检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:许应成 王岩峰[1] 李亚 宁秀丽 XU Ying-cheng;WANG Yan-feng;LI Ya;NING Xiu-li(China Standard Science and Technology Group Co.,Ltd.;China National Institute of Standardization)
机构地区:[1]中国标准科技集团有限公司 [2]中国标准化研究院
出 处:《标准科学》2025年第2期23-27,共5页Standard Science
基 金:中央基本科研业务经费项目“基于数据驱动的产品质量安全风险分类技术研究与应用”(项目编号:552023Y-10371);国家重点研发计划项目“典型智能产品质量安全风险控制重要技术标准研究”(项目编号:2022YFF0607100)资助。
摘 要:【目的】产品质量安全一直是世界各国关注的重点,研究基于数据驱动的产品质量安全风险分类监管系统,通过引入人工智能和大数据等先进技术,可以实现对企业和产品的实时动态监测,并依据风险等级自动调整检查频率和强度,合理配置监管资源。【方法】本文首先介绍了基于数据驱动的产品质量安全风险分类监管系统构成,然后阐述了监管系统主要功能模块的业务流程。【结果】基于数据驱动的产品质量安全风险分类监管系统能够自动化收集和分析大量数据,快速识别潜在风险。【结论】使得监管部门能够更精准地定位问题产品和企业,提高了监管科学性和精准性。[Objective]Product quality and safety have always been a focus of countries around the world.Researching a data-driven product quality and safety risk classification and supervision system,by introducing advanced technologies such as artificial intelligence and big data,can achieve real-time dynamic monitoring of enterprises and products,and automatically adjust inspection frequency and intensity based on risk levels,and reasonably allocate regulatory resources.[Methods]This paper first introduces the composition of a data-driven product quality and safety risk classification and supervision system,and then elaborates on the business processes of the main functional modules of the supervision system.[Results]The data-driven product quality and safety risk classification and supervision system can automatically collect and analyze large amounts of data,quickly identify potential risks.[Conclusion]enable regulatory authorities to more accurately locate problematic products and enterprises,and improve the scientific and accurate nature of supervision.
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