CN103809559B

CN103809559B - 基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法

Info

Publication number: CN103809559B
Application number: CN201410020044.0A
Authority: CN
Inventors: 陈智毅; 钟慧玲; 冯立科; 蔡文学; 张冠湘; 古焕群
Original assignee: Guangdong Yantang Dairy Co ltd; South China University of Technology SCUT; Sericulture and Agri Food Research Institute GAAS
Current assignee: GUANGDONG YANTANG DAIRY Co.,Ltd.
Priority date: 2014-01-16
Filing date: 2014-01-16
Publication date: 2017-01-18
Anticipated expiration: 2034-01-16
Also published as: CN103809559A

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，包括下述步骤：S1、在养殖环节中，对奶牛繁殖进行监控预警；S2、在乳制品加工过程中，对加工过程进行实时监控，当监控指标超出监控限值范围，立即发出报警信息；S3、对原料奶配送和成品奶配送温度进行监控；一旦监控指标超出监控限值范围或短时间内有超出监控限值范围的趋势，马上发出报警信息通知司机以及企业管理员。本发明可以使得乳制品企业从乳制品源头开始到销售的整个链条每个环节进行监控，并根据预先设置好的预警指标对相关异常数据进行报警，能够及时发现牧场奶牛养殖的问题和企业生产管理中的问题，有效遏制生产经营中的不规范行为。

Description

基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法

技术领域

本发明涉及乳制品制备的技术领域，特别涉及一种基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法。

背景技术

现有的乳制品安全风险监测预警方法，主要是乳制品生产企业首先建立了质量安全关键指标，提交各个关键指标的数据，查看上述数据是否存在明显错误，然后对准确无误的数据进行预处理，挖掘模式数据，接着将上述挖掘的模式数据进行自动分析，发现异常数据，根据上述分析结果进行决策，最后修正决策，形成预警。现有的预警方法的大致流程与我们所提出的预警方法是差不多的，但现有的方法在采集数据所需要的费用比我们预警的方法要高，实行起来也更困难，因为现有的方法是需要在每个环节构建传感器来获取所需的数据，其需要购买的设备很多，而我们的预警方法则是利用企业现有的信息系统，从中获取大部分的数据，只需购买少量的设备即可完成整条供应链的预警监控，从而节约大量的成本。同时现有的方法对于牧场养殖这块并没有进行配种预警，没有完全实现整条乳制品供应链的全程监控，而我们的预警方法则在现有的方法的基础上增加了牧场的奶牛配种预警。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于物联网技术的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，包括下述步骤：

S1、在养殖环节中，对奶牛繁殖进行监控预警；

S2、在乳制品加工过程中，对加工过程进行实时监控，当监控指标超出监控限值范围，立即发出报警信息；

S3、对原料奶配送和成品奶配送进行监控；在原料奶以及成品奶配送的过程中，通过GPS/GPRS温度记录仪实时监控记录车辆内的实时温度的变化，一旦监控指标超出危害分析和关键控制点(HACCP)计划表规定的监控限值范围或短时间内有超出监控限值范围的趋势，需要马上发出预警信息通知司机以及企业管理员。

优选的，步骤S1中，对奶牛繁殖进行监控预警的具体步骤为：

S1.1、记录下牧场所有奶牛的父亲以及母亲的信息，建立一个奶牛血缘谱系图；

S1.2、在购买牛精或使用牛精配种时，通过该奶牛血缘谱系图可以知道该牛精可以用于哪些母牛，对近亲繁殖的情况进行报警；

优选的，步骤S2中，牛奶生产过程中的关键控制点有：生鲜乳验收、杀菌、灌装和冷藏；

对生鲜乳验收监控的具体方法是：对于生鲜奶，每批必检，监控限值为：抗生素残留≤3ppb，三聚氰胺≤2ppm，黄曲霉M1浓度<0.5ppb；不符合上述的其中一个指标，拒收该生鲜奶；

对杀菌监控的具体方法是：对生产过程中的牛奶，每隔30分钟进行一次监控，监控限制为：80℃-125℃；若不符合监控要求，则报警检查或维修相关设备；

对灌装监控的具体方法是：对CIP清洗消毒过程中的酸，每天进行监控，监控限值为：碱液浓度0.5％-1％；酸液浓度0.4％-0.8％；对不符合监控要求的产品禁止出库，重新消毒；

对冷藏监控的具体方法是：对于成品，每隔一个小时进行一次监控，监控限值为：1、储存仓库温度2％-8℃；2、出入仓库温度12℃以下；对于贮存时连续2小时超过8℃，产品移仓，报修；出入时连续两小时超过12℃，移仓、报修。

优选的，在对监控对象进行监测时，监控指标尚未超出监控限值范围，但是监测数据显示在短期内有超出监控限值的趋势，也需要发出预警信息；系统采用基于时间序列的移动平均趋势Moving Average模型进行趋势分析来实现安全预警。

优选的，移动平均趋势Moving Average模型为：

以t为时间段，对时间序列依次计算t时间段数据，取平均值，并将t时间段的序列平均值作为t+1时间段的预测值，平均值主要是减小因随机干预或不同t时间段造成的偏差过大，影响趋势性，移动是指每一次新的均值作为预测值时，就舍去了之前的较早时间段的历史均值，具有从t-1向t再向t+1“移动”的特点；Moving Average模型利用均数变化表现随机干扰，通过过去的随机干扰均值和现在的随机干扰均值的线性组合构成趋势波动模型，移动平均线成为趋势线，对时间序列未来时刻进行预测。

优选的，步骤S3中，对成品配送的监控方法为：

对于成品，每隔一个小时进行一次监控，监控限值为：1、储存车箱温度2-8℃；2、出入车箱温度12℃以下；对于贮存时连续2小时超过8℃，产品移仓，报修；出入时连续两小时超过12℃，移仓、报修。

优选的，步骤S1、S2和S3中，实时监控的具体步骤为：

(1)安装温度记录仪

把无线温度记录仪安装在仓库中，然后配置记录时间间隔信息，通过无线网络实时把仓库的温度传送到电脑里；把GPS/GPRS温度记录仪安装在奶罐车和成品奶配送车中，然后把SIM卡插入GPS/GPRS温度记录仪，记录仪就可以通过GPRS网络实时把配送车里的温度传输到电脑终端，一旦温度超出规定的阀值，温度记录仪还可以发出预警信息；

(2)安装温度传感器

把温度传感器安装在加工过程中的杀菌环节，实时记录下杀菌前后的温度信息，并通过网络将其传到预警服务器中；

(3)安装部署监控预警服务器

在电脑上安装部署监控预警程序；电脑连接互联网；温度记录仪就可以把信息发送到移动基站，然后通过互联网传送到服务器中保存起来；

(4)使用监控预警终端实现全过程预警

企业人员会实时把奶牛的配种信息、生产加工信息输入到电脑里，而仓储的温度信息和配送温度信息则通过温度记录仪实时传输到监控预警服务器中。监控预警终端会根据实时的数据，对各个指标进行分析与预测，一旦检测到指标值超出安全范围或在短期内有超出监控限值的趋势，马上在显示器上显示预警信息，同时把预警信息以短信的形式发送到相关人员的手机中，预警信息中除了包含预警的原因外，还会有相应的建议以及补救的措施，从而把损失减少至最少。

优选的，移动平均趋势模型，加工环节各个关键控制点的预警条件设计如下：

(1)CCP1生鲜乳验收

对CCP1中的抗生素残留、三聚氰胺、黄曲霉M1浓度三个指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即抗生素残留≤3ppb、三聚氰胺≤2ppm、黄曲霉M1浓度<0.5ppb，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

a)短期平均线MA(5)由下降趋势拐头向上时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)；

b)短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自上而下的分布；

c)如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线MA(5)突然有发散向上的趋势；

(2)CCP2杀菌

对CCP2中的杀菌温度指标建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即80℃≤杀菌温度≤125℃时，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

b)短期平均线MA(5)由上升趋势拐头向下时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)；

c)短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自上而下的分布；

d)短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自下而上的分布；

e)如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线突然有发散向上或向下的趋势；

(3)CCP3灌装

对CCP3中的碱液浓度、酸液浓度等指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即碱液浓度0.5％-1％；酸液浓度0.4％-0.8％时，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

a)短期平均线MA(5)由下降趋势拐头向上时，一旦突破中期均线MA (10)和长期均线MA(20)；

(4)CCP4冷藏

对CCP4中的储存仓库温度、出入仓库温度等指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即储存仓库温度2℃-8℃、出入仓库温度12℃以下时，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

e)如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线突然有发散向上或向下的趋势。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

(1)系统性：本预警方法涵盖了整一条乳制品供应链，从养殖场开始进行监控一直到成品奶的配送，实现了乳制品的全程监控，有效地杜绝了乳制品各个可能出现的问题。

(2)实时性：温度采集时间间隔可以按秒级设定，保证数据的记录、分析及时准确，为生产管理以及配送提供了可靠的依据。按照实际情况在后台设定报警温度，当被监测点超过预设温度即会报警。

(3)简单可行：只需要在各个关键控制点添加一些传感器以及在配送车辆上安装GPS/GPRS温湿度记录仪，几乎不需要多少的人力，就可以实现对关键控制点的实时监控，一旦出现问题，相关人员可以马上接收到预警或报警的信息，从而采取相应的措施。

(4)通过基于物联网技术的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，乳制品企业可以从乳制品源头开始到销售的整个链条每个环节进行监控，并根据预先设置好的预警指标对相关异常数据进行报警，能够及时发现牧场奶牛养殖的问题和企业生产管理中的问题，有效遏制生产经营中的不规范行为，督促企业严格落实主体责任，保证生产的顺利进行，有利于企业快速调整、改善奶牛生长或乳制品生产环境，提高奶牛的产量以及牛奶的质量，从而真正解决乳制品供应链的安全问题。同时政府监管部门也可以从全程预警系统中获取发生的异常数据项，进行宏观的分析和管理监督，从而有效地防止企业生产出假冒劣质的产品，保障乳制品的质量。

附图说明

图1是本发明的预警监控的流程图。

图2是本发明预警的关键控制点分布图。

图3是本发明杀菌温度监测数值“次”均线示例图。

图4是本发明杀菌温度监测数值“日”均线示例图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1、图2所示，乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，是基于物联网技术，在乳制品生产全过程构建无线网络监控系统，通过专用传感器采集奶牛生长环境以及牛奶运输、加工等过程中的重要信息。该方法通过利用功能完善的信息采集系统，对乳制品质量控制指标体系中各指标的数据进行实时或定时监测，同时，它可以自动对各指标值进行分析，判断每个指标值是否超出安全范围或在短期内有超出监控限值的趋势，一旦有可能超出，将会把警报内容显示在后台监控界面上或者发送至管理人员的手机上。警报内容包括安全隐患或事故产生的源头、可能造成的后果、建议采取的控制措施等，方便工作人员第一时间对异常情况进行处理，如果是隐患，则可以尽早预防安全问题的发生，如果是事故，则能够最大限度降低影响和损失。与此同时，政府相关部门可以获取企业的警报信息以及其它相关数据，从而实现对企业的乳制品的全生命周期的质量安全的监督和管理。

乳制品质量安全全生命周期监控预警的关键控制点主要包括奶牛的养殖牧场、乳制品加工、原料奶配送和成品奶配送。

奶牛养殖牧场

在奶牛养殖环节里，主要是对奶牛繁殖进行监控预警。首先需要记录下牧场所有奶牛的父亲以及母亲的信息，建立一个奶牛血缘谱系图，在购买牛精或使用牛精配种时，通过该奶牛血缘谱系图可以知道该牛精可以用于哪些母牛，对近亲繁殖的情况进行报警，繁殖监控预警的内容如表1所示。

表1奶牛繁殖监控预警的具体内容

监控对象	监控频率	监控限值	报警信息	负责人
					奶牛、牛精	每次受精	三代以内非近亲	禁止繁殖	饲养员

乳制品加工

原料奶在加工过程中需要经历许多工序，加工场所按卫生要求可分为一般工作区、准洁净工作区、洁净工作区等。牛奶生产过程中的关键控制点有：生鲜乳验收(CCP1)、杀菌(CCP2)、灌装(CCP3)、冷藏(CCP4)，如表2所示。本预警方法需要对监控对象进行实时的监控时，当监控指标超出监控限值范围，立即发出报警信息。

表2加工环节关键控制点监控报警的具体内容

在对监控对象进行监测时，监控指标尚未超出监控限值范围，但是监测数据显示在短期内有超出监控限值的趋势，也需要发出预警信息。系统可以拟采用基于时间序列的移动平均趋势Moving Average模型进行趋势分析来实现安全预警。

在预警专利中本发明是采用基于时间序列的移动平均趋势MA(Moving Average)模型进行安全预警。模型建立思想是以t为时间段，对时间序列依次计算t时间段数据，取平均值，并将t时间段的序列平均值作为t+1时间段的预测值。均值主要是减小因随机干预或不同t时间段造成的偏差过大，影响趋势性。移动是指每一次新的均值作为预测值时，就舍去了之前的较早时间段的历史均值，具有从t-1向t再向t+1“移动”的特点。

实际上，在正常的监测环境下，数值一旦有上升或下降的趋势，大多数是随机干扰形成的波动，MA模型就是利用均数变化表现随机干扰，通过过去的随机干扰均值和现在的随机干扰均值的线性组合构成趋势波动模型，移动平均线成为趋势线，对时间序列(如生鲜奶的抗生素残留)未来时刻进行预测。

移动平均线常根据时间段(如小时、日、月等，本方案中需要根据监控频率进行设定)划分，记为MA(q)。如5日移动平均线，记为MA(5)，简称为5日均线；MA(20)，简称为20日均线。

移动平均线分别有短期均线、中期均线和长期均线之分。短期移动平均线相对而言q小，对应的观测检验数据也少，样本量也少，因此数据的变化较大，波动明显，对问题的表现能力较强，但均线对消除过程的随机干预功能相对也弱一些。长期移动平均线模型需要大量的观测数据，样本量足够大，移动平均趋势的变化比较平稳，对过程噪声的过滤作用增强，趋势线的准确性较高。实际应用中，只要数据样本能够支持，往往将中、短和长期均线组合使用，及同时用多根移动平均线表达一个问题。

在本方案中，将根据“次”和“日”两种时间单位进行划分，绘制5次、10次、20次均线，以及5日、10日、20日均线：

以“次”为时间单位，是指在每次采集到监测数据时，都重新计算长、中、短均线，及时判断下一次监测值的变化趋势；

以“日”为时间单位，是指在每日生产活动结束后，在每日监测数据均值的基础上计算三条均线，提前判断下一生产日的变化趋势，以便及早发现问题和做出应对措施。

运算公式与图像显示

“次”均线和“日”均线的计算公式如下：

“次”均线MA₁(q)

{MA}_{1} (q) = Σ_{t = 1}^{q} y_{t} / q;

其中：

MA₁(q)代表q次监测记录数值的均值；

q代表监测记录的次数，数值可以是5、10、20；

t代表第t次监测，数值为1至q；

y_t代表第t次监测的记录数值。

“日”均线MA₂(n)

{MA}_{2} (n) = [Σ_{t = 1}^{n} (Σ_{j = 1}^{k} y_{i j} / k)] / n

其中：

MA₂(n)代表先计算出每日所有监测数值的均值，以每日监测均值为基础，再计算n日内监测均值的均值；

n代表监测记录的日数，数值可以是5、10、20；

i代表第i日，数值为1至n；

j代表第i日内的第j次监测，数值为1至k；

k代表第i日内的总监测次数；

y_ij代表第i日内的第j次监测的记录数值。

长、中、短三条均线绘制在同一坐标系中，其中，坐标系的横轴表示监测的时刻或日期(“次”均线坐标系内用“时刻”，“日”均线坐标系内用“日期”，新系统中横坐标的区间范围应该预留手工设定的功能)，坐标系的纵轴表示监测指标的数值，数值单位因监测指标而异；坐标系的效果图如图3、图4所示,。

除了以上几个关键控制点，在成品进入仓库储存之前，还需要对成品的质量进行监控，具体内容如表3所示。

表3成品入库监控预警的具体内容

环节	监控对象	监控频率	监控限值	报警信息	负责人
						成品入库	成品	每批必检	检验报告结果为合格	拒收	检验员

原料奶配送和成品奶配送

在原料奶以及成品奶配送的过程中，通过GPS/GPRS温度记录仪实时记录车辆内的实时温度的变化，一旦监控指标超出监控限值范围或短时间内有超出监控限值范围的趋势，需要马上发出预警信息通知司机以及企业管理员，司机会根据不同的预警信息从而采取不同的措施；监控的具体内容如表4所示。

表4配送环节监控报警的具体内容

对原料奶的配送温度和成品奶的配送温度分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下(储存仓库温度2℃-8℃、出入仓库温度12℃以下)，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

实时方式：

(1)安装温度记录仪

把无线温度记录仪安装在仓库中，然后配置记录时间间隔等信息，通过无线网络实时把仓库的温度传送到电脑里；把GPS/GPRS温度记录仪安装在奶罐车和成品奶配送车中，然后把SIM卡插入GPS/GPRS温度记录仪，记录仪就可以通过GPRS网络实时把配送车里的温度传输到电脑终端，一旦温度超出规定的阀值，温度记录仪还可以发出预警信息。

(2)安装温度传感器

把温度传感器安装在加工过程中的杀菌环节，实时记录下杀菌前后的温度信息，并通过网络将其传到预警服务器中。

(3)安装部署监控预警服务器

在电脑上安装部署监控预警程序；电脑连接互联网；温度记录仪就可以把信息发送到移动基站，然后通过互联网传送到服务器中保存起来。

(4)使用监控预警终端实现全过程预警

结合上述的移动平均趋势模型，加工环节各个关键控制点的预警条件设计如下：

(1)CCP1生鲜乳验收

对CCP1中的抗生素残留、三聚氰胺、黄曲霉M1浓度等三个指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下(抗生素残留≤3ppb、三聚氰胺≤2ppm、黄曲霉M1浓度<0.5ppb)，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

预警情况1

情况描述：短期平均线MA(5)由下降趋势拐头向上时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员有害物质含量有增加的趋势，需要提高警惕。

判断逻辑：前两个或以上的监测时刻(或监测日期)的MA(5)的数值在逐渐增大，并且此期间内MA(5)<MA(10)且MA(5)<MA(20)，但是在最新一个监测时刻(或监测日期)出现MA(5)>MA(10)且MA(5)>MA(20)。

预警情况2

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自上而下的分布，说明风险积聚放大，需要发出预警信息。

判断逻辑：最新一个监测时刻(或监测日期)的MA(5)>MA(10)>MA(20)。

预警情况3

情况描述：如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线MA(5)突然有发散向上的趋势，说明监测对象的风险突然增大，必须高度关注，需要发出预警信息。

判断逻辑：最新一个监测时刻(或监测日期)的MA(5)-MA(10)以及MA(5)-MA(20)的数值，均分别对应大于前两个或以上的监测时刻(或监测日期)的|MA(5)-MA(10)|以及|MA(5)-MA(20)|。

(2)CCP2杀菌

对CCP2中的杀菌温度指标建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下(80℃≤杀菌温度≤125℃)，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

预警情况1

情况描述：短期平均线MA(5)由下降趋势拐头向上时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员杀菌温度有上升的趋势，需要提高警惕。

预警情况2

情况描述：短期平均线MA(5)由上升趋势拐头向下时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员杀菌温度有下降的趋势，需要提高警惕。

判断逻辑：前两个或以上的监测时刻(或监测日期)的MA(5)的数值在逐渐下降，并且此期间内MA(5)>MA(10)且MA(5)>MA(20)，但是在最新一个监测时刻(或监测日期)出现MA(5)<MA(10)且MA(5)<MA(20)。

预警情况3

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自上而下的分布，说明风险积聚放大，杀菌温度有上升趋势，需要发出预警信息。

预警情况4

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自下而上的分布，说明风险积聚放大，杀菌温度有下降趋势，需要发出预警信息。

判断逻辑：最新一个监测时刻(或监测日期)的MA(5)<MA(10)<MA(20)。

预警情况5

情况描述：如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线突然有发散向上(或向下)的趋势，说明监测对象的风险突然增大，杀菌温度有上升(或下降)的趋势，必须高度关注，需要发出预警信息。

(3)CCP3灌装

对CCP3中的碱液浓度、酸液浓度等指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下(碱液浓度0.5-1％；酸液浓度0.4-0.8％)，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

预警情况1

情况描述：短期平均线MA(5)由下降趋势拐头向上时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员清洗液浓度有上升的趋势，需要提高警惕。

预警情况2

情况描述：短期平均线MA(5)由上升趋势拐头向下时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员清洗液浓度有下降的趋势，需要提高警惕。

预警情况3

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自上而下的分布，说明风险积聚放大，清洗液浓度有上升趋势，需要发出预警信息。

预警情况4

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自下而上的分布，说明风险积聚放大，清洗液浓度有下降趋势，需要发出预警信息。

预警情况5

情况描述：如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线突然有发散向上(或向下)的趋势，说明监测对象的风险突然增大，清洗液浓度有上升(或下降)的趋势，必须高度关注，需要发出预警信息。

(4)CCP4冷藏

对CCP4中的储存仓库温度、出入仓库温度等指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下(储存仓库温度2-8℃、出入仓库温度12℃以下)，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

预警情况1

情况描述：短期平均线MA(5)由下降趋势拐头向上时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员储存仓库温度(或出入仓库温度)有上升的趋势，需要提高警惕。

预警情况2

情况描述：短期平均线MA(5)由上升趋势拐头向下时，一旦突破中期均线MA(10)和长期均线MA(20)，则说明风险急剧增大，需要发出预警信息，提醒管理人员储存仓库温度有下降的趋势，需要提高警惕。

预警情况3

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自上而下的分布，说明风险积聚放大，储存仓库温度(或出入仓库温度)有上升趋势，需要发出预警信息。

预警情况4

情况描述：短期移动平均线MA(5)、中期移动平均线MA(10)、长期移动平均线MA(20)呈现自下而上的分布，说明风险积聚放大，储存仓库温度有下降趋势，需要发出预警信息。

预警情况5

情况描述：如果均线系统一直呈黏合胶着状态，但是短期移动均线突然有发散向上(或向下)的趋势，说明监测对象的风险突然增大，储存仓库温度(或出入仓库温度)有上升(或下降)的趋势，必须高度关注，需要发出预警信息。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、在养殖环节中，对奶牛繁殖进行监控预警；

所述加工过程中的关键控制点有：生鲜乳验收、杀菌、灌装和冷藏；

对冷藏监控的具体方法是：对于成品，每隔一个小时进行一次监控，监控限值为：1、储存仓库温度2℃-8℃；2、出入仓库温度12℃以下；对于贮存时连续2小时超过8℃，产品移仓，报修；出入时连续两小时超过12℃，移仓、报修；

S3、对原料奶配送和成品奶配送进行监控；在原料奶以及成品奶配送的过程中，通过GPS/GPRS温度记录仪实时监控记录车辆内的实时温度的变化，一旦监控指标超出危害分析和关键控制点(HACCP)计划表规定的监控限值范围或短时间内有超出监控限值范围的趋势，需要马上发出预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，步骤S1中，对奶牛繁殖进行监控预警的具体步骤为：

S1.2、在购买牛精或使用牛精配种时，通过该奶牛血缘谱系图可以知道该牛精可以用于哪些母牛，对近亲繁殖的情况进行报警。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，在对监控对象进行监测时，监控指标尚未超出监控限值范围，但是监测数据显示在短期内有超出监控限值的趋势，也需要发出预警信息；系统采用基于时间序列的移动平均趋势Moving Average模型进行趋势分析来实现安全预警。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，移动平均趋势Moving Average模型为：

以t为时间段，对时间序列依次计算t时间段数据，取平均值，并将t时间段的序列平均值作为t+1时间段的预测值，平均值主要是减小因随机干预或不同t时间段造成的偏差过大，影响趋势性，移动是指每一次新的均值作为预测值时，就舍去了之前的较早时间段的历史均值，具有从t-1向t再向t+1“移动”的特点；Moving Average模型利用均数变化表现随机干扰，通过过去的随机干扰均值和现在的随机干扰均值的线性组合构成趋势波动模型，移动平均线成为趋势线，对时间序列未来时刻进行预警。

5.根据权利要求1所述的基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，步骤S3中，对成品配送的监控方法为：

对于成品，每隔一个小时进行一次监控，监控限值为：1、储存车箱温度2℃-8℃；2、出入车箱温度12℃以下；对于贮存时连续2小时超过8℃，产品移仓，报修；出入时连续两小时超过12℃，移仓、报修。

6.根据权利要求1所述的基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，步骤S1、S2和S3中，实时监控的具体步骤为：

(1)安装温度记录仪

(2)安装温度传感器

(3)安装部署监控预警服务器

(4)使用监控预警终端实现全过程预警

企业人员会实时把奶牛的配种信息、生产加工信息输入到电脑里，而仓储的温度信息和配送温度信息则通过温度记录仪实时传输到监控预警服务器中；监控预警终端会根据实时的数据，对各个指标进行分析与预测，一旦检测到指标值超出安全范围或在短期内有超出监控限值的趋势，马上在显示器上显示预警信息，同时把预警信息以短信的形式发送到相关人员的手机中，预警信息中除了包含预警的原因外，还会有相应的建议以及补救的措施，从而把损失减少至最少。

7.根据权利要求6所述的基于物联网的乳制品质量安全全生命周期监控预警方法，其特征在于，移动平均趋势模型，加工环节各个关键控制点的预警条件设计如下：

(1)CCP1生鲜乳验收

(2)CCP2杀菌

对CCP2中的杀菌温度指标建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即80≤杀菌温度≤125℃时，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

(3)CCP3灌装

对CCP3中的碱液浓度、酸液浓度指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即碱液浓度0.5％-1％；酸液浓度0.4％-0.8％时，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：

(4)CCP4冷藏

对CCP4中的储存仓库温度、出入仓库温度指标分别建立监测数值坐标系，在监控指标未超出监控限制的情况下，即储存仓库温度2％-8℃、出入仓库温度12℃以下时，如果出现以下几种情况，需要向管理人员发出预警信息：