中國報告大廳網(wǎng)訊，在2025年，皮棉行業(yè)面臨著一系列政策調控，這些政策旨在規(guī)范行業(yè)發(fā)展，提升皮棉質量與生產(chǎn)效率。在此背景下，皮棉生產(chǎn)質量追溯成為關鍵環(huán)節(jié)。皮棉產(chǎn)業(yè)對地區(qū)經(jīng)濟意義重大，但當前皮棉生產(chǎn)存在信息鏈斷裂、質量追溯困難等問題。為解決這些問題，一種基于可信標識的皮棉生產(chǎn)質量追溯方法應運而生，通過對皮棉生產(chǎn)全過程各環(huán)節(jié)進行深入分析與技術應用，實現(xiàn)質量信息的有效管理與追溯。
《2025-2030年全球及中國皮棉行業(yè)市場現(xiàn)狀調研及發(fā)展前景分析報告》指出，皮棉生產(chǎn)質量追溯系統(tǒng)設計需依據(jù)車間生產(chǎn)流程特點，對各子系統(tǒng)進行分析。引入模糊層次分析法，構建皮棉生產(chǎn)車間可靠性分配層次模型。將皮棉生產(chǎn)質量追溯系統(tǒng)可靠度設為目標層，影響可靠性分配的主客觀因素，如操作設備性能、工藝流程、工作環(huán)境、操作人員、維護管理、物料質量、安全管理等作為準則層，籽棉收購系統(tǒng)、籽棉加工系統(tǒng)、皮棉倉儲系統(tǒng)、公證檢驗系統(tǒng)、皮棉運輸系統(tǒng)、皮棉銷售系統(tǒng)等各環(huán)節(jié)子系統(tǒng)作為對象層。通過這樣的層次建模，為后續(xù)可靠性分配權重計算奠定基礎。
權重矩陣確定：選取28位相關人員，對準則層7個影響因素按兩者關系重要性評分，得到模糊互補判斷矩陣A。
指標矩陣確定：采用相同打分規(guī)則，確定單一因素對7個子系統(tǒng)的影響程度，建立模糊互補判斷矩陣。如操作設備性能、工藝流程等因素對應的模糊互補判斷矩陣。因此，在系統(tǒng)設計時需優(yōu)先考慮皮棉質檢和籽棉收購環(huán)節(jié)的影響，該計算結果為系統(tǒng)設計和功能開發(fā)提供理論基礎。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識編碼設計：為緊密關聯(lián)皮棉生產(chǎn)車間標識編碼與各生產(chǎn)環(huán)節(jié)，引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析技術，對皮棉生產(chǎn)車間全要素信息編碼賦碼。選用具有唯一性、溯源性及兼容性優(yōu)點的 Handle 標識體系，其編碼規(guī)則包括標識前綴和標識后綴。標識前綴向新疆特變電工二級節(jié)點平臺申請，前綴由若干數(shù)字串和分隔符 “.” 組成，后綴由 UTF - 8 字符組成且可自行定義。后綴設計參照相關標準，環(huán)節(jié)代碼由 2 位數(shù)字組成，批次碼在地區(qū)編號、加工企業(yè)編號、年份 7 位數(shù)字基礎上各環(huán)節(jié)自行確定，皮棉生產(chǎn)環(huán)節(jié) 5M1E 代碼即人、機、料、法、環(huán)、測的編號。皮棉生產(chǎn)的標識解析二級節(jié)點分類碼明確各環(huán)節(jié)代碼含義，如 01 代表籽棉收購，包含收購人員、收購日期等信息。
標識載體選擇：皮棉生產(chǎn)全過程信息量大且復雜，需在關鍵環(huán)節(jié)標識管理以實現(xiàn)歷史信息溯源。QR 碼因存儲信息量大、糾錯能力強、識讀速度快等特點，被用于與上述編碼關聯(lián)，對皮棉生產(chǎn)過程中的物理實體和虛擬資源進行標識。操作人員可在系統(tǒng)操作界面打印皮棉生產(chǎn)環(huán)節(jié)的 QR 碼，采用一維碼存儲機采集籽棉溯源信息、加工批次信息以及皮棉質量檢測信息，將機采棉加工批次編碼、皮棉質量檢測編碼與籽棉信息用 QR 碼關聯(lián)，實現(xiàn)全流程信息追溯和驗證，如皮棉棉包追溯標簽所示。
皮棉生產(chǎn)車間標識物元可拓模型建立：為實現(xiàn)皮棉生產(chǎn)車間多源數(shù)據(jù)融合與數(shù)字化管理，構建皮棉生產(chǎn)過程標識物元可拓模型。
皮棉生產(chǎn)工序復雜，各環(huán)節(jié)既獨立又相互影響。結合有向無環(huán)圖(Directed Acyclic Graph，DAG)和標識解析技術，用有向路徑連接皮棉生產(chǎn)各環(huán)節(jié)關鍵節(jié)點。首先，根據(jù)棉花加工廠工藝指導文件，在二維直角坐標系中表示各工序關系，創(chuàng)建環(huán)節(jié)容器，橫軸表示串聯(lián)工序先后順序，縱軸表示并聯(lián)工序并聯(lián)關系，依據(jù)工序先后順序用單向箭頭連接環(huán)節(jié)容器關聯(lián)關系。其次，創(chuàng)建鄰接矩陣 G，用矩陣表示所有環(huán)節(jié)容器之間的關聯(lián)關系。最后，根據(jù)環(huán)節(jié)容器所屬環(huán)節(jié)，向容器內添加該環(huán)節(jié)所包含的人員、設備、原材料、工藝方法、環(huán)境、檢測等信息要素，實現(xiàn)基于有向無環(huán)圖的皮棉生產(chǎn)車間全要素標識數(shù)據(jù)質量追溯信息流交互。
皮棉生產(chǎn)質量溯源系統(tǒng)采用 “基礎設施層 + 平臺層 + 應用層” 構建?；A設施層由通用數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)采集與傳輸裝置以及應用層通用組件組成;平臺層利用阿里物聯(lián)網(wǎng)云平臺，實現(xiàn)終端設備連接、身份驗證以及數(shù)據(jù)解析;應用服務層采用前后端分離架構，前端負責界面渲染及用戶指令發(fā)送至后端，后端處理消息訂閱、數(shù)據(jù)處理分析及存儲，并與前端通信。通過這樣的架構設計，實現(xiàn)皮棉生產(chǎn)過程中的質量可追溯，記錄從籽棉收購至皮棉倉儲環(huán)節(jié)的關鍵信息，工廠內部人員可掃碼對皮棉質量問題溯源。
皮棉生產(chǎn)全過程質量追溯系統(tǒng)包含 4 大功能模塊：
質量追溯模塊：包括正向追溯子模塊和逆向追溯子模塊。正向追溯可追蹤皮棉生產(chǎn)環(huán)節(jié)至潛在質量問題批次;逆向追溯通過皮棉追溯碼反向查詢加工全鏈條信息，快速定位質量問題根源，及時調整生產(chǎn)。
運維模塊：涵蓋設備管理子模塊和統(tǒng)計分析子模塊。設備管理負責皮棉生產(chǎn)設備監(jiān)控管理;統(tǒng)計分析監(jiān)控生產(chǎn)任務進度，上傳皮棉信息，進行成品統(tǒng)計分析及歷史質量數(shù)據(jù)查詢。
系統(tǒng)設置模塊：包含用戶管理子模塊和權限管理子模塊。用戶管理子模塊實現(xiàn)對用戶信息的增、刪、改、查;權限管理子模塊創(chuàng)建不同用戶角色并分配相應權限，包括訪問頁面、可執(zhí)行操作以及可查看或修改的數(shù)據(jù)。
基礎信息模塊：包括人員、原材料、文件管理 3 個子模塊。人員子模塊記錄生產(chǎn)線上人員基本信息;原材料子模塊管理籽棉信息，包括籽棉收購、質檢、庫存管理等;文件管理子模塊包含工藝文件、質檢記錄等信息。各模塊通過標識解析技術和先進傳感技術協(xié)同管理。
選用 MySQL 數(shù)據(jù)庫存儲皮棉生產(chǎn)信息，方便后續(xù)跟蹤和追溯。對皮棉生產(chǎn)質量追溯環(huán)節(jié)分析后，建立籽棉收購信息表、籽棉質檢信息表、籽棉倉儲信息表、機采棉加工信息表、皮棉質檢信息表以及皮棉倉儲信息表。部分數(shù)據(jù)字段規(guī)范明確，如 ID 字段為編號且為主鍵，QC 字段表示質檢員等，通過合理的數(shù)據(jù)結構設計，確保皮棉生產(chǎn)信息的有效存儲與管理。
機采棉加工質量追溯系統(tǒng)采用前后端分離開發(fā)模式，主要用 Java 語言編碼，開發(fā)環(huán)境為 IDEA。前端采用 Vue、Element - UI 和 Echart 等技術實現(xiàn)，后端使用 Spring Boot 框架集成 MyBatis，用于收集和處理用戶數(shù)據(jù)。管理員登錄系統(tǒng)后可查詢機采棉加工基本信息，如展示機采棉加工信息頁面所示。
農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)小程序端核心功能是在皮棉生產(chǎn)加工過程中，相關人員通過智能手機終端將操作信息快速準確錄入系統(tǒng)并上傳到后臺數(shù)據(jù)庫，生成皮棉生產(chǎn)階段各項前端數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)錄入的準確性和實時性。如籽棉信息查詢界面，方便用戶查詢皮棉生產(chǎn)過程中的相關信息。
數(shù)據(jù)寫入測試：對皮棉質檢信息和機采棉加工信息數(shù)據(jù)寫入進行 25 輪測試，皮棉質檢數(shù)據(jù)平均寫入時間為 769.432 ms，機采棉加工數(shù)據(jù)平均寫入時間為 767.899 ms。
數(shù)據(jù)查詢測試：對皮棉質檢數(shù)據(jù)和機采棉加工數(shù)據(jù)進行 25 輪查詢測試，皮棉質檢數(shù)據(jù)平均查詢時間為 75.645 ms，機采棉加工數(shù)據(jù)平均查詢時間為 72.282 ms。
標識解析模塊性能測試：在系統(tǒng)最佳狀態(tài)下，對標識解析模塊性能測試，測試項目有 TPS、響應時間、QPS。實驗設置環(huán)節(jié)代碼下 50 套標識，每套標識碼下有 40 個標識編碼，預設響應時間為 0.35 s。采用并發(fā)梯度法逐步增加并發(fā)用戶，每組梯度運行 10 - 15 min。實驗結果表明，當并發(fā)用戶數(shù) <35 個時，系統(tǒng)響應時間雖> 0.25 s，但在預設時間之內，達到預期效果，系統(tǒng)性能良好，具有穩(wěn)定性和可靠性，能滿足標識查詢以及數(shù)據(jù)可視化要求。
在2025年皮棉行業(yè)政策背景下，為實現(xiàn)皮棉生產(chǎn)全過程全要素標識數(shù)據(jù)的可信溯源，對皮棉生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)信息深入分析，構建皮棉生產(chǎn)質量追溯系統(tǒng)。通過構建皮棉生產(chǎn)車間可靠性模型，確定子系統(tǒng)可靠性分配權重，為系統(tǒng)開發(fā)設計提供指導;建立皮棉生產(chǎn)車間全要素標識模型，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析技術打通信息壁壘;研究基于有向無環(huán)圖的皮棉生產(chǎn)追溯方法，實現(xiàn)質量信息溯源;搭建皮棉生產(chǎn)質量追溯系統(tǒng)，并對系統(tǒng)性能測試，結果表明系統(tǒng)可滿足皮棉生產(chǎn)車間數(shù)據(jù)溯源要求。但標識解析技術在數(shù)據(jù)完整性、真實性以及數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸過程中存在安全漏洞和隱私泄露風險，未來需結合區(qū)塊鏈與深度學習技術，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸方式與網(wǎng)絡架構，確保數(shù)據(jù)快速與可信，為皮棉產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展提供有力支持。
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