摘要: 高校食堂作为服务师生的重要场所，因供餐体量大、用餐群体敏感、经营模式多样、责任主体多元等其自身的特殊性，面临诸多现实挑战，其食品加工操作链条长、风险源隐蔽性强、事件突发时影响面广，传统的监管模式在处理问题时愈发显得力不从心。随着信息技术的迅速发展，大数据的应用已成为提升餐饮业风险识别防控能力的新型力量，本文剖析当前校园食堂食品安全管理存在的风险痛点，从构建风险监测预警体系、定位薄弱环节予以优化方向、推动从业人员从“他律”到“自律”三个维度提出对策思考，旨在为持续提升食品安全现代化治理水平提供参考。
Abstract: As an important service venue for teachers and students, university canteens face numerous practical challenges due to their inherent particularities such as large-scale meal supply, sensitive dining groups, diverse operation modes and multiple responsible subjects. Featuring a long food processing chain, highly concealed risk sources and wide-ranging impacts when incidents occur, traditional supervision modes are increasingly inadequate in addressing relevant problems. With the rapid development of information technology, the application of big data has emerged as a new driving force for improving the risk identification, prevention and control capabilities of the catering industry. This paper analyzes the current risk pain points in food safety management of campus canteens, and puts forward countermeasure suggestions from three dimensions: constructing a risk monitoring and early warning system, identifying weak links to determine optimization directions, and promoting the transformation of practitioners from heteronomy to autonomy. The purpose is to provide a reference for continuously improving the modernized governance level of food safety.
1. 引言
在当今信息化、数字化迅猛发展的时代背景下，大数据技术作为一种革命性的力量，已深刻影响并改变了社会各领域的运作模式和结构，在高等教育领域亦是如此[1]。高校食堂是后勤保障服务的重要组成单元，是“三全育人”的重要载体，也是教育、教学与生活的重要场所，其食品安全关乎着师生的生命健康与校园的稳定发展。随着当前社会对食品安全问题关注度的持续攀升，高校餐饮安全管理已成为学校日常管理工作中的重点工作[2]，利用大数据技术可以有效防控风险隐患，保障餐饮服务质量，提高师生对校园生活的归属感与满意度。
2. 大数据应用高校食品安全风险防控的必要性
近年来，“鼠头鸭脖”“绞肉机现活蛆”“违规添加工业原料制作食品”等校园食品安全事件引发社会舆论热潮，也暴露出食堂管理依赖人工经验的短板，风险防控时常处于“事后补救”的被动状态。国务院食安办、教育部等五部门于年初印发《关于进一步加强校园食品安全工作的通知》，明确提出要进一步健全校园食品安全全链条防控风险的制度机制，持续提升现代化治理水平；《食品安全标准与监测评估“十四五”规划》着重强调，科技进步是食品安全治理水平提升的关键路径[3]。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低这四大特征[4]，能够获取、存储、管理、分析海量数据，精准捕捉与深度分析食品安全加工环节全过程信息，提升风险防控水平。高校食堂食品安全风险防控亟须借助大数据实现从“被动应对”到“主动预防”的转型。在大数据时代背景下，食品安全管理不断被创新与优化，各项技术被应用在实际工作之中，为管理工作的开展提供思路与方向[5]。在实际开展食品安全管理的过程中，利用大数据技术，构建全过程管理机制[6]，建立高校后勤、食堂供应商与用餐师生之间的联系，以此形成食品安全大数据共享机制，保证管理方获取相关数据参数。本文致力于通过大数据技术与高校后勤管理相结合，解决现阶段食堂食品安全风险的痛点和难点，以技术和科技促进后勤管理体制的完善。
3. 食堂食品安全风险防控的现实困境
3.1. 监管人力紧张易导致精细化管理效能不足
高校后勤餐饮管理部门普遍面临着编制较少、人力资源较为紧张的现实困境，而食品安全监管涉及面广、点多，并覆盖食材采购、储存、加工制作、菜品留样、成品出售、餐饮具清洁消毒等多个环节，每一个环节的操作失误，都可能触发食品安全风险。在实际的日常监管工作中，管理人员常常分身乏术，监督效能不足。传统“人盯人”的监管模式，难以实现全时段、全过程、高频次跟踪巡查，监管盲区下存在着食品安全隐患。
3.2. 食品加工操作环节数据割裂制约风险预判
食品加工操作全过程的数据多以纸质台账形式分散保存，信息无法互通，容易形成“数据孤岛”。由于缺乏多维度数据的关联分析，常常无法预警风险，实现“跨前一步”防控。一旦发生食品安全事件后，由于全链条信息呈现碎片化状态，人工逐一追溯效率较低，耗时又耗力，也会导致食品安全事件处置工作滞后。
3.3. 操作人员行为随意性强易引发过程性风险
各高校食堂工作人员平均年龄相对较高、技能水平参差不齐，实际操作过程中易受“经验主义”主导或对“6T”规范理解不到位，时常出现菜品留样分量不达标、剩菜处理记录不规范等违规行为。食堂管理过程中缺少实时监测与长效纠偏机制，多为口头指正，同类问题整改后易反复发生，存在着过程控制风险。
4. 大数据赋能下食品安全风险防控对策
4.1. 构建全链条风险监测预警体系
依托大数据技术整合物联网、AI监控、业务系统等多源数据，构建“数据采集–实时分析–分级预警–闭环处置”的全链条监测体系，实现风险防控从“事后补救”向“事前预防”转变。
在数据采集层面，搭建统一的数据中台，实现多维度信息实时接入：一是物联网设备采集，在食材仓库安装温湿度传感器，后厨配备AI摄像头，餐具消毒间部署紫外线强度检测仪，实时获取“储存温度、操作行为、消毒效果”等数据；二是业务系统对接，将采购管理系统、抽检系统、投诉平台的数据同步至中台，实现“供应商资质–食材验收–加工过程–师生反馈”的数据贯通；三是跨部门共享，通过API接口对接市场监管部门的抽检数据库、疾控中心的传染病信息系统，如蚌埠市将高校食堂从业人员健康证信息与疾控中心数据联网，自动识别患传染病人员。
在分析预警层面，建立分级预警机制：参考淮安市“三级预警”模式，将风险分为一般(如未戴工作帽)、较重(如留样不规范)、严重(如老鼠闯入、动火离人)三个等级。通过算法模型对实时数据进行毫秒级分析，一般风险通过App推送提醒食堂管理员；较重风险触发“App + 短信”双提醒，要求15分钟内整改；严重风险立即同步至学校后勤部门与属地市场监管机构，启动应急处置流程。湖北省“鄂食安”平台通过这种分级预警，使风险处置效率提升60%，累计抓拍的6.3万批次违规行为中，90%以上在萌芽阶段得到解决。
4.2. 定位薄弱环节予以优化方向
利用大数据的统计分析功能，对食堂运营数据进行多维度挖掘，精准识别高风险环节、重点人员与问题供应商，实现监管资源的精准投放。
在环节治理上，构建“环节风险热力图”：通过分析告警数据、抽检结果、投诉记录等，计算各环节的风险值并可视化呈现。如某高校通过数据统计发现，“食材验收”环节的违规率占比达35%，主要问题为农药残留超标、索证不全，据此调整监管策略，在验收环节增加快速检测设备，安排专人核对资质信息，一个月后该环节违规率下降至8%。
在人员管理上，建立“个人操作信用档案”：对从业人员的违规行为、培训情况、整改效果进行数据化记录，生成个人合规评分。如一周内2次被抓拍到未按标准操作的员工，系统自动标记为“重点培训对象”，推送定制化培训课程，将管理中心的文化观念、价值观、形成特有的模式，让工作人员和各个岗位在职员工都能够按照这种文化制度来落实日常的工作和管理[7]；月度合规评分低于60分的，与绩效工资挂钩。我校通过这种方式，以档案记录管人，以落实制度提升服务质量和标准化操作流程，2025年上学期使后厨供餐从业人员违规率从12%降至3%，同类问题复发率下降80%，取得良好的管理效果。
4.3. 引导从业人员从“他律”到“自律”
以大数据为支撑构建“数据反馈–培训提升–绩效激励”的闭环管理体系，将外部监管转化为人员的内在规范动力，实现行为模式的根本性转变。
建立常态化数据反馈机制：每月为从业人员生成个人操作合规报告，明确列出“违规次数、主要问题、整改要求”，并通过对比“个人数据与团队平均水平”“本月与上月数据”，让员工清晰认识自身不足。某高校一名后厨员工在收到“未规范留样3次，违规率高于团队均值50%”的报告后，主动申请参加留样管理专项培训，后续违规行为彻底消除。同时，在食堂公示栏实时展示各档口的合规评分，通过“师生监督 + 数据公开”形成舆论压力，倒逼员工规范操作。
打造个性化培训体系：基于员工违规数据精准匹配培训内容，如针对“健康证即将过期”的员工推送续办指南，对“生熟不分”问题突出的人员安排操作规范实操课程。采用“线上微课 + 线下实操”的模式，员工可通过手机App随时学习，系统自动记录学习进度并与合规评分挂钩。不仅如此，在数据模型处理中还可以通过AI视觉识别模型识别违规行为时，以YOLO (You Only Look Once)和CNN (卷积神经网络)为核心技术。CNN模型则是深度学习的基础架构，通过多层卷积层提取图像的局部特征(如边缘、纹理)，经池化层降维后，通过全连接层输出分类结果。在识别生熟不分等违规行为时，CNN可通过训练学习生熟食材的色彩、纹理、形状差异特征，例如生肉通常呈现粉红色且纹理较细腻，熟肉则为褐色且质地紧实，模型通过大量标注样本学习这些特征映射关系。模型训练方式方面，首先需构建高质量标注数据集，对违规行为样本(如未戴口罩的人脸图像、混放生熟食材的图片)进行人工标注，完善大数据对食堂标准化操作的监督机制。
完善绩效激励机制：将大数据生成的合规评分作为绩效分配的核心依据，合规评分高于90分的员工可获得“安全标兵”奖励，其薪酬上浮10%；连续三个月评分优异的，优先推荐参加技能竞赛与职称评定。这种“数据说话、奖优罚劣”的机制，打破了传统绩效分配中的“平均主义”，使规范操作与员工切身利益直接关联，从根本上激发了从业人员的自律意识。
4.4. 大数据赋能方案实施过程中可能面临的挑战
高昂的建设与维护成本、数据安全与隐私保护的法规遵循、员工的心理接受度与潜在抵触、算法的公平性与透明度等这些都是企业在推进数字化转型和智能化应用过程中需要重点面对和解决的核心挑战。高昂的建设与维护成本体现在初期硬件设备采购、软件系统开发或引进、基础设施搭建等方面的巨额投入，以及后续持续的系统升级、技术维护、人员培训等长期费用，对于高校食堂而言构成了不小的财务压力。
数据安全与隐私保护的法规遵循则要求企业严格遵守《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，建立健全数据安全管理制度，采取加密、脱敏、访问控制等技术措施保障数据安全。
后勤员工的心理接受度与潜在抵触主要源于对新技术带来的工作方式改变的不适应，担心自身技能无法满足智能化工具的要求而被替代，或是对系统操作复杂性、工作流程再造带来的不确定性产生抵触情绪，这需要管理人员通过充分沟通、技能培训、参与式设计等方式逐步引导和化解。算法的公平性与透明度问题则涉及人工智能决策系统的伦理风险，若算法设计中存在偏见，可能导致不公平的结果，因此需要在算法开发中引入可解释性设计、进行偏见检测与修正，确保算法决策的公正性和透明度。
5. 结语
大数据技术为校园食堂食品安全风险防控提供了全新的解决方案，从淮安市“数智食安”的实时预警到湖北省“鄂食安”的四级联动，实践已充分证明，数据驱动的监管模式能有效破解传统管理的诸多难题。但技术赋能的核心在于服务于人，高校食堂的本质是服务师生，大数据应用必须始终围绕“保障安全、提升质量”的核心目标，避免陷入“技术形式主义”。
未来，随着大数据与物联网、AI大模型的深度融合，校园食堂食品安全治理将向“更智能、更精准、更协同”的方向发展：通过AI大模型实现风险的预测性分析，提前规避潜在隐患；利用区块链技术确保溯源数据的不可篡改，提升追溯公信力；依托数字孪生技术构建后厨虚拟模型，实现全流程模拟监管。但无论技术如何迭代，都必须坚守“以人为本”的底线，将数据效能与管理需求、师生期盼深度融合，才能真正构建起全方位、全链条、全周期的食品安全防线，为高校高质量发展提供坚实的后勤保障。