吳敏寧

(榆林學(xué)院 信息工程學(xué)院，陜西 榆林 719000)

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的逐年增加，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全日益受到關(guān)注，人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的安全和品質(zhì)提出了更高的要求，因此農(nóng)產(chǎn)品的物流安全問(wèn)題愈加顯得重要[1]。然而，由于技術(shù)不成熟，操作不規(guī)范，人員管理不恰當(dāng)?shù)纫蛩?，我?guó)農(nóng)產(chǎn)品在物流過(guò)程中損失巨大，需構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品物流安全及預(yù)警機(jī)制，應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)[2]。

目前，農(nóng)產(chǎn)品物流安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)的研究大多偏重于風(fēng)險(xiǎn)判別的定量、預(yù)警算法和物流制度的研究等。本文通過(guò)研究物流公司農(nóng)產(chǎn)品整個(gè)流通步驟，通過(guò)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、預(yù)警指標(biāo)確立、預(yù)警級(jí)別確定、預(yù)警建模、預(yù)警級(jí)別判定和預(yù)警策略等，設(shè)計(jì)農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警系統(tǒng)[3]。

1農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建

農(nóng)產(chǎn)品物流安全指標(biāo)是以農(nóng)產(chǎn)品物流活動(dòng)安全的影響因素建立的，農(nóng)產(chǎn)品在物流活動(dòng)過(guò)程中因操作不當(dāng)或各種技術(shù)缺陷而造成的產(chǎn)品新鮮度降低、損壞及失散等，物流操作過(guò)程中任何不安全因素和信息準(zhǔn)確度等問(wèn)題[4]。農(nóng)產(chǎn)品物流各環(huán)節(jié)所存在的安全隱患如下：

(1)加工環(huán)節(jié)

該環(huán)節(jié)存在加工環(huán)境衛(wèi)生問(wèn)題、添加劑問(wèn)題、細(xì)菌污染等安全危險(xiǎn)因素。

(2)包裝環(huán)節(jié)

農(nóng)產(chǎn)品在包裝過(guò)程中的不當(dāng)操作造成農(nóng)產(chǎn)品浪費(fèi)、污染、擠壓、包裝不結(jié)實(shí)等可能引起農(nóng)產(chǎn)品損失因素。

(3)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)

在倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中維護(hù)不當(dāng)、技術(shù)落后和存放擠壓等造成農(nóng)產(chǎn)品損壞、新鮮度降低、變質(zhì)、丟失等。

(4)運(yùn)輸環(huán)節(jié)

違規(guī)超載、超速行駛、有安全隱患等車(chē)輛運(yùn)輸農(nóng)產(chǎn)品，可能造成農(nóng)產(chǎn)品損壞、新鮮度降低等。運(yùn)輸過(guò)程中如未按照要求冷藏、避免碰撞和擠壓，或運(yùn)輸路線(xiàn)計(jì)劃不周，亦可造成農(nóng)產(chǎn)品損壞、新鮮度降低等[5]。

(5)裝卸環(huán)節(jié)

設(shè)備使用不當(dāng)或故障造成農(nóng)產(chǎn)品滑落或刮傷，或者工作人員搬運(yùn)不等造成農(nóng)產(chǎn)品損失等。

(6)配送環(huán)節(jié)

配送環(huán)節(jié)出現(xiàn)揀配貨差錯(cuò)、配送延誤、配送過(guò)程中出現(xiàn)擠壓、沖擊、碰撞等造成農(nóng)產(chǎn)品損壞和新鮮度降低等風(fēng)險(xiǎn)。

(7)信息處理環(huán)節(jié)

信息傳輸失真、滯后、錯(cuò)誤、缺失、泄露等影響物流效率的因素，造成農(nóng)產(chǎn)品存在送達(dá)問(wèn)題、引起農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問(wèn)題。

經(jīng)上述農(nóng)產(chǎn)品物流過(guò)程中安全隱患的分析，得出農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警指標(biāo)如表1所示。

表1 農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警指標(biāo)表

2 農(nóng)產(chǎn)品物流質(zhì)量安全預(yù)警等級(jí)

農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警等級(jí)可根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品物流過(guò)程中的損失率、農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)務(wù)差錯(cuò)率、歷史評(píng)價(jià)水平參照、行業(yè)平均水平參照、物流過(guò)程中重大事故損失率和信息事故損失率等來(lái)確定[6]。其預(yù)警界限表如表2所示。

表2 農(nóng)產(chǎn)品預(yù)警界限表

3 基于Logit回歸的農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警模型建立

3.1 Logit回歸方法

Logit回歸是一種廣義的線(xiàn)性回歸分析模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘，疾病自動(dòng)診斷，經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域，可根據(jù)危險(xiǎn)因素構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。Logit回歸分析可分為二元Logit回歸分析和多元Logit回歸分析，二元Logit回歸模型中因變量只能取1和0兩個(gè)值，而多元Logit回歸模型中因變量可以取多個(gè)值。

邏輯分布(Logit distribution)公式為：

P(Y=1|X=x)=exp(x’β)/(1+exp(x’β)( β常用極大似然估計(jì))

3.2農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警模型建立

該農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警指標(biāo)集為{X1，X2……，Xn}，n>=2，Xi表示第i個(gè)指標(biāo)，農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警警度級(jí)別無(wú)警、輕警、中警和重警，分別用數(shù)字0、1、2、3來(lái)表示，它們對(duì)應(yīng)的概率分別為P0、P1、P2和P3。

因子分析的數(shù)學(xué)模型，以公因子表示變量的線(xiàn)性組合如下：

Xi=ai1F1+ai2F2+…aimFm( i=1，…，n ；Fi表示提取的公因子)

公因子對(duì)n個(gè)變量作回歸，得到公因子函數(shù)如下：

Fj=bj1X1+bj2X2…+ajmFm( j=1，…，m)

λi為變量相關(guān)系數(shù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化后的特征根，λI/∑λι為主成分的貢獻(xiàn)率，按照特征值取值，對(duì)主成分進(jìn)行排序，當(dāng)貢獻(xiàn)率達(dá)到已設(shè)定值時(shí)，確定所選擇公因子的個(gè)數(shù)，及主成分因子的負(fù)荷系數(shù)。

得出主因子后再進(jìn)行多元有序變量的累計(jì)Logit回歸，回歸原理為：

其中yi是預(yù)警等級(jí)，結(jié)果主成分變換后的解釋變量為F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m，則對(duì)應(yīng)的模型為：

得出I-1個(gè)回歸方程為：

帶入?yún)?shù)求出Pi的值可得出農(nóng)產(chǎn)品的物流預(yù)警級(jí)別，如Pj=max(Pi)，則農(nóng)產(chǎn)品預(yù)警級(jí)別為j級(jí)別。其中參數(shù)的估計(jì)采用極大似然法，參數(shù)α和β估計(jì)利用SPSS軟件包。當(dāng)參數(shù)α是解釋變量均為0時(shí)，在某一固定的i下的兩類(lèi)不同概率之比的對(duì)數(shù)值，參數(shù)β描述自變量F改變一個(gè)單位時(shí)，反應(yīng)變量<=的對(duì)數(shù)比。

3.3農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警流程

農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警流程主要包括收集、分析、確定預(yù)警指標(biāo)、確定預(yù)警警度、確定預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)模擬、判別預(yù)警級(jí)別、預(yù)警追溯和對(duì)策探討。其具體流程如圖1所示。

圖1 農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警流程圖

4 農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警平臺(tái)設(shè)計(jì)

構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警信息平臺(tái)的目的是監(jiān)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)營(yíng)情況、分析農(nóng)產(chǎn)品的物流不安全因素、預(yù)報(bào)農(nóng)產(chǎn)品的物流安全現(xiàn)狀和減少農(nóng)產(chǎn)品安全事故的發(fā)生等，其主要包括知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、監(jiān)控運(yùn)營(yíng)、決策支持和信息發(fā)布5個(gè)模塊。

(1)知識(shí)庫(kù)

知識(shí)庫(kù)主要包括農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警的基本信息和實(shí)時(shí)采集信息。其中基本信息包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息，其中實(shí)時(shí)信息主要是監(jiān)控模塊實(shí)時(shí)采集信息，行業(yè)實(shí)時(shí)信息。

(2)數(shù)據(jù)分析模塊

主要是通過(guò)數(shù)據(jù)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有效數(shù)據(jù)提取分析，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和指標(biāo)確定。

(3)監(jiān)控運(yùn)營(yíng)模塊

首先農(nóng)產(chǎn)品物流的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控并記錄運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀，然后導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)，再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最后預(yù)報(bào)農(nóng)產(chǎn)品物流安全的預(yù)警級(jí)別。

(4)決策支持模塊

結(jié)合專(zhuān)家、技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)做出主觀(guān)評(píng)定和決策方法給出解決方案，同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)中歷史數(shù)據(jù)、行業(yè)信息得到的客觀(guān)評(píng)價(jià)，其中評(píng)定內(nèi)容主要包含指標(biāo)評(píng)價(jià)、預(yù)情分析、安全控制建議和信息可靠性。

(5)信息發(fā)布模塊

發(fā)布預(yù)警信息，對(duì)有安全隱患的環(huán)節(jié)及時(shí)排查，找出存在的安全危險(xiǎn)因素，定位和控制。

農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)如圖2所示。

圖2 農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖

5 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流過(guò)程中安全危險(xiǎn)因素?cái)?shù)據(jù)的分析，構(gòu)建物流預(yù)警安全指標(biāo)，確定安全預(yù)警等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建基于Logit回歸分析方法的農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警模型，確定預(yù)警等級(jí)，設(shè)計(jì)農(nóng)產(chǎn)品物流安全預(yù)警平臺(tái)。該平臺(tái)的應(yīng)用可提高農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)行效率、降低物流過(guò)程中農(nóng)產(chǎn)品損失率，及時(shí)發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品物流過(guò)程中的安全隱患問(wèn)題。