張麗,滕飛,王鵬
(1.天津市食品安全戰(zhàn)略與管理研究中心,天津300222;2.天津科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津300222)
基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究
張麗1,2,滕飛2,王鵬2
(1.天津市食品安全戰(zhàn)略與管理研究中心,天津300222;2.天津科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津300222)
食品安全風(fēng)險(xiǎn)存在于食品供應(yīng)鏈的每一個(gè)環(huán)節(jié)尤其是關(guān)鍵環(huán)節(jié)之中,而每個(gè)環(huán)節(jié)的安全風(fēng)險(xiǎn)又是隨機(jī)變量,因此本文基于貝葉斯理論,在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)分析的基礎(chǔ)上,建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)局部分析模型,對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),并通過(guò)案例研究驗(yàn)證算法的可行性。
食品供應(yīng)鏈;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià);貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
民以食為天,食以安為先。食品安全已成為世界范圍內(nèi)廣泛關(guān)注的問(wèn)題,理想的食品風(fēng)險(xiǎn)安全控制模式是“從農(nóng)田到餐桌”的全過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)控制。因此基于供應(yīng)鏈視角來(lái)分析管理食品安全風(fēng)險(xiǎn),是非常必要和重要的。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)起源于20世紀(jì)80年代中期對(duì)人工智能中不確定性問(wèn)題的研究。1986年,Pearl首先提出了貝葉斯網(wǎng)的概念,并在1988年發(fā)表了他的專(zhuān)著《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems:Networks ofPlausible Inference》[1]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是由概率、統(tǒng)計(jì)及圖論結(jié)合發(fā)展起來(lái)的。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是隨機(jī)變量間的概率關(guān)系的圖表示,它提供了一種自然的表示因果信息的方法,用節(jié)點(diǎn)表示變量,用有向邊表示變量間的依賴(lài)關(guān)系,用來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系[2]。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型(Bayesian Network)是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)概率統(tǒng)計(jì)模型的代表[3]。其主要著眼點(diǎn)在于通過(guò)對(duì)食品供應(yīng)鏈中各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)的概率估計(jì),采用網(wǎng)絡(luò)圖的方法得出食品供應(yīng)鏈中任一環(huán)節(jié)的食品安全風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值。這種方法在定性分析的基礎(chǔ)上融入了定量分析的元素,能夠較好地對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)[4]。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network)也稱(chēng)信念網(wǎng)絡(luò)(Belief Networks)或因果網(wǎng)絡(luò)(Causal Networks),是描述數(shù)據(jù)變量之間因果關(guān)系的一種圖形模式,是一種用來(lái)進(jìn)行不確定性推理的模型[5-6]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為人們提供了一種方便的框架結(jié)構(gòu)來(lái)表示因果關(guān)系,這使得不確定性推理變得在邏輯上更為清晰、可理解性強(qiáng)。
2.1 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)分析步驟
對(duì)于不同類(lèi)的食品,其風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)機(jī)、范圍、程度等不盡相同,但一般地均可以采取以下幾個(gè)步驟進(jìn)行分析:
1)裁剪風(fēng)險(xiǎn)因素
對(duì)于某種具體的食品,根據(jù)其實(shí)際情況,分析物流、信息流和資金流中的風(fēng)險(xiǎn)因素,并根據(jù)前述的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行評(píng)價(jià),然后根據(jù)管理的需要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素的裁剪。
2)分析初始風(fēng)險(xiǎn)事件
初始事件(風(fēng)險(xiǎn)因素)是風(fēng)險(xiǎn)造成后果的出發(fā)點(diǎn)。如果初始事件分析不全面,則無(wú)法分析出所有可能的事故場(chǎng)景,造成遺漏,因而也就無(wú)法得出正確全面的結(jié)論。
3)建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
食品供應(yīng)鏈對(duì)不同的初始事件存在不同的響應(yīng),因此事件的發(fā)展過(guò)程及結(jié)果也不一樣。因此必須就供應(yīng)鏈對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的不同響應(yīng)而導(dǎo)致的事件鏈的不同發(fā)展過(guò)程進(jìn)行分析鑒別。
4)概率評(píng)價(jià)
獲得風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)關(guān)系的條件概率值,如果難以得到其發(fā)生概率時(shí),則要采取一些可行的辦法獲得,其來(lái)源包括通用數(shù)據(jù)或?qū)<业呐袛?,或者是相似系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)、分析結(jié)果。
5)結(jié)果分析
這里所說(shuō)的“結(jié)果”其實(shí)就是食品風(fēng)險(xiǎn)的“后果”,不同的事件鏈將導(dǎo)致不同的后果。后果不僅包括當(dāng)時(shí)影響,而且還包括風(fēng)險(xiǎn)事故對(duì)人員、環(huán)境等的長(zhǎng)期影響。同一食品安全風(fēng)險(xiǎn)事故的后果也可因當(dāng)時(shí)的環(huán)境條件的不同而不同,所以要對(duì)不同環(huán)境條件下的后果進(jìn)行分析。
6)風(fēng)險(xiǎn)排序和管理
基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可計(jì)算出食品安全風(fēng)險(xiǎn)事故的發(fā)生概率。對(duì)于同一后果,可以對(duì)不同危險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)予以排序。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不僅僅是一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,而且可以作為一種風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果與食品安全目標(biāo)的比較,可作為決策者選擇或修改食品風(fēng)險(xiǎn)控制措施,或針對(duì)潛在食品安全風(fēng)險(xiǎn)事故采取預(yù)防措施的重要依據(jù)。
2.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)分析模型
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立是一項(xiàng)需要反復(fù)迭代不斷精化的過(guò)程,而且只能根據(jù)實(shí)際食品風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)際,依靠相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)建立。對(duì)于食品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立,必需綜合考慮食品供應(yīng)鏈過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)及其之間的相互作用關(guān)系,建立相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定各種風(fēng)險(xiǎn)因素之間相互影響程度的大小,從而確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各結(jié)點(diǎn)的條件概率(即在父結(jié)點(diǎn)處于某種風(fēng)險(xiǎn)模式時(shí),子結(jié)點(diǎn)發(fā)生某種風(fēng)險(xiǎn)模式的條件概率)。
1)確定變量集和變量
本文將建立食品風(fēng)險(xiǎn)因素之間的局部關(guān)系模型,因?yàn)槭称贩N類(lèi)的多樣性,建立一個(gè)全局模型幾乎是不可能的。該局部模型具有一般性,可以推廣到任意的情況,在這個(gè)模型中,需要比較詳細(xì)地記錄由專(zhuān)家提出的食品風(fēng)險(xiǎn)因素引發(fā)的其他食品風(fēng)險(xiǎn)因素的因果關(guān)系,其中有些風(fēng)險(xiǎn)因素之間的因果關(guān)系圖可以看成局部的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,所有的局部模型可以構(gòu)成一個(gè)全局貝葉斯網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)化起見(jiàn),本文基于一個(gè)簡(jiǎn)化的局部模型來(lái)闡述其預(yù)測(cè)的原理。由于模型中節(jié)點(diǎn)有不同的性質(zhì),采用不同圖形來(lái)區(qū)分節(jié)點(diǎn),如圖1所示。
圖1 節(jié)點(diǎn)圖例Fig.1 Node Legen
2)舉例說(shuō)明
我們現(xiàn)在以某食品為例的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析,圖2是該食品的風(fēng)險(xiǎn)的局部模型,在該模型中,放射性污染、化學(xué)污染和農(nóng)藥殘留超標(biāo)是根節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素,放射物超標(biāo)和重金屬元素超標(biāo)是一級(jí)節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素,生產(chǎn)環(huán)節(jié)被污染是二級(jí)節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素,這些一級(jí)節(jié)點(diǎn)和二級(jí)節(jié)點(diǎn)是不完全,因此這個(gè)模型是個(gè)局部模型,產(chǎn)品不合格和食物中毒這些風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致的嚴(yán)重后果。
圖2 某食品的風(fēng)險(xiǎn)的局部模型Fig.2 The localModelof the risk of a food
推而廣之,我們可以為每一個(gè)子實(shí)踐建立類(lèi)似的局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,而當(dāng)構(gòu)建出這樣的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),我們就可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。
2.3 評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)值
根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析出食品供應(yīng)鏈相應(yīng)環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)的概率,結(jié)合每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)可能帶來(lái)的損失,可計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值。
風(fēng)險(xiǎn)值=風(fēng)險(xiǎn)的概率×風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的損失
影響值=可能性×(對(duì)進(jìn)度的影響+對(duì)成本的影響+對(duì)性能的影響)
對(duì)食品供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析是處置風(fēng)險(xiǎn)的前提條件,是制定和實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)計(jì)劃的依據(jù),因此,一定要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率及其后果做出盡可能準(zhǔn)確的估計(jì)。然而,在食品供應(yīng)鏈中,要進(jìn)行準(zhǔn)確地估計(jì)卻并非是件易事。
為了便于研究,基于前面的食品供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),下面我們將主要針對(duì)食品供應(yīng)鏈中的物流環(huán)節(jié)構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈局部風(fēng)險(xiǎn)分析模型,如圖3所示。
圖3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈局部風(fēng)險(xiǎn)分析模型實(shí)例Fig.3 Local food supply chain risk analysisModel instancebased on Bayesian network
根據(jù)圖3中的食品供應(yīng)鏈局部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析模型,如何利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率計(jì)算,可以從下文的實(shí)例中獲得。首先我們選擇的是以風(fēng)險(xiǎn)因素“放射物污染”為根風(fēng)險(xiǎn)因素的局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,并用字母R、S、T、L、O表示每個(gè)結(jié)點(diǎn),并給出結(jié)點(diǎn)的每個(gè)狀態(tài)的概率表和條件概率,如表1、表2、表3所示,接下來(lái)進(jìn)行計(jì)算。
表1 S,T節(jié)點(diǎn)各事件發(fā)生的條件概率Table1 The conditionalprobability of C and T node incident
表2 L節(jié)點(diǎn)各事件發(fā)生的條件概率Table2 The conditionalprobability of L node incident
表3 O節(jié)點(diǎn)各事件發(fā)生的條件概率Table3 The conditionalprobability of O node incident
第一步:根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或?qū)<医?jīng)驗(yàn),給出P(R)= 0.9,P()=0.1。
第二步:計(jì)算聯(lián)合概率
通過(guò)計(jì)算,我們知道在放射物污染發(fā)生的概率是0.9時(shí),存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)被污染、運(yùn)輸車(chē)輛被污染、物流環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題和其他用同一運(yùn)輸車(chē)運(yùn)輸?shù)氖称繁晃廴镜母怕史謩e是0.825,0.785,0.813 4,0.692 5。由此可見(jiàn)這些不良后果發(fā)生的可能性還是很大的。通過(guò)模型預(yù)測(cè)計(jì)算,估計(jì)到最可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn),就可以提前調(diào)整計(jì)劃,做好應(yīng)對(duì)某種風(fēng)險(xiǎn)的措施。
本文從食品供應(yīng)鏈的本身的特征出發(fā),探索了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面的研究方法,建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)局部分析模型,對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè),并通過(guò)案例研究驗(yàn)證了算法的可行性。在今后的研究中,可以針對(duì)食品供應(yīng)鏈的特性,并全面考慮各種因素,從細(xì)節(jié)上對(duì)食品供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入研究,并完善供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)方面的研究。
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Research on Food Supp ly Chain Risk Assessment Based on Bayesian Network
ZHANG Li1,2,TENGFei2,WANGPeng2
(1.Tianjin Food SafetyManagementand Strategy Research Center,Tianjin 300222,China;2.Schoolof Economics&Management,Tianjin University ofScience&Technology,Tianjin 30022,China)
Every link of the food safety risk exists in the food supply chain especially the key link,and it is a randoMvariable.In thispaper,based on the Bayesian Theory and Bayesian network,the risk of food supply chain isevaluated.Itestablishesan local risk analysismodelof food supply chain based on the Bayesian network,which can predictthe risk.And atlast,usingacase toprove the feasibilityof thealgorithm.
food supply chain;risk assessment;Bayesian network
10.3969/j.issn.1005-6521.2014.18.047
2014-09-17
教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(14YJC630193);天津科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院校級(jí)重點(diǎn)支持學(xué)科研究基金重點(diǎn)項(xiàng)目(JG20130102)
張麗(1977—),女(漢),副教授,博士,研究方向:物流與供應(yīng)鏈管理,食品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理,物流系統(tǒng)仿真等。