डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप

ट्रैसेबिलिटी एक इवेंट मैप है, दस्तावेज़ों का फ़ोल्डर नहीं

एक डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप दिखाता है कि कच्चे माल, प्रसंस्करण घटनाएं, गुणवत्ता परिणाम, गोदाम आंदोलन और ग्राहक शिपमेंट प्रत्येक तैयार उत्पाद लॉट से कैसे जुड़ते हैं।यह दस्तावेज़ संग्रह से अधिक मजबूत है क्योंकि यह संबंधों को संरक्षित करता है: किस आपूर्तिकर्ता ने किस बैच में प्रवेश किया, कौन सी प्रक्रिया शर्तें लागू की गईं, कौन से परीक्षणों ने इसे जारी किया, कौन से पैलेट भेजे गए और वे कहां गए।किसी खाद्य घटना में, सिस्टम का मूल्य इस बात से मापा जाता है कि वह कितनी जल्दी उत्तर दे सकता है "कौन सा उत्पाद प्रभावित हुआ है और वह अब कहाँ है?"

मानचित्र की शुरुआत पहचान से होनी चाहिए.प्रत्येक घटक, पैकेज, रीवर्क स्ट्रीम, प्रसंस्करण सहायता और तैयार उत्पाद को बहुत सारे कोड की आवश्यकता होती है जो लोगों और प्रणालियों द्वारा पढ़ने योग्य हो।प्रत्येक घटना में समय, स्थान, उपकरण, ऑपरेटर या सिस्टम, मात्रा और स्वभाव होना चाहिए।फ़ूडऑन-शैली मानकीकृत शब्दावली मदद करती है क्योंकि अस्पष्ट नाम खोज विफलताएँ पैदा करते हैं।यदि एक साइट किसी सामग्री को "कोको पाउडर" और दूसरी को "कोको घटक" कहती है, तो क्रॉस-साइट ट्रैसेबिलिटी कमजोर हो जाती है।

कोर नोड्स और लिंक

मुख्य नोड आपूर्तिकर्ता लॉट, निरीक्षण प्राप्त करना, सीओए, भंडारण स्थान, वजन, बैच, प्रक्रिया चरण, इन-प्रोसेस परीक्षण, पैकेजिंग लॉट, तैयार लॉट, फूस, गोदाम चाल, शिपमेंट, ग्राहक और वापसी हैं।लिंक उतने ही मायने रखते हैं जितने नोड्स।एक सीओए को आपूर्तिकर्ता लॉट से लिंक होना चाहिए;आपूर्तिकर्ता लॉट को बैच उपयोग से लिंक करना चाहिए;बैच को प्रोसेस डेटा से लिंक करना चाहिए;प्रक्रिया डेटा रिलीज़ से लिंक होना चाहिए;रिलीज को शिपमेंट से लिंक किया जाना चाहिए।

ईपीसीआईएस जैसे इवेंट-आधारित ट्रैसेबिलिटी मानक उपयोगी हैं क्योंकि वे व्यक्त करते हैं कि क्या, कब, कहाँ और क्यों हुआ।प्रत्येक संयंत्र के लिए ब्लॉकचेन की आवश्यकता नहीं है, लेकिन अपरिवर्तनीय घटना रिकॉर्ड के पीछे का अनुशासन उपयोगी है: अतीत को अधिलेखित न करें, सुधारों को संरक्षित करें और ऑडिट ट्रेल्स रखें।सिस्टम को मूल मान, संपादन, कारण और अनुमोदन दिखाना चाहिए।

गुणवत्ता और रिलीज़ डेटा

पता लगाने की क्षमता में गुणवत्तापूर्ण साक्ष्य शामिल होने चाहिए, न कि केवल गतिविधि।सीओए लाल झंडे, एलर्जेन स्थिति, गर्मी उपचार, पीएच, नमी, धातु का पता लगाना, सूक्ष्म जीव विज्ञान, संवेदी रिलीज और विचलन को लॉट स्वभाव से जोड़ा जाना चाहिए।यदि कोई तैयार उत्पाद विफल हो जाता है, तो सिस्टम को साझा सामग्री, साझा उपकरण, साझा पैकेज लॉट और पड़ोसी बैचों की पहचान करनी चाहिए।यदि आपूर्तिकर्ता लॉट को वापस बुलाया जाता है, तो सिस्टम को मैन्युअल स्प्रेडशीट पुनर्निर्माण के बिना सभी तैयार उत्पादों और ग्राहकों की पहचान करनी चाहिए।

डेटा गुणवत्ता नियम आवश्यक हैं।जहां संभव हो, लॉट कोड को स्कैन किया जाना चाहिए या नियंत्रित सूचियों से चुना जाना चाहिए।महत्वपूर्ण क्षेत्रों के लिए निःशुल्क पाठ सीमित होना चाहिए।टाइम स्टैम्प सिस्टम घड़ियों से आने चाहिए।मैन्युअल संपादन में मूल प्रविष्टियाँ सुरक्षित रहनी चाहिए।छूटे हुए स्कैन को रिलीज़ से पहले अपवाद बनाना चाहिए, रिकॉल के दौरान नहीं।

क्रियान्वयन क्रम

उच्चतम जोखिम वाले प्रवाह से शुरू करें: एलर्जी, रोगज़नक़-संवेदनशील तत्व, पुनः कार्य, उच्च-मूल्य के दावे और कम शेल्फ-जीवन उत्पाद।विस्तार करने से पहले एक उत्पाद परिवार का गहराई से मानचित्र बनाएं।मॉक रिकॉल और सप्लायर-लॉट चुनौतियों के साथ सिस्टम का परीक्षण करें।ऐसा मानचित्र जो प्रभावशाली दिखता है लेकिन वास्तविक समय में मॉक रिकॉल का उत्तर नहीं दे सकता, वह तैयार नहीं है।

स्मरण से परे मामलों का उपयोग करें

अच्छी ट्रैसेबिलिटी से सीखने की गुणवत्ता में भी सुधार होता है।इससे पता चल सकता है कि शिकायतें एक पैकेज लॉट को साझा करती हैं, कि एक पंक्ति अधिक विचलन पैदा करती है, या कि एक आपूर्तिकर्ता लॉट लंबे समय तक किण्वन पैदा करता है।मानचित्र एक निर्णय उपकरण बन जाता है जब यह सामग्री, प्रक्रिया और उत्पाद व्यवहार को जोड़ता है।

स्वामित्व स्पष्ट होना चाहिए.क्रय आपूर्तिकर्ता की पहचान का मालिक है, उत्पादन प्रक्रिया की घटनाओं का मालिक है, गुणवत्ता परीक्षण स्वभाव का मालिक है, गोदाम गतिविधियों का मालिक है और ग्राहक सेवा रिटर्न का मालिक है।यदि किसी के पास डेटा फ़ील्ड नहीं है, तो पहली वास्तविक घटना के दौरान यह अविश्वसनीय हो जाएगा।

मॉक रिकॉल डिज़ाइन

एक डिजिटल मानचित्र का परीक्षण मॉक रिकॉल के साथ किया जाना चाहिए।इसे दोनों दिशाओं से चुनौती दें: एक आपूर्तिकर्ता लॉट से शुरू करें और प्रत्येक तैयार उत्पाद ढूंढें, फिर एक तैयार उत्पाद से शुरू करें और प्रत्येक इनपुट और शिपमेंट ढूंढें।व्यायाम का समय निर्धारित करें.गुम लिंक, मैन्युअल समाधान और अनिश्चित मात्राएँ रिकॉर्ड करें।एक अच्छी प्रणाली को प्रभावित उत्पाद, भेजी गई मात्रा, हाथ में मौजूद सूची, ग्राहकों और गुणवत्ता की स्थिति को वंशावली को मैन्युअल रूप से पुनर्निर्माण किए बिना वापस करना चाहिए।

मॉक रिकॉल में कठिन मामले शामिल होने चाहिए: विभाजित लॉट, आंशिक पुनर्कार्य, दोबारा पैक किया गया उत्पाद, सह-निर्मित उत्पाद, होल्ड-एंड-रिलीज़ उत्पाद और रिटर्न।इन मामलों से पता चलता है कि नक्शा वास्तविक फ़ैक्टरी जटिलता को संभालता है या नहीं।एक प्रणाली जो केवल स्वच्छ एकल-बैच उदाहरण के लिए काम करती है वह वास्तविक घटना के दौरान विफल हो जाएगी।

मास्टर डेटा अनुशासन

ट्रैसेबिलिटी मास्टर डेटा पर निर्भर करती है।आपूर्तिकर्ता के नाम, घटक कोड, उत्पाद कोड, पैकेज कोड, स्थान और ग्राहक खातों को नियंत्रित किया जाना चाहिए।डुप्लिकेट कोड और अनौपचारिक संक्षिप्तीकरण छिपे हुए विराम बनाते हैं।मानचित्र में डेटा स्वामी और समीक्षा आवृत्ति शामिल होनी चाहिए।जब कोई आपूर्तिकर्ता, पैकेज या उत्पाद जोड़ा जाता है, तो पहली प्राप्ति या पहले उत्पादन से पहले ट्रेसेबिलिटी फ़ील्ड बनाई जानी चाहिए।

एकीकरण अक्सर सबसे कठिन हिस्सा होता है.ईआरपी, प्रयोगशाला प्रणाली, गोदाम प्रणाली और उत्पादन रिकॉर्ड सभी कहानी का हिस्सा हो सकते हैं।डेटा मैप को यह दिखाना चाहिए कि प्रत्येक क्षेत्र के लिए कौन सा सिस्टम आधिकारिक है और सिस्टम के बीच रिकॉर्ड कैसे चलते हैं।यदि एक ही फ़ील्ड को तीन स्थानों पर संपादित किया जाता है, तो संकट के दौरान पता लगाने की क्षमता भंग हो जाएगी।

सुरक्षा और पहुंच नियंत्रण भी मायने रखता है।लोगों को उनकी भूमिका के लिए आवश्यक डेटा देखने में सक्षम होना चाहिए, जबकि महत्वपूर्ण स्वभाव और सुधार क्षेत्रों को प्राधिकरण की आवश्यकता होती है।ट्रैसेबिलिटी एक गुणवत्ता उपकरण और डेटा-गवर्नेंस प्रणाली दोनों है।

सार्वजनिक-सामना वाले विश्वास के लिए, वही मानचित्र तेजी से ग्राहक उत्तरों का समर्थन कर सकता है: प्रभावित लॉट, उत्पादन तिथि, एलर्जेन की स्थिति और स्वभाव को बिना अनुमान के सत्यापित किया जा सकता है।

डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप के लिए तर्क जारी करें

डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप को ट्रैसेबिलिटी और रिकॉल प्रबंधन में एक संकीर्ण तकनीकी लेंस की आवश्यकता होती है: घटक पहचान, प्रक्रिया इतिहास, विश्लेषणात्मक विधि, भंडारण की स्थिति और रिलीज निर्णय।यहीं पर लेख विषय का नामकरण करने से लेकर यह समझाने तक जाता है कि किस चर को नियंत्रित किया जाना चाहिए, वह चर क्यों चलता है और क्या साक्ष्य को अविश्वसनीय बना देगा।

एक उपयोगी बैच रिकॉर्ड में केवल निर्णय बदलने वाले मानों को कैप्चर किया जाना चाहिए: लॉट पहचान, समय, तापमान, अनुक्रम, विचलन, सुधार और रिलीज साक्ष्य।डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप में, रिकॉर्ड को निर्णय बदलने वाले माप, बनाए गए संदर्भ, लॉट इतिहास और भंडारण मार्ग को सटीक लॉट स्थिति के साथ जोड़ा जाना चाहिए।ताजा नमूने, रखे गए नमूने, परिवहन-दुरुपयोग वाले पैक और जीवन के अंत के नमूने अलग-अलग सवालों के जवाब देते हैं, इसलिए लेख को एक परिणाम को सार्वभौमिक प्रमाण मानने के बजाय उन राज्यों को अलग रखना चाहिए।

डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप के लिए, फ़ूडऑन: वैश्विक खाद्य ट्रैसेबिलिटी, गुणवत्ता नियंत्रण और डेटा एकीकरण को बढ़ाने के लिए एक सामंजस्यपूर्ण खाद्य ऑन्टोलॉजी विषय के पीछे के तंत्र के लिए सबसे उपयोगी है।ब्लॉकचैन और ईपीसीआईएस पर आधारित खाद्य सुरक्षा ट्रैसेबिलिटी प्रणाली खाद्य मैट्रिक्स या प्रसंस्करण संदर्भ में एक ही तंत्र को क्रॉस-चेक करने में मदद करती है, जबकि ब्लॉकचेन पर खाद्य ट्रैसेबिलिटी: आईबीएम के साथ वॉलमार्ट के पोर्क और मैंगो पायलट, साक्ष्य को एक सिफारिश में बदलने से पहले लेख को तुलना का दूसरा बिंदु देते हैं।

डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप के लिए एक उपयोगी समापन नारा के बजाय एक कार्रवाई सीमा है।जब देखा गया जोखिम अस्पष्टीकृत भिन्नता, कमजोर रिलीज तर्क, शिकायत की पुनरावृत्ति या परीक्षण से उत्पादन तक खराब स्थानांतरण है, तो अगली कार्रवाई को पहले किए गए माप से जोड़ा जाना चाहिए, फिर परिवर्तन को विनिर्देश में लॉक करने से पहले एक बनाए रखा या स्वतंत्र रूप से तैयार किए गए नमूने पर पुष्टि की जानी चाहिए।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

सूत्रों का कहना है

• फ़ूडऑन: वैश्विक खाद्य ट्रैसेबिलिटी, गुणवत्ता नियंत्रण और डेटा एकीकरण को बढ़ाने के लिए एक सामंजस्यपूर्ण खाद्य ऑन्टोलॉजीमानकीकृत खाद्य डेटा शर्तों और गुणवत्ता रिकॉर्ड के लिए ओपन-एक्सेस लेख का उपयोग किया जाता है।
• ब्लॉकचेन और ईपीसीआईएस पर आधारित खाद्य सुरक्षा ट्रैसेबिलिटी प्रणालीइवेंट-आधारित खाद्य ट्रैसेबिलिटी और रिलीज़ रिकॉर्ड के लिए ओपन-एक्सेस लेख का उपयोग किया जाता है।
• ब्लॉकचेन पर खाद्य ट्रैसेबिलिटी: आईबीएम के साथ वॉलमार्ट के पोर्क और मैंगो पायलटओपन-एक्सेस आलेख का उपयोग ट्रैसेबिलिटी गति, उत्पाद पहचान और आपूर्ति-श्रृंखला दृश्यता के लिए किया जाता है।
• उन्नत गहन शिक्षण का उपयोग करके खाद्य उद्योग 4.0 के लिए IoT-ब्लॉकचेन सक्षम अनुकूलित उद्गम प्रणालीIoT-लिंक्ड उद्गम और सेंसर-इवेंट डेटा के लिए ओपन-एक्सेस लेख का उपयोग किया जाता है।
• ब्लॉकचेन: खाद्य आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता में केस अध्ययनओपन-एक्सेस पांडुलिपि का उपयोग आपूर्ति-श्रृंखला दृश्यता और डेटा-साझाकरण सीमाओं के लिए किया जाता है।
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बिग डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से खाद्य उद्योग में सतत नवाचारलॉजिस्टिक्स एनालिटिक्स, डेटा-संचालित निर्णय और खाद्य-उद्योग संचालन के लिए ओपन-एक्सेस लेख का उपयोग किया जाता है।
• खाद्य पदार्थों में खराबी की जांच के लिए मल्टीसेंसर सिस्टम के रूप में इलेक्ट्रॉनिक नाक, इलेक्ट्रॉनिक जीभ और बायोसेंसर का संभावित उपयोगओपन-एक्सेस पांडुलिपि का उपयोग खराब होने की निगरानी, ​​​​मल्टीसेंसर सिस्टम और खाद्य गुणवत्ता संकेतों के लिए किया जाता है।
• एफडीए - एचएसीसीपी सिद्धांत और अनुप्रयोग दिशानिर्देशनिगरानी, ​​सुधारात्मक कार्रवाई, सत्यापन और रिलीज तर्क के लिए नियामक संदर्भ का उपयोग किया जाता है।
• खाद्य सुरक्षा और गुणवत्ता नियंत्रण के लिए प्रक्रिया विश्लेषणात्मक प्रौद्योगिकियों में मेट्रोलॉजिकल ट्रैसेबिलिटीएक अलग स्रोत डोमेन से प्रक्रिया, माप, विनिर्देश साक्ष्य के विरुद्ध डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप को क्रॉस-चेक करने के लिए उपयोग किया जाता है।
• प्रसंस्करण और भंडारण के दौरान खाद्य पदार्थों में कैरोटीनॉयड की स्थिरताएक अलग स्रोत डोमेन से प्रक्रिया, माप, विनिर्देश साक्ष्य के विरुद्ध डिजिटल ट्रैसेबिलिटी डेटा मैप को क्रॉस-चेक करने के लिए उपयोग किया जाता है।