扮演著至關(guān)重要的角色，而市場監(jiān)督管理部門負(fù)有監(jiān)督和管理產(chǎn)品質(zhì)量的責(zé)任。其中，產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作作為一種重要的監(jiān)管手段，通過對市場上的產(chǎn)品進(jìn)行抽樣檢測，旨在確保產(chǎn)品質(zhì)量符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)要求[1]。

然而，當(dāng)前在產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作中存在一系列背景問題[2]，其中之一是市場規(guī)模的快速增長。隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和消費(fèi)需求的增長，市場上涌現(xiàn)出大量的產(chǎn)品種類和品牌。這給市場監(jiān)督管理部門帶來了巨大的挑戰(zhàn)，要求他們在有限的資源下對龐大市場進(jìn)行監(jiān)管和檢測。此外，隨著科技的進(jìn)步和全球化的趨勢，產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作也面臨著新的形勢和挑戰(zhàn)[3]。

在產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管部門進(jìn)行產(chǎn)品監(jiān)管的過程中，監(jiān)督抽查是常見的方式之一，而抽樣工作則是其中關(guān)鍵的一環(huán)。然而，傳統(tǒng)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(zhǔn)則[4]。這些問題導(dǎo)致人為因素影響抽樣結(jié)果，如易抽、多抽以及按關(guān)系抽樣等。即使在某些地區(qū)采用了完全隨機(jī)抽樣方式，實(shí)際上也未能最大限度地發(fā)揮監(jiān)管獎優(yōu)罰劣的效能。因此，當(dāng)前產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作面臨市場規(guī)?？焖僭鲩L以及傳統(tǒng)抽樣方式難以滿足當(dāng)今抽樣需求等問題。為解決這些問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作的效果和效率，市場監(jiān)督管理部門需要加大力度、加大資源投入、加強(qiáng)科技手段的應(yīng)用，并加強(qiáng)與相關(guān)部門和行業(yè)的合作，共同推動產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管工作的進(jìn)步和發(fā)展。只有通過這些努力，才能更好地應(yīng)對市場變化，確保產(chǎn)品質(zhì)量的提升和消費(fèi)者的權(quán)益保護(hù)。

1相關(guān)工作和理論基礎(chǔ)

產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽查抽樣方法在市場監(jiān)督管理部門起著至關(guān)重要的作用。根據(jù)產(chǎn)品類型和生產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險程度，市場監(jiān)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(zhí)行程序來確保抽樣的公正性、代表性和準(zhǔn)確性。

常見的抽樣方法包括隨機(jī)抽樣[5]、比例抽樣和重要性抽樣。抽樣頻率和規(guī)模則由市場需求、產(chǎn)品類型和監(jiān)管重點(diǎn)來決定。對于高風(fēng)險產(chǎn)品，監(jiān)管部門會增加抽樣頻率，并抽取更大規(guī)模的樣本。例如，食品行業(yè)監(jiān)管部門通常會加強(qiáng)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(jié)果，市場監(jiān)督管理部門將根據(jù)檢測結(jié)果采取相應(yīng)的處理措施[6]。如果產(chǎn)品不合格，可能會吊銷許可證、實(shí)施產(chǎn)品召回、處以罰款，甚至對涉及的生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行行政處罰。這些處理措施不僅有助于提高市場上產(chǎn)品的質(zhì)量，還能向其他企業(yè)發(fā)出合規(guī)經(jīng)營的警示。

綜上所述，產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽查抽樣方法在市場監(jiān)督管理部門具有重要的應(yīng)用價值。通過合理選擇抽樣方法、制定抽樣計劃和執(zhí)行抽樣程序，監(jiān)管部門能夠有效監(jiān)督市場，保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，維護(hù)市場秩序，促進(jìn)企業(yè)的合規(guī)發(fā)展。隨著市場的不斷變化和科技的不斷進(jìn)步，市場監(jiān)督管理部門還需要不斷改進(jìn)和更新抽樣方法，以適應(yīng)新的挑戰(zhàn)和風(fēng)險[7]。因此，持續(xù)改進(jìn)抽樣方法是未來發(fā)展的重要方向之一。

1.1產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽查抽樣的現(xiàn)有方法和技術(shù)

近幾十年來，研究人員和學(xué)者一直在探討各種產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽查抽樣方法和技術(shù)，以提高產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督效能。傳統(tǒng)的統(tǒng)計抽樣方法包括簡單隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)抽樣和分層抽樣。這些方法基于概率論和數(shù)理統(tǒng)計原理，通過從總體中隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)和評估。

然而，隨著質(zhì)量監(jiān)督變得日益復(fù)雜，人們提出了一些改進(jìn)的抽樣方法[8]。這些方法旨在提高抽樣效率和準(zhǔn)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(chǎn)品特定的特征和屬性進(jìn)行抽樣，將樣本限定在具有特定特征或?qū)傩缘漠a(chǎn)品上，以識別潛在的質(zhì)量問題。聚類抽樣方法[9]根據(jù)產(chǎn)品的相似性將總體劃分為若干群集，然后從每個群集中進(jìn)行抽樣。這樣可以更有效地捕捉到群內(nèi)的變異性，并減少抽樣成本。多目標(biāo)抽樣方法考慮了多個質(zhì)量目標(biāo)，將抽樣問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題，尋找最優(yōu)抽樣方案以平衡多個抽樣目標(biāo)。改進(jìn)抽樣方法對比見表1。

盡管已有多種方法和技術(shù)可供選擇，用于產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽查抽樣，但仍然存在一些挑戰(zhàn)和局限性。例如，如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和如何在抽樣效率和準(zhǔn)確性之間取得平衡。因此，在特定的質(zhì)量監(jiān)督需求下，研究人員和從業(yè)者需要綜合考慮多個因素，并根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的抽樣方法和技術(shù)。這樣才能確保在產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督的過程中有效地進(jìn)行抽樣評估。

1.2風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品質(zhì)量抽樣中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的風(fēng)險評估方法通?；谥饔^判斷和經(jīng)驗(yàn)，可能存在主觀性和不準(zhǔn)確性的問題，因而隨著風(fēng)險評估理論和方法的不斷發(fā)展，越來越多的研究利用定量化的方法和模型來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險評估的客觀化和精細(xì)化。目前，傳統(tǒng)的抽樣方法可能僅考慮對一小部分樣本進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)，而借助大數(shù)據(jù)分析，可以基于歷史數(shù)據(jù)、相關(guān)參數(shù)和指標(biāo)進(jìn)行深入分析，從而制定更加科學(xué)高效的抽樣策略。風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法中具有重要的應(yīng)用價值。

1.2.1抽樣目標(biāo)的設(shè)置

根據(jù)風(fēng)險評估的結(jié)果，可以確定抽樣目標(biāo)。對于高風(fēng)險企業(yè)，抽樣目標(biāo)可以更加關(guān)注那些主要監(jiān)督指標(biāo)異常的企業(yè)單位；
對于低風(fēng)險企業(yè)，可以適當(dāng)降低此類企業(yè)的被抽概率。

1.2.2抽樣頻率和數(shù)量的確定

根據(jù)風(fēng)險評估的結(jié)果，可以決定增加高風(fēng)險產(chǎn)品的抽樣頻率和數(shù)量，以確保及早發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量問題。而對于低風(fēng)險產(chǎn)品，可以減少抽樣頻率和數(shù)量，以節(jié)省資源和時間。

1.2.3抽樣方案的選擇

風(fēng)險評估可以提供指導(dǎo)，幫助選擇合適的抽樣方案。例如，對于高風(fēng)險產(chǎn)品，可以考慮采用判別抽樣方法，將樣本限定在具有潛在質(zhì)量問題的產(chǎn)品上，以增加發(fā)現(xiàn)問題的概率。而對于低風(fēng)險產(chǎn)品，可以采用簡單隨機(jī)抽樣或系統(tǒng)抽樣等傳統(tǒng)抽樣方法。

1.2.4抽樣效果的評估和調(diào)整

通過風(fēng)險評估，可以對抽樣方法的效果進(jìn)行評估和調(diào)整。根據(jù)實(shí)際情況和質(zhì)量監(jiān)督的需求，可以對抽樣頻率、數(shù)量和目標(biāo)等進(jìn)行調(diào)整，以提高抽樣的效果和有效性。

綜上所述，基于風(fēng)險和大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法中的應(yīng)用能夠優(yōu)化資源的利用，并且?guī)椭笇?dǎo)抽樣策略的制定，以適應(yīng)不同抽樣對象風(fēng)險水平和監(jiān)管需求。風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品質(zhì)量抽樣中的應(yīng)用見圖1。

2研究方法

本研究旨在引入一種基于風(fēng)險和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法，以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的質(zhì)量監(jiān)督。為達(dá)到研究目的，本研究綜合了現(xiàn)有的產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽查抽樣方法、風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。具體的研究方法如下所述：

2.1風(fēng)險評估模型的構(gòu)建和指標(biāo)選擇

數(shù)據(jù)收集：從多個數(shù)據(jù)源收集企業(yè)質(zhì)量抽查的歷史數(shù)據(jù)、企業(yè)質(zhì)量安全的歷史數(shù)據(jù)、歷史質(zhì)量投訴舉報數(shù)據(jù)以及企業(yè)單位信息等。指標(biāo)選擇：選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險評估指標(biāo)，比如風(fēng)險指數(shù)和風(fēng)險評估模型。模型構(gòu)建：基于收集到的數(shù)據(jù)和所選擇的指標(biāo)，構(gòu)建風(fēng)險評估模型。

2.2大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的選擇和應(yīng)用

數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)具備良好的質(zhì)量和可用性。

選擇分析技術(shù)：選擇適當(dāng)?shù)拇髷?shù)據(jù)分析技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘算法和統(tǒng)計分析方法。

數(shù)據(jù)分析和模型建立：利用選定的分析技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并建立相應(yīng)的質(zhì)量控制模型。

2.3抽樣方法的設(shè)計、實(shí)施和優(yōu)化

抽樣策略設(shè)計：根據(jù)風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，設(shè)計合適的抽樣策略，確定高風(fēng)險產(chǎn)品的抽樣比例和方法。

抽樣實(shí)施：按照設(shè)計的抽樣策略對目標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行抽樣，并進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)和評估。

此外，在研究方法的實(shí)施過程中，需要考慮各種實(shí)際因素，例如數(shù)據(jù)收集的成本和可行性，以及技術(shù)設(shè)備的支持等。同時，還需要對研究方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，比較不同算法和參數(shù)設(shè)置的效果，以提高方法的實(shí)用性和可行性。

以上方法的應(yīng)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(dǎo)，以適應(yīng)不同抽樣對象的風(fēng)險水平和監(jiān)管需求?；陲L(fēng)險和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法見圖2。

3討論與總結(jié)

本文討論了產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作中的幾個關(guān)鍵問題，并提出了改進(jìn)和優(yōu)化的方法。首先，市場規(guī)模的快速增長對市場監(jiān)督管理部門提出了巨大挑戰(zhàn)，要求他們在有限資源下有效監(jiān)管和檢測市場。其次，傳統(tǒng)抽樣方式存在隨意性和缺乏準(zhǔn)則的問題，影響抽樣結(jié)果的準(zhǔn)確性和公正性。此外，風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品質(zhì)量抽樣中的應(yīng)用前景廣闊，有助于幫助制定抽樣目標(biāo)、頻率和方案，并對抽樣效果進(jìn)行評估和調(diào)整。

基于以上討論，可以得出以下結(jié)論和建議：

1）需要加大資源投入，加強(qiáng)與相關(guān)部門和行業(yè)的合作，以提高產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作的效果和效率。

2）市場監(jiān)督管理部門應(yīng)不斷改進(jìn)和更新抽樣方法，綜合考慮各種因素，并根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的抽樣方法和技術(shù)。

3）風(fēng)險評估和大數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化抽樣策略，提高抽樣資源的利用效率，并幫助指導(dǎo)抽樣目標(biāo)、頻率和方案的制定。

4）需要不斷改進(jìn)風(fēng)險評估方法和模型，提高風(fēng)險評估的客觀性和精細(xì)化。

5）需要進(jìn)一步研究和探索新的產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法和技術(shù)，以適應(yīng)市場的不斷變化和科技的進(jìn)步。

綜上所述，本文對產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督抽樣工作的問題進(jìn)行了分析和討論，并提出了改進(jìn)和優(yōu)化的方法。這些方法可以提高抽樣過程的可行性和準(zhǔn)確性，有效地提高抽樣資源的利用效率，為產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督管理部門提供有力的支持和指導(dǎo)。然而，進(jìn)一步發(fā)展和實(shí)施這些方法需要解決風(fēng)險評估模型、數(shù)據(jù)整合和算法選擇等方面的挑戰(zhàn)。同時，本文也指出了未來研究的方向和挑戰(zhàn)，為產(chǎn)品質(zhì)量抽樣方法的理論研究和實(shí)際應(yīng)用提供了重要參考。

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【作者簡介】

洪東旭，男，高級工程師，研究方向?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化、質(zhì)量、計量、知識產(chǎn)權(quán)。

（編輯：于淼）

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