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广州智慧云平台提升食品药品监管效率
时间:2016-08-30 14:15 | 来源:未知 | 作者:admin | 点击: 请单击此浏览相关内容
    核心提示:近日,广州市食品药品智慧监管云平台正式上线运行。据了解,该平台整合了市食品药品监管局行政办公、行政审批、日常监管、行政执法(稽查案审)、抽样检验、电子溯源、投诉举报和信用管理等八大业务系统,同时搭建了移动执法和智能远程监控两个领域。
快到午饭时间,一名后厨人员摘掉了厨帽,坐在厨房里择菜。在他身后的摄像头却清晰地记下了这一幕:后厨人员未戴帽子进入厨房,属于违规。
 
    这是记者在广州食品药品智慧监管云平台后台操作室看到的一幕。近日,广州市食品药品智慧监管云平台正式上线运行。据了解,该平台整合了市食品药品监管局行政办公、行政审批、日常监管、行政执法(稽查案审)、抽样检验、电子溯源、投诉举报和信用管理等八大业务系统,同时搭建了移动执法和智能远程监控两个领域。
 
    该平台为执法人员的日常监管带来了诸多便利。目前,遍布广州各大校园后厨的摄像头将后厨的卫生情况实时传输到平台上,平台已经能对未戴口罩或厨帽的后厨人员进行智能识别,并拍照为证,方便监管人员进行后续的处理,替代了人力的抽检和巡查。
 
    实现实时监管,事后追查
 
    据了解,广州市食品药品智慧监管云平台面向市食药监系统内部人员,在具备行政办公功能之外,还对市食药监局监管范围内的企业和个人实现了日常监管和智能识别。
 
    “违规的操作可以马上识别出来:没有戴帽子,或者没有戴口罩。只要出现在监控画面中的人违规操作,云平台会让摄像头留照,保存在系统里,然后记录下时间、地点,逐条呈现在信息栏上。执法人员就可以根据这些信息进行下一步处理。”广州市食品药品监督管理局信息中心主任曹永忠告诉记者,虽然还存在很小概率的误判,但这套系统试运行以来很好地缓解了巡查监管的人员压力。
 
    云平台还能处理行政执法业务。执法人员通过移动终端记录执法信息,信息一经录入,就上传至云端服务器,后台可检索处理的进度。“执法信息一录入,就不能更改了,处理的流程在后台清晰可见,这样杜绝了‘走后门’的情况”,曹永忠说。
 
    因为涉及案件的办理和投诉举报,云平台的信息十分敏感,查看的权限限制也很严格。“能够查看系统内所有信息的只是少数几个人,一线执法人员只能够上传数据。”曹永忠告诉记者,目前云平台还无法导入国家和省级食药监系统的信息,但正在和广东省食药监局的系统进行对接,已经获取了接口。
 
    据了解,近年来广州市食药监局大力推进“智慧食药监”信息化建设,借助市“食得放心”工程契机,依托智慧广州建设平台,顺应食品药品监管体制改革的要求,按照“1+2+10”(一个大数据应用中心、智慧监管和公众服务两大平台、十大应用系统)的框架体系,积极推进广州市食品药品智慧监管云平台(简称“智慧云”)建设,已初见成效。
 
    利用大数据提供决策建议
 
    记者了解到,智慧监管云平台产生了海量的数据,这些数据涵盖了食药监部门监管对象的各项特征,如所在地域、从事的行业等。因此,云平台所有的业务都以企业作为线索联系起来。“可以通过平台查询抽检的结果,企业的历史数据,例如是否曾经被举报,是否出现过相关的违规问题,是否被查处过等等,都可以查询到。这些企业都是食药监局的监管相对人,包括了企业和个人。”曹永忠告诉记者,云平台的监管对象涵盖了“四品一械”(食品、药品、保健食品、化妆品以及医疗器械)几个领域。
 
    “抽检中哪些类别的食品出现的问题比较多,哪些问题的出现频率比较高等等问题,以前需要靠人力去分析、计算,现在电脑可以自动计算出结果,形成图表数据。根据数据,就可以对下一次的抽检进行不同的调整。”曹永忠打了个比方:如果今年抽检中,鸡蛋出现的问题比较多,那么明年就可以相应地提高鸡蛋的检查频次和比重。在技术人员的演示下,电脑自动分析了系统内的数据并形成图表,将各种食品药品信息及其变化趋势形象地展现出来。
 
    云平台内已经存储了海量数据,在系统内,收录了在广州合法经营的5万多家餐饮企业的信息,“但是数据都是死的,还没能活起来。这也是我们不断完善这个云平台的主要原因:把这些数据用好,用活。”曹永忠说,他从云平台的数据中发现,虽然食在广州,但广州经营时间超过三年的食肆很少,广州的餐饮企业很有特点,却很少能够做大做强。“其中的原因我们很想知道。为什么广州的餐饮企业中老字号却不多?是因为人力成本问题,还是别的原因?能否从云平台中的海量信息出发进行分析,为广州的餐饮业转型升级作参考?比如根据数据推出一个餐饮业生存周期的数据分析?”曹永忠说。
 
    曹永忠告诉记者,食药监局希望将抽检和日常执法中产生的数据逐渐形成定期的报告,供决策部门参考:“只是目前的数据参考意义不是很强,因为云平台只是刚刚开始试运行,数据量还不够大,参考性不强,而且数据分析需要专业的团队,操作难度不小。”

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