王姗姗，赵春江※，钱建平，吴保国，陈 栋，宋英卓



批次清单结合Petri网追溯模型提高小麦粉加工过程追溯精度

王姗姗1,2,3，赵春江1,2,3※，钱建平2,3，吴保国1，陈 栋1，宋英卓2,3

（1. 北京林业大学信息学院，北京 100083；2. 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097；3. 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室，北京 100097）

为解决小麦粉加工过程追溯质量安全信息交叉、单位个体追溯困难等问题，该研究在分析小麦粉加工流程和追溯关键信息的基础上，研究基于批次清单的信息追溯方法，以加工时间为依据结合高津托图（Gozintograph）数据结构构建批次清单（bill of lots，BOL），实现小麦粉产品信息和关键节点活动信息的精确追溯；在BOL的基础上，利用鱼骨图和Petri网分别描述小麦粉质量追溯点的位置和危害指标；结合山东某面粉厂实际生产参数对追溯模型进行验证，实现小麦粉产品与原料的批次关联和其质量危害传播路径的预测。分析结果表明，通过使用BOL和Petri网追溯模型与传统方法相比实现召回批次数量由7个减少到4个、危害因素查找数量由6个减少到5个。该研究提高了小麦粉追溯精度和缺陷召回效率，为粮食等小颗粒产品加工过程的追溯提供了理论支持。

农产品；模型；供应链；小麦粉加工；追溯；加工时间；批次清单；Petri网

0 引 言

追溯信息技术作为保障产品质量安全和控制的有效手段，已经成为大多食品和农产品企业处理质量安全事故，实现产品可追溯性以及快速处理缺陷产品等必不可少的技术和工具，自20世纪80年代以来在美国、欧盟、澳大利亚等国家及地区得到广泛应用[1-3]。可追溯体系是通过记录产前原料信息、产中加工信息、产后产品信息，并将信息有效传递和追踪，进而加强产品质量安全监管、提高产品的质量安全的一种信息记录、传递和查询体系[4-6]。

近年来，随着政府和民众对食品质量安全的日益重视和追溯技术体系的不断发展，国内外围绕农产品质量追溯体系和不同农产品追溯系统展开了相关研究和应用[7-11]。Thakur等[12]利用EPCIS（EPC information services）架构和UML（unified modeling language）状态图研究了可追溯信息建模方法，并应用于食品供应链追溯体系中。杨信廷等[13-15]以蔬菜、生鲜等农产品为追溯对象，构建了追溯系统框架，实现了农产品安全生产管理和质量追溯。以上研究多针对产品加工过程物理形态未变化或存在简单的批次混合过程，然而，小麦粉加工过程存在工艺复杂、环节众多、批次混合复杂等特点，导致其信息追溯质量安全信息交叉、单位个体追溯困难等问题。国内外亦有学者对粮食、谷物的追溯体系和追溯方法进行了研究[16]，Thakur等[17]提出了一种用于谷物生产、存储和交付过程中的管理的溯源方法，用动态仿真的形式实现谷物批次混合度的计算。Skoglund等[18]提出模糊溯源而且采用动态仿真的方法根据产品包装数量来判别产品原材料的储藏来源。Qian等[19]将二维条码和射频识别（radio frequency identification，RFID）技术相结合集成开发了面粉可追溯系统。梁琨[20]研制了喷印有Data Matrix二维条码的谷物溯源颗粒，实现了粮食生产中实物流和信息流的连接。小麦粉加工环节是小麦粉整个追溯供应链中非常重要的环节，是小麦原料溯源和小麦粉运输销售的关键连接点[21]，但针对小麦粉加工过程批次和活动信息的精确追溯模型研究未可见。

李钊等[22]基于BOL利用符号化的追溯实体单元构建了海洋工程装备项目的材料追溯模型。邹宗峰等[23]构建了以谱系关系和批次清单为基础的汽车部件的追溯方法。张苹[24]研究基于 Petri 网的肉牛质量追溯模型，实现定位质量控制关键路径的定位，并确定危害发生的控制点。本文借鉴工业生产制造企业中物料清单和批次清单的追溯方法，将其应用于小麦粉加工过程中，对批次清单的构建过程进行改进，引入时间变量，结合高津托图数据结构实现关键信息的追溯；在此基础上，构建影响小麦粉质量安全危害关系Petri网模型，定义其六元组表示质量追溯危害变化的整个过程，利用Petri网的动态特性估测危害传播路径，提高了小麦粉追溯信息的追溯精度和危害查询效率，缩小了缺陷产品召回范围。

1 小麦粉加工环节追溯链分析

1.1 小麦粉加工流程分析

通过对小麦粉加工企业现场调研分析总结得出，小麦粉生产加工过程主要经过原粮采购、原料存储、毛麦配麦、清理润麦、小麦研磨、小麦粉包装、小麦粉存储和销售等过程。其具体流程为：小麦在主产区种植收获后，按种植户和生产企业需求由专门车辆运送至加工厂，通过初检和复检合格后过磅卸粮，以先进先出（first input first output，FIFO）的形式进入原麦仓存储；根据小麦粉加工需求和计划对不同等级小麦进行配比；之后经过一次清理、一次着水、二次着水和二次清理后进入净麦仓；通过多次皮磨和心磨的研磨工艺对小麦进行研磨，并且进行筛理、清粉、松粉和打麸过程，在研磨过程中需进行在制品检测；加工完成后进行小麦粉入粉仓和抽检，最后对小麦粉计量包装并进行成品检验，打包完成后入库存储或者按订单规格出库销售[21]。具体加工工艺流程如图1所示。

图1 小麦粉生产加工工艺流程

1.2 小麦粉加工环节追溯信息分析

小麦粉生产过程中追溯信息种类繁多，各信息之间的关联比较复杂，尤其是生产过程导致的批次之间的界限模糊，这就使得对小麦粉生产环节的追溯相对困难。因此，按照小麦粉生产加工特点将追溯信息分为2类，分别为小麦粉原料信息和活动信息；其中，原料信息是以批次为单位原料、成品和半成品的物料信息，活动信息是小麦粉生产过程中不同加工工艺和设备产生的信息。通过对以上信息的追溯，实现小麦粉加工过程追溯，从而实现对小麦粉整个供应链的追溯。具体指标如表1所示。

表1 小麦粉追溯信息

注：A、A1、B、B1、C、D为调研单位根据小麦检验结果分类的等级。

Note: A, A1, B, B1, C, and D are the grades classified by the research unit based on the wheat test results.

以上信息包含加工过程中所有小麦粉可追溯质量影响因素，能够满足企业和消费者对小麦粉追溯在深度和宽度的要求，起到降低小麦粉产品质量安全风险和降低缺陷产品召回规模的目的。

2 基于Gozinto图的BOL构建

2.1 BOL树结构

小麦粉加工过程信息追溯是在小麦粉加工企业内部，以批次为基础，通过分析小麦粉与其原料的批次组成关系和工艺过程，追溯原料批次，以确定缺陷产品的规模和范围的过程。因此，确定小麦粉的原料批次信息和加工节点活动信息是追溯的关键。本文研究基于批次清单的方法实现信息的追溯，批次清单（BOL）是定义产品批次构成过程的文件，是在产品生产过程中形成的可以确定构成最终产品的原料或部件的种类和数量的清单，能够为信息追溯的实现提供一种信息化手段[25-27]，BOL树型结构是其常见的表现形式，如图2所示，是一种小麦粉成品的BOL树型结构。

BOL树常用的数据结构存储方法主要有层次编码法和高津托图（Gozintograph）法。层次编码在表结构中加入专门的字段编码表示其在BOL树中的位置和父子关系，该方法查询搜索速度快，但结构维护复杂，修改更新不灵活；高津托图法使用属性表和关系表进行关联存储，该方法结构灵活，插入、更新等操作简洁，但查询搜索复杂度较高[28-30]。由于小麦粉BOL树需要频繁更新且树结构层次有限，本文采用高津托图法构建小麦粉BOL树。

图2 小麦粉BOL树结构

2.2 BOL的构建过程

采用高津托图法的BOL是以节点加工时间为依据进行构建，小麦粉加工过程节点的划分依据企业加工流程的细化程度，本研究根据1.2节追溯信息采集节点和原料进入生产线位置确定。构建流程如图3所示。

图3 BOL构建流程图

小麦粉BOL构建过程分为4个步骤：

1）当小麦粉完成包装后，扫描包装袋上的标识，建立BOL根节点P，根节点属性中采集包装时间；

2）根据企业生产计划，输入生产各环节管道流速，加入管道截面积和存储仓容量等生产线数据，得出各环节生产时间，进而计算总加工时间和辅料进入生产线到生产结束的时间1如式（1）~（2）。

式中表示生产线环节；1,…,；表示辅料进入生产线的环节。

通过以上参数求解子节点批次，原料的批次()为时刻进入生产线的批次，辅料的批次()为1时刻进入生产线的批次，如式（3）、（4）所示。各活动环节的检测信息(z)为时刻之后的采集信息，如式（5）所示。()、()、(z)根据小麦粉加工现场记录数据得到，、对应进入生产线小麦批次（编码），z对应活动信息。

3）根据设定的时间频率和当前时间计算子节点批次的变化情况，判断依据f()是否等于0，f¢()计算方法如式（6），代入上文，若为0，则循环执行步骤（1）更新BOL树，若不为0，则该时段所有产品BOL相同。

式中表示当前时间；1表示当前批次开始进入生产线时间；¢表示小麦粉物料清单中原料和辅料；M¢表示¢批次原料（辅料）总质量，该变量在原料收购阶段采集，kg；1表示原料流出原料仓的流量，kg/s。

4）采用Gozinto图法构建BOL存储结构，利用2张表表示BOL树的层次结构，分别为属性表和关系表，属性表存储根节点和子节点追溯信息，结构关系表存储节点间“父­­-子”关系。

3 小麦粉加工过程Petri网模型构建

在小麦粉BOL“父-子”节点的基础上，为提高对小麦粉质量安全问题危害因素的查找效率，针对小麦粉加工工艺复杂、生产链长、环节众多、动态变化等特点，建立小麦粉Petri网模型，Petri网具有比较严格的数学基础和较强的事件动态系统的描述能力，在系统动态特性分析方面具有优势，能够建立清晰的图形表达小麦粉加工过程，描述其活动节点间的结构关系；定义六元组描述小麦粉加工中质量追溯危害变化的整个过程，利用Petri网动态性的特征估测危害传播路径，提高了质量危害关键点查找效率。本文在调研采集溯源关键活动信息的基础上建立鱼骨图，描述追溯活动信息在生产线环节中的采集位置、危害指标以及节点间的因果关系；之后把鱼骨图转化为Petri网模型，将生产加工过程中产生的化验结果、环境等影响质量安全的活动信息进行分解、量化处理[31-32]。

3.1 追溯信息鱼骨图表示法

鱼骨图是用图表的方式来表达结果与原因的关系，用于分析质量安全问题时，将多种原因用系统的方式图解之，又称为因果关系图。另外，鱼骨图也可以用于生产中，用来形象地表示生产加工流程[24,33]。本文将改进的鱼骨图将小麦粉加工过程中小麦收购、加工处理、小麦粉包装、出厂销售4个环节作为主干（主刺），即小麦粉质量追溯信息所在位置和产生环节，用矩形表示；每个环节中需要采集的追溯信息指标用作为鱼骨图中刺；中刺采集指标下，更细节的量化数据作为鱼骨图的小刺。因此，小麦粉加工环节追溯信息鱼骨图如图4所示。

图4 小麦粉加工过程追溯信息鱼骨图

3.2 Petri网模型的构建

根据小麦粉加工环节追溯信息鱼骨图总结影响其质量的诸多因素，将小麦采购、加工处理、打包包装到出厂销售整个过程中可能造成小麦粉质量问题的所有复杂问题进行统计，将鱼骨图转化为小麦粉Petri网模型，如图5所示。

注：图中圆圈代表有限位置，表示小麦粉加工过程危害因素；短矩形代表有限变迁，表示影响质量安全事件发生的过程。

在小麦粉质量危害Petri网模型中，定义PN(,,,, TL,0)6元组，表示小麦粉质量追溯危害变化的整个过程。{1,2,,13}为有限位置集合，位置表示系统的状态，用圆圈表示；{1,2,…11}为有限变迁集合，变迁表示影响质量安全事件发生的过程，反映其事件传播后变化情况，用短矩形表示；为到和到的有向弧集合，用单箭头表示；表示流关系上的权函数，在这里规定为有向弧的条数；TL为变迁发生标签集合，表示变迁发生的顺序；0{0(1)0(2),,0(13)}为位置集合上的标识向量，表示系统的初始状态，Petri网中用位置标识表示危害的分布情况，位置中令牌数为1或0，“1”表示该位置存在危害，“0”表示该位置不存在危害。小麦粉质量追溯Petri网模型中，变迁使能的条件为(p)1和(p,t)0，即该位置存在危害并且到变迁存在有向弧；在下使能的变迁引发后，系统中位置的令牌数重新分布，标识从而变成¢，由于本研究中位置危害事件发生后，下一阶段产生新的危害标记（令牌），但是前一阶段危害仍然存在，故对于΢()可通过式（7）计算。

4 追溯模型验证

4.1 验证场景

本文选用山东某面粉加工企业实际单生产线作为追溯模型验证场景，采用实际生产线数据应用追溯模型。对模型验证所需条件进行说明：

1）对进入生产线的原料辅料批次、产出的小麦粉批次和加工过程中的检测数据进行ID编码，作为唯一识别产品批次的键值，ID编码方式如表2所示，进入生产线原料和辅料部分批次如表3所示；

2）根据现场调研总结计算得出，山东某面粉加工企业实际生产线实际采集数据及构建BOL计算参数如表4所示，表中加工环节根据1.1小麦粉加工流程顺序排列，存储仓容量和加工实际为实际生产数据。

表2 ID编码方式

本文验场景模拟6个批次的小麦原料和2个批次的添加剂辅料进入小麦粉加工生产线，各个批次ID如表3所示。

表3 批次ID列表

表4 参数列表

4.2 验证流程

根据4.1节构建的验证场景，采用程序语言实现小麦粉信息追溯模型和Petri网危害因素查找，实现流程如图6所示，首先，根据2.2节所述BOL构建过程建立小麦粉产品BOL树结构，关联小麦粉批次和原料批次、辅料批次以及检测节点，能够帮助企业和消费者实现小麦粉产品的信息查找和追溯；当小麦粉出现因原料、工艺问题导致的质量安全召回事件发生时，可能涉及到不同批次的小麦粉召回，通过对BOL的反向追溯能够确定所有缺陷小麦粉的批次，实施产品召回；调用Petri网模型计算质量安全危害传播路径辅助企业排查和处理路径中相关节点；通过BOL和Petri网相结合实现缺陷产品召回范围和危害传播节点的查找，辅助企业处理质量安全事件。

图6 小麦粉追溯模型运行流程图

追溯模型验证流程实现具体如下：

1）构建了小麦粉产品批次编号为180211080001010115的BOL树，产出该批次小麦粉的原料批次包括批次A、B、C、D，如图7所示，以其中原料批次A树枝为例，以加工时间为依据加入子节点，叶节点包括批次ID和入库前原料检测信息ID。当消费者通过可识别标识进行查询时，通过对BOL的正向追溯实现从根节点批次到其组成的子节点批次的从上而下的信息追溯。

2）通过BOL确定缺陷产品召回范围的过程涉及到正向追溯和反向追溯；通过遍历BOL，获取产品批次的原料批次节点；通过技术检验，确定缺陷的问题节点；最后，通过BOL的反向追溯，循环遍历包含问题节点的所有产品批次，确定所涉及的缺陷产品批次及召回范围。

3）以小麦批次A原料储藏湿度过高和时间过长引起的小麦质量安全问题为例估测传播路径，从3.2节小麦粉Petri网模型图中提取与其相关的危害因素，具体的质量安全危害分析Petri网模拟如图8所示。

注：Ǝ代表BOL树中活动节点的边，R代表BOL树中原料节点的边。

注：p1代表小麦粉质量安全问题，p2代表小麦粉存储条件不符、时间过长，p3代表辅料批次质量问题，p4代表原料批次质量问题，p5代表加工处理过程问题，p6代表小麦储藏问题，p7代表小麦收购（原料初始）问题，p8代表霉菌超标，p9代表仓库本身问题，p10代表仓库储藏环境，p11代表储藏时间过长，p12代表储藏温度过高，p13代表储藏湿度过高，t1~t10代表问题发生的变迁过程。

根据图8所示，小麦原料储藏湿度过高和时间过长分别13和11，令牌数为“1”，故0= {0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,1,0,1}，相应的关联矩阵，如下所示。

矩阵中“1”表示存在从到的有向弧，“0”表示不存在。根据Petri网的使能规则，变迁过程为：

变迁11使能，TL0={11}，使能序列0=[00000000001]T，通过公式（8）计算得1={0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,1}；

变迁8,9使能，序列1=[00000001101]T，TL1={11,8,9}，2={0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1}；

循环计算，得到2=[00000101101]T，TL2={11896}，3={0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1}；3=[00010101101]T，TL3= {118964}，4={0,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1}；

4=[01010101101]T，TL4={1189642}，5={1,0,0, 1,0,1,0,1,0,1,1,0,1}；

根据变迁使能序列TL4得到小麦粉质量问题可能传播路径为{13108641}、{118641}

4）至此，通过BOL的构建、查找和Petri网模型的调用，追溯方法能够确定因原料批次A储藏湿度过高和时间过长因素导致的产品质量安全事件缺陷产品的召回范围和危害传播路径。

4.3 追溯效果分析

在小麦粉质量安全召回事件紧急情况下，大批次追溯方法几乎不可能将产品批次和原来批次精确的关联和追溯，从而导致要将可能被污染的所有小麦粉成品的召回，造成企业召回成本的增长；并且在处理影响质量安全生产节点时，要将所有节点进行排查，造成时间成本的增长。应用本文研究的基于BOL和Petri网的小麦粉加工过程追溯模型在一定程度上可以节约召回成本和时间成本，如图9所示，批次A~H为一定时间段进入生产线的原料，原料在加工过程中存在批次混合和质量安全信息交叉的特点，同样，批次a~g为相关时间段小麦粉产出，图中叉号表示质量危害点和缺陷产品，针对此场景比较结果如表5所示。

注：A~H为原料批次，a~g为相关时间段小麦粉产出批次，图中叉号表示质量危害点和缺陷产品。

表5 追溯方法效果分析

传统方法为当出现产品质量问题时的大批次追溯方法，即召回所有可能的缺陷产品，本研究方法为根据产品批次清单精确召回所涉及的缺陷产品。由图9和表5可见，针对此模拟验证场景，当因存储环境湿度大导致原料批次A出现质量问题时，应用本研究方法小麦粉召回批次数量由7变为4，危害因素查找数量由6变为5，缩小了小麦粉召回范围和危害因素查找范围。

5 结论与讨论

1）分析抽取了小麦粉加工流程和追溯信息项，详细说明了小麦粉批次清单的构建方法和追溯查找流程，实现小麦粉产品批次的可追溯性，对比常规大批次追溯方法，提高了小麦粉追溯精度。

2）构建小麦粉加工过程质量安全危害关系Petri网模型，定义其六元组表示质量追溯危害变化的整个过程，利用Petri网的动态特性估测危害传播路径。

3）结合山东某面粉厂实际生产参数对追溯模型进行验证，实现小麦粉产品与原料的批次关联和其质量危害传播路径的预测。分析结果表明，通过使用BOL和Petri网追溯模型与传统方法相比实现召回批次数量由7个减少到4个、危害因素查找数量由6个减少到5个，缩小了产品召回范围，提高了企业查询效率，节约时间成本。

综上所述，追溯模型为粮食等小颗粒产品加工过程的追溯提供了理论支持，对粮油质量安全生产具有一定的借鉴意义。本文从加工时间角度对信息进行追溯，后续将从批次混合的动态过程方面进行深入分析，利用数学理论和模拟装置进行研究，以更加贴近小麦粉实际生产，为提高其追溯精度提供参考依据。

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Bill of lots combined with Petri tracing model improving traceability of wheat flour processing

Wang Shanshan1,2,3, Zhao Chunjiang1,2,3※, Qian Jianping2,3, Wu Baoguo1, Chen Dong1, Song Yingzhuo2,3

(1.100083,; 2.100097,; 3100097,)

With the development of information technology and people’s awareness of food safety, traceability information technology has become an indispensable technology and tool for food and agricultural enterprises to handle quality and safety accidents, achieve product traceability, and solve the problem of defective products in time. Grain has a strategic position in China. The Chinese government and people have attached importance to the quality and safety of food. Wheat flour was one of the main grain products. However, the wheat flour processing was a complex technique, which was made up of many links, and had complicated batch mixing. Due to these characteristics, the traceability information of wheat flour quality and safety was crossed and it was difficult to trace the single individual. Most of the current tracing methods were not suitable for wheat flour traceability. Therefore, there was a pressing need to improve the precision of wheat flour tracing and solve its quality and safety problems by using raw materials and product batches as traceability units in wheat flour traceability. First of all, through case investigation, the processing flow of wheat flour was summarized, and the key nodes and traceability information affecting the quality and safety of wheat flour in the process were analyzed in this study. Then, the concept of batch list was introduced and the construction process was improved. The composition relationship and activity process of wheat flour and raw materials batch were analyzed. The relevant parameters in the production line such as flow volume and storage capacity were added to build and update the batch list based on the node processing time. Gozintograph method was used for data storage. The construction process and information tracing of BOL (bill of lots) were described in detail, which can achieve the accurate tracing of product information and key node activity information. On the basis of BOL’s “parent-child” node, the location of wheat flour quality traceability points, hazard indicators, and structural relationships between nodes were clearly described using fishbone maps. The fishbone map was transformed into Petri net to construct the Petri net model of quality and safety relationship during wheat flour processing. The information that affected wheat flour quality and safety in wheat flour processing, such as laboratory results and environment conditions, was decomposed and quantified. The entire process of quality tracking hazard change was expressed by defining Petri Net’s six-tuple. The dynamic characteristics of Petri net were used to estimate the pathway of hazard propagation, and the efficiency was improved. The batch list of wheat flour was constructed by using practical cases to prove the accuracy of Petri net and the feasibility of the tracing method. The results showed that BOL can analyze material batch information and activity information, and trace the information of wheat flour processing. By using the tracing model for wheat flour processing based on BOL and Petri, the number of recalled batches was reduced from 7 to 4 and the number of hazards searched was reduced from 6 to 5 compared to the traditional method. The Petri net model can quickly and effectively predict the hazard propagation pathway and improve the tracing accuracy of wheat flour and the efficiency of defects recalling. The results provide theoretical support for the traceability of grain and other small-sized products, as well as the information technology of traceability for related production enterprises.

agricultural products; models; supply chain; wheat flour processing; traceability; processing time; BOL; Petri net

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.034

TP301

A

1002-6819(2018)-14-0263-09

2018-02-05

2018-05-09

国家自然科学基金面上项目“连续闭环加工中智能柔性追溯模型构建及系统验证：以小麦粉加工为例”（31671593）；北京市农林科学院2017年度科研创新平台建设（KYCXPT201723）联合资助

王姗姗，博士，主要从事农产品质量安全管理与追溯技术研究。Email：wss8889@126.com

赵春江，研究员，博士，主要从事农业信息技术研究。 Email：zhaocj@ nercita.org.cn

王姗姗，赵春江，钱建平，吴保国，陈 栋，宋英卓.批次清单结合Petri网追溯模型提高小麦粉加工过程追溯精度[J]. 农业工程学报，2018，34(14)：263－271. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.034 http://www.tcsae.org

Wang Shanshan, Zhao Chunjiang, Qian Jianping,Wu Baoguo, Chen Dong, Song Yingzhuo.Bill of lots combined with Petri tracing model improving traceability of wheat flour processing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(14): 263－271. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.034 http://www.tcsae.org