CN111798139A - 一种基于nqi的纺织品数据采集与风险评估系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于NQI的纺织品数据采集与风险评估系统及方法，所述基于NQI的纺织品数据采集与风险评估系统，对来源于国内外通报安全缺陷纺织品数据进行采集分析，并生成近期、中期和远期风险报告。本发明可以定期向特定对象发送风险报告，可帮助纺织企业及各级检验检疫机构在日常检验监管工作中，有针对性地加强对高风险纺织品及高风险技术法规及标准的管理，以更好地提高检出率，规避各国技术法规与标准。
Description
技术领域
本发明属于纺织品大数据管理领域，具体涉及一种基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统及方法。
背景技术
2006年，联合国工业发展组织(UNIDO)和国际标准化组织(ISO)正式提出国家质量基础设施(National Quality Infrastructure，简称NQI)的概念，将计量、标准化、合格评定(主要包含认证认可、检验检测)并称为国家质量基础的三大支柱，其中，计量是基准，是控制质量的基础，标准是依据，用以引领质量提升，合格评定是手段，控制质量并建立质量信任，三者构成一条完整的链条，是保护消费者权利、提高企业生产力和质量、保护环境、维护生命健康安全的重要技术手段，能够有效支撑国际贸易和可持续发展。
2017年，经过国际计量局(BIPM)、国际认可论坛(IAF)、国际电工委员会(IEC)、国际实验室认可合作组织(ILAC)、国际标准化组织(ISO)、国际贸易中心(ITC)、国际电信联盟(ITU)、国际法制计量组织(OIML)、联合国欧洲经济署(UNECE)、联合国工业发展组织(UNIDO)等10个国际机构共同研究，在2018年联合国工业发展组织(UNIDO)发布的《质量政策——技术指南》一书中提出了新的质量基础设施定义。指出，质量基础设施是由支持与提升产品、服务和过程的质量、安全和环保所需的组织与政策、相关法律法规框架和实践构成的体系。
质量基础设施体系涉及消费者、企业、质量基础设施服务、质量基础设施公共机构、政府治理五个方面。质量基础设施体系依赖于计量、标准、认可、合格评定和市场监督。政府治理表现为市场监督，之外，体现为5大技术要素(计量、标准、认可、检验检测、认证)。认可被从之前的合格评定中单独列出，与计量、标准共同承担公共机构的角色。合格评定(主要包含检验检测、认证)则以第三方的姿态服务于企业，最终使消费者受益。
随着纺织业的快速发展，纺织品的生产、销售、服务等流程逐渐变得规范化和规模化，给纺织品的运营人员带来了极大的便利。但随着消费者的消费观念的改变和对纺织品的消费需求的增高，现有的纺织业管理模式已无法满足纺织业运营需求。就目前而言，市面上通常采用各个纺织品运营企业对各自对应的纺织品产业进行单独管理的管理模式实现对纺织品产业的运营管理。但是这种管理模式易造成信息封闭，无法做到各纺织品企业的数据共享，易造成资源浪费，影响消费者的购买体验。
同时，中国作为制造业大国，每年向国外输出大量的工业及民用纺织品。在这种趋势之下，国外采用技术性贸易壁垒手段，给我国对外贸易造成了巨大的障碍和屏障。在我国，检验检疫机构承担着服务出口经济，突破外国技术壁垒，确保出口纺织品符合进口技术法规及标准要求的职责。
一直以来，由于国际贸易及技术性贸易壁垒都是动态变化着的，因此，如何确定需要重点监管的出口纺织品是一个存在已久的难题。因此，检验检疫系统急需研发一种能将国内外对纺织品安全监管执法与我国检验监管行为联系在一起，对纺织品数据进行采集和进行安全风险评估的系统和方法。
因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统及方法，解决以上问题。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是克服以上现有技术存在的不足，提供了一种基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统及方法，本发明定期向特定对象发送风险报告，可帮助纺织企业及各级检验检疫机构在日常检验监管工作中，有针对性地加强对高风险纺织品及高风险技术法规及标准的管理，以更好地提高检出率，规避国内外的技术法规与标准。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统及方法，所述数据采集与风险评估系统，对来源于国内外通报的安全缺陷纺织品数据进行采集、分析，并生成近期、中期和远期风险报告；所述数据采集与风险评估系统包括：
数据采集模块：接入互联网，用于自动定期采集纺织品的产品数据，以及国内外在互联网上通报公布的安全缺陷纺织品数据；
安全缺陷纺织品数据库：用于存放所采集的安全缺陷纺织品数据；
数据分类规则数据库：用于存放数据分类规则，该规则符合纺织品检验检疫系统要求的检验监管特征分类要求，该规则用于将采集到的数据按其不同的特征因子进行分类，使数据标准化；
数据分类计算模块：运用数据分类规则，对所有采集到的数据进行分类，使之按标准化的格式存储；
标准化数据库：用于存放经过分类标准化后的数据；
近期、中期和远期风险报告生成模块：用于对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，并生成近期、中期和远期风险报告；
风险报告发布模块：连接近期、中期和远期风险报告生成模块，风险报告发布模块连接企业及检验检疫机构信息库。
进一步地，所述安全缺陷纺织品数据库，存储了安全缺陷纺织品的以下数据：通报国家、通报时间、产品类型、海关代码、产品名称、产品品牌、型号、批号、产品描述、违反的技术法规和标准、符合标志、制造商、出口商、产地、进口商、危险类型、测试总结、事故报告、采取的自愿性措施、采取的强制性措施、实施日期、保密性、产品图片和产品检测报告。
进一步地，所述近期、中期和远期风险报告生成模块，用于对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，并生成近期、中期和远期风险报告；
所述特征因子包括：通报国、产品产地、产品类型、制造商、出口商、法规、标准、检测项目和危险类型；
所述风险高低包括：极高风险，统计数据排序第一位的风险；较高风险，统计数据排序第二位的风险；一般风险，统计数据排序第三位的风险；低风险，除上述外的为低风险。
进一步地，所述近期风险报告是按周统计的数据分析所得的风险水平排序结果，中期风险报告是按季度统计的数据分析所得的风险水平排序结果，远期风险报告是按年度统计的数据分析所得的风险水平排序结果。
本发明同时提供了一种基于NQI的纺织品数据采集与风险评估的方法，包括以下步骤：
S1:通过数据采集模块，自动定期采集国内外在互联网上通报公布的安全缺陷纺织品数据；
S2:所采集的安全缺陷纺织品数据存放于安全缺陷纺织品数据库；
S3:数据分类计算模块，运用数据分类规则，对所有采集到的数据进行分类和标准化；
S4:经过分类和标准化后的数据存放于标准化数据库；
S5:近期、中期和远期风险报告生成模块，对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，把不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息发送给特征因子风险水平数据库，并生成近期、中期和远期风险报告；
S6:把纺织会员企业及各级检验检疫机构管理部门的联系信息，存放到企业及检验检疫机构信息库；
S7:风险报告发布模块，定期将风险报告传送到会员企业及各级检验检疫机构管理部门联系人邮箱地址；
S8:风险匹配模块设置有特征因子风险水平数据库，特征因子风险水平数据库存储了不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息，风险匹配模块通过网络与检验检疫系统原有的报检系统进行连接，风险匹配模块根据不同特征因子的风险水平信息对报检批次进行风险匹配和监测，从而决定检验模式。
进一步地，所述纺织会员企业及各级检验检疫机构管理部门通过互联网查询风险报告生成模块，随时能够查询风险报告。
进一步地，步骤S8中，风险匹配模块由检验检疫系统原有的报检系统中所提取的特征因子，与特征因子风险水平数据库进行自动风险匹配，按其风险高低输出对应的检验模式。
进一步地，所述步骤S8的检验模式包括：对极高风险、较高风险的报检批次采取抽样检测措施，对一般风险的报检批次采取报告验证检查措施，对低风险的报检批次采取报告验证措施。
本发明相对于现有技术具有如下的优点：
1、本发明基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统及方法，风险评估系统，能动态实时收集国内外通报公布的安全缺陷纺织品数据，然后运用数据分类规则进行特征分类，对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，并生成近期、中期和远期风险报告，主动向纺织企业及检验检疫机构发出风险报告，使得这些用户在日常工作中可及时调整其质量管理措施；此外还能结合检验检疫系统原有的报检系统，风险匹配模块根据不同特征因子的风险水平信息对报检批次进行动态匹配和监测，有针对性地选择检验监管模式，所以能提高检验检疫机构的施检效率和准确率.
2、本发明可帮助纺织企业及各级检验检疫机构在日常检验监管工作中，有针对性地加强对高风险纺织品及高风险技术法规及标准的管理，以更好地提高检出率，规避技术法规与标准。
3、对不同风险水平(极高风险、较高风险、一般风险、低风险)的纺织品采取不同的检验模式，可以选择高风险的报检批次作为检验检疫出口监管的重点，将有限的资源及时投放在这样的纺织品和项目上，以减少纺织品出口后因为存在安全缺陷而被频繁召回的情形，从而提高整个检验监管的有效性。
4、纺织企业及各级检验检疫机构管理部门通过互联网查询风险报告生成模块，随时能够查询风险报告，便于用户从系统上查询国内外通报的安全缺陷纺织品数据、对相关信息进行分类、汇总，从而了解系统输出的风险信息，有针对性地采取质量管理措施和活动。以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的一个较佳实施例的基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统的功能模块意图。
具体实施方式
以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。
如图1所示的基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统，对来源于国内外通报安全缺陷纺织品数据进行分析，并生成近期、中期和远期风险报告；向纺织企业和检验检疫机构发出风险报告，同时与检验检疫系统原有的报检系统进行风险匹配输出检验模式；
基于NQI的纺织品数据采集和风险评估系统包括：
(1)、数据采集模块，接入互联网，用于自动定期采集国内外在互联网上通报公布的安全缺陷纺织品数据；
(2)、安全缺陷纺织品数据库，用于存放所采集的安全缺陷纺织品数据；
(3)、数据分类规则数据库，用于存放数据分类规则，该规则符合检验检疫系统要求的检验监管特征分类要求，该规则用于将采集到的数据按其不同的特征因子进行分类，使数据标准化；
(4)、数据分类计算模块，运用数据分类规则，对所有采集到的数据进行分类，使之按标准化的格式存储；
(5)、标准化数据库，用于存放经过分类标准化后的数据；
(6)、近期、中期和远期风险报告生成模块，用于对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，把不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息发送给特征因子风险水平数据库，并生成近期、中期和远期风险报告；
基于NQI的数据采集模块连接安全缺陷纺织品数据库，数据分类计算模块连接数据分类规则数据库，数据分类计算模块连接安全缺陷纺织品数据库，数据分类计算模块连接标准化数据库，近期、中期和远期风险报告生成模块连接标准化数据库，近期、中期和远期风险报告生成模块连接特征因子风险水平数据库；
风险报告发布模块连接近期、中期和远期风险报告生成模块，风险报告发布模块连接企业及检验检疫机构信息库。
其中，安全缺陷纺织品数据库，存储了安全缺陷纺织品的以下数据：通报国家、通报时间、产品类型、海关代码、产品名称、产品品牌、型号、批号、产品描述、违反的技术法规和标准、符合标志、制造商、出口商、产地、进口商、危险类型、测试总结、事故报告、采取的自愿性措施、采取的强制性措施、实施日期、保密性、产品图片和产品检测报告。
其中，近期、中期和远期风险报告生成模块，用于对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，把不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息发送特征因子风险水平数据库，并生成近期、中期和远期风险报告；
特征因子包括：通报国、产品产地、产品类型、制造商、出口商、法规、标准、检测项目和危险类型；
风险高低包括：极高风险，统计数据排序第一位的风险；较高风险，统计数据排序第二位的风险；一般风险，统计数据排序第三位的风险；低风险，除上述外的为低风险。
其中，近期风险报告是按周统计的数据分析所得的风险水平排序结果，中期风险报告是按季度统计的数据分析所得的风险水平排序结果，远期风险报告是按年度统计的数据分析所得的风险水平排序结果。
基于NQI的纺织品数据采集和风险评估方法，包括以下步骤：
(1)、通过数据采集模块，自动定期采集欧盟及其成员国在互联网上通报公布的安全缺陷纺织品数据；
(2)、所采集的安全缺陷纺织品数据存放于安全缺陷纺织品数据库；
(3)、通过数据分类计算模块，运用数据分类规则，对所有采集到的数据进行分类和标准化；
(4)、经过分类和标准化后的数据存放于标准化数据库；
(5)、近期、中期和远期风险报告生成模块，对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，把不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息发送给特征因子风险水平数据库，并生成近期、中期和远期风险报告；
(6)、把纺织会员企业及各级检验检疫机构管理部门的联系信息，存放到企业及检验检疫机构信息库；
(7)、风险报告发布模块，定期将风险报告传送到会员企业及各级检验检疫机构管理部门联系人邮箱地址；
(8)、风险匹配模块设置有特征因子风险水平数据库，特征因子风险水平数据库存储了不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息，风险匹配模块通过网络与检验检疫系统原有的报检系统进行连接，风险匹配模块根据不同特征因子的风险水平信息对报检批次进行风险匹配和监测，从而决定检验模式。
其中，会员企业及各级检验检疫机构管理部门通过互联网查询风险报告生成模块，随时能够查询风险报告。
其中，步骤(8)中，风险匹配模块由检验检疫系统原有的报检系统中所提取的特征因子，与特征因子风险水平数据库进行自动风险匹配，按其风险高低输出对应的检验模式。
其中，步骤(8)的检验模式包括：对极高风险、较高风险的报检批次采取抽样检测措施，对一般风险的报检批次采取报告验证检查措施，对低风险的报检批次采取报告验证措施。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于NQI的纺织品数据采集与风险评估系统，其特征在于，所述数据采集与风险评估系统，对来源于国内外通报的安全缺陷纺织品数据进行采集、分析，并生成近期、中期和远期风险报告；所述数据采集与风险评估系统包括：
数据采集模块：接入互联网，用于自动定期采集纺织品的产品数据，以及国内外在互联网上通报公布的安全缺陷纺织品数据；
安全缺陷纺织品数据库：用于存放所采集的安全缺陷纺织品数据；
数据分类规则数据库：用于存放数据分类规则，该规则符合纺织品检验检疫系统要求的检验监管特征分类要求，该规则用于将采集到的数据按其不同的特征因子进行分类，使数据标准化；
数据分类计算模块：运用数据分类规则，对所有采集到的数据进行分类，使之按标准化的格式存储；
标准化数据库：用于存放经过分类标准化后的数据；
近期、中期和远期风险报告生成模块：用于对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，并生成近期、中期和远期风险报告；
风险报告发布模块：连接近期、中期和远期风险报告生成模块，风险报告发布模块连接纺织企业及检验检疫机构信息库。
2.根据权利要求1所述的基于NQI的纺织品数据采集与风险评估系统，其特征在于，所述安全缺陷纺织品数据库，存储了安全缺陷纺织品的以下数据：通报国家、通报时间、产品类型、海关代码、产品名称、产品品牌、型号、批号、产品描述、违反的技术法规和标准、符合标志、制造商、出口商、产地、进口商、危险类型、测试总结、事故报告、采取的自愿性措施、采取的强制性措施、实施日期、保密性、产品图片和产品检测报告。
3.根据权利要求1所述的基于NQI的纺织品数据采集与风险评估系统，其特征在于，所述近期、中期和远期风险报告生成模块，用于对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，并生成近期、中期和远期风险报告；
所述特征因子包括：通报国、产品产地、产品类型、制造商、出口商、法规、标准、检测项目和危险类型；
所述风险高低包括：极高风险，统计数据排序第一位的风险；较高风险，统计数据排序第二位的风险；一般风险，统计数据排序第三位的风险；低风险，除上述外的为低风险。
4.根据权利要求1所述的基于NQI的纺织品数据采集与风险评估系统，其特征在于，所述近期风险报告是按周统计的数据分析所得的风险水平排序结果，所述中期风险报告是按季度统计的数据分析所得的风险水平排序结果，所述远期风险报告是按年度统计的数据分析所得的风险水平排序结果。
5.一种基于NQI的纺织品数据采集与风险评估的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过数据采集模块，自动定期采集国内外在互联网上通报公布的安全缺陷纺织品数据；
S2：所采集的安全缺陷纺织品数据存放于安全缺陷纺织品数据库；
S3：通过数据分类计算模块，运用数据分类规则，对所有采集到的数据进行分类和标准化；
S4：经过分类和标准化后的数据存放于标准化数据库；
S5：近期、中期和远期风险报告生成模块，对分类标准化后的数据进行汇总分析，按不同特征因子计算风险高低及发展趋势，把不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息发送给特征因子风险水平数据库，并生成近期、中期和远期风险报告；
S6：把纺织会员企业及各级检验检疫机构管理部门的联系信息，存放到企业及检验检疫机构信息库；
S7：通过风险报告发布模块，定期将风险报告传送到会员企业及各级检验检疫机构管理部门联系人邮箱地址；
S8：风险匹配模块设置有特征因子风险水平数据库，特征因子风险水平数据库存储了不同特征因子的近期、中期、远期风险水平信息，风险匹配模块通过网络与检验检疫系统原有的报检系统进行连接，风险匹配模块根据不同特征因子的风险水平信息对报检批次进行风险匹配和监测，从而决定检验模式。
6.根据权利要求5所述的基于NQI的纺织品数据采集与风险评估方法，其特征在于，所述纺织会员企业及各级检验检疫机构管理部门通过互联网查询风险报告生成模块，随时能够查询风险报告。
7.根据权利要求5所述的基于NQI的纺织品数据采集与风险评估方法，其特征在于，步骤S8中，风险匹配模块由检验检疫系统原有的报检系统中所提取的特征因子，与特征因子风险水平数据库进行自动风险匹配，按其风险高低输出对应的检验模式。
8.根据权利要求5所述的基于NQI的纺织品数据采集与风险评估方法，其特征在于，所述步骤S8的检验模式包括：对极高风险、较高风险的报检批次采取抽样检测措施，对一般风险的报检批次采取报告验证检查措施，对低风险的报检批次采取报告验证措施。
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|---|---|---|---|---|
| CN117196260A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 海门市谷丽纺织品有限公司 | 一种纺织订单信息存储管理系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN101706898A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-12 | 广东出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 用于检验检疫的输欧消费品安全风险评估预警系统及方法 |
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2020
- 2020-07-08 CN CN202010649056.5A patent/CN111798139A/zh active Pending
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