由點向面的工業產品質量安全監管理論框架探析

　一、研究背景

　　在供應鏈環境下，工業產品從生產到銷售以及售后服務的全過程需要由供應鏈網絡的成員企業共同完成，工業產品質量客觀上是由供應鏈網絡上全體成員共同保證和實現的，也就是說工業產品質量的形成和實現過程實際上分布在整個供應鏈的范圍。

　　針對供應鏈產品進行質量管理應將考慮范圍從單個企業拓展到多個企業，并強調企業間協同質量管理。例如，監督抽查中發現某生產企業水龍頭中的閥芯組件不合格，除生產企業自身原因外，也可能是上游零部件裝配廠使用了劣質材料。在企業間的經營投資關系中，也極有可能因共用供應鏈，或具有相同的經營管理理念、質量管控方式等影響產品質量。例如，股權占比高的投資人在企業決策制定上具有極高話語權，在確保產品質量安全、進行質量升級等企業日常經營的重要業務中有重大影響；同一投資人投資的不同企業存在一定程度的產品質量安全風險關聯。類似供應鏈、企業經營投資等，可能傳遞質量風險的關系網絡，本文簡稱為質量關系網絡。

　　傳統的工業產品質量安全監管主要聚焦在相對孤立的風險點中，從已發現的問題產品、問題企業中挖掘其他潛在風險關聯性，探析風險傳播路徑等的研究還較少。為了使有限而寶貴的產品質量安全監督抽查、專項整治等監管結果發揮更大價值，提升在發現與定位潛在風險點時的全面性和準確性，本文建議構建一個由點向面的工業產品質量安全監管理論模型，以監管發現的問題產品、問題企業為切入點，探尋關聯風險和相似風險，從供應鏈、企業投資經營等層面，運用大數據、人工智能等技術，挖掘影響質量安全的關鍵因素，建立質量風險關系傳遞網絡模型（質量關系網絡模型）。該質量關系網絡模型將識別和構建工業品企業在供應鏈上的關聯度、以及不同企業在股權投資、產品研發與經營等方面的關聯性，最終通過分析和評價上述關聯關系，實現對工業品、企業之間的質量風險關聯性的測度。確定已發現風險點與待發現的工業品、企業間的風險關聯度和影響度，從而辨析風險傳導路徑，發現區域性、行業性產品質量安全問題，實現對工業品質量安全由點到面的管理，實現對質量安全風險的早發現、早研判、早預警、早處置。

　　二、由點向面的工業品質量安全監管理論框架構建思路

　　（一）產品質量安全監管、質量輿情信息歸集及風險點線索發現。

　　利用大數據挖掘等技術定位問題產品、企業，發現風險點線索，為后續模型構建提供基礎。收集監督抽查、生產許可證和強制性產品認證等監管數據、各級市場監管部門開展的監督檢查、飛行檢查和監督抽查等檢查信息，市場監管部門組織技術機構開展的風險監測、輿情監測和委托檢驗等監測信息，并進行歸集整理，同時定位問題產品、企業。同時，質量安全輿情數據具有更新快、反饋及時、覆蓋面廣等特點，可以作為傳統監管手段的重要補充。

　　（二）企業工業品質量關系網絡產品質量風險點辨識。

　　供應鏈中的每個環節、以及企業投資經營網絡中的每個基本元素背后都對應著相應的質量風險（即隱藏的質量狀態）。企業工業品質量關系網絡就是通過對產品供應鏈、企業投資與經營等層面的可見狀態建模，并且通過對上述網絡模型進行分析預測，以估計隱藏質量狀態的概率分布，最終實現對質量風險在不同環節、不同產品、不同企業之間傳遞機制的分析與辨識。所以，質量關系網絡提供了一種對不能直接觀測到的潛在質量風險進行有效分析與預測的方法，為由“點”向“面”的質量管理，探索分析區域性、行業性產品質量安全問題提供了理論依據。

　　根據影響產品質量的時序關系、關聯關系和因果關系等諸多關系，從產品供應鏈和企業投資經營兩個層面構建較完整的企業質量關系網絡，并研究利用已獲得的有限風險點線索來估計隱藏質量狀態的概率分布，最終實現對質量風險在不同環節、不同產品、不同企業之間傳遞機制的分析與辨識。

　　（三）案例分析校驗。

　　選擇質量安全性能指標較多的工業品，如電動自行車、室內加熱器等產品，通過質量關系網絡模型進行質量風險的預測與辨識。通過監管數據及輿情信息發現不合格生產企業、不合格項目，如監管發現某地A企業電動自行車的充電器與蓄電池項目不合格，通過數據庫及公開資料信息查詢生產電池等零部件或提供原材料的上游B企業，關聯到B企業供應鏈產業鏈的其他企業，辨別這些企業生產的工業品質量狀態；另一方面，通過訴訟、招投標、專利申請等信息查詢與A企業有投資關系的其他企業及其關聯企業，從投資占比等推斷經營決策對產品質量影響程度，從而定位風險產品。

　　三、數據與人工智能：探索與實踐要素

　　在由點向面的質量安全風險管理理論方法的探索與實踐中，“數據”是基礎要素，“人工智能”是效率要素。建議：

　　（一）加快推進監管數據互聯互通。

　　加快推進監管數據互聯互通，提高信息數據的實時性、靈敏性，服務實戰需求。加強數據治理，強化數據可信溯源和校核糾錯能力，提高數據質量。積極拓寬風險信息來源渠道，與12365、12315投訴舉報系統、消協投訴與咨詢信息系統、產品傷害監測系統等實現對接。聯合交通部、公安部、衛健委等相關部門，實現信息的共享共用。深入推進建設消費品質量安全風險信息監測點，有效聯合各項資源，形成全國一盤棋。整合現有風險信息資源，利用“大數據”技術，及時發現、密切跟蹤質量安全敏感信息，加強對風險信息的整合和集成分析，提高風險數據交互應用水平。

　　（二）人工智能研發提高質量安全風險管理效率。

　　探索使用如社區發現算法等人工智能技術，逐步建立起供應鏈、企業投資經營關系等質量安全風險傳遞網絡關系模型。實施產品全過程智能化“云監管”，強化重要工業產品上下游生產制造商、經營平臺、監管平臺大數據分析與成果應用，將研發成果作為企業質量保障能力的重要考量和開展精準監管或幫扶的重要依據，為提升產業鏈供應鏈現代化水平、促進產業健康發展提供決策支持。

　　四、結語

　　本文提出了一種由點向面的質量安全風險管理理論框架，在深度分析質量抽檢數據、初步確定潛在風險點的基礎上，從產品供應鏈、企業投資與經營兩個層面補充構建企業質量關系網絡，實現對工業品、企業之間的質量風險關聯性的測度（度量），提升企業和產品的監管覆蓋度、發現潛在的工業品監管關鍵風險點。為精準監管提供支撐。這對于提升對企業和產品的監管覆蓋度、落實企業產品質量安全主體責任具有重要意義。

　　文章作者：曹叢源 中國標準化研究院工業產品質量標準研究所