食品供应链数字孪生：从概念到应用——以猪肉糜为例提升货架期预测精准度

《Journal of Consumer Protection and Food Safety》：Digital twins in the food supply chain: from concept to application

为解决食品冷链偶发中断时产品处置决策主观、家庭食品浪费严重等问题，研究人员开展了ZL2030项目，探索利用数字孪生（Digital Twins）技术对猪肉糜进行个体化货架期精准评估。研究整合微生物学、生物化学数据与传感器技术，构建了可预测食品品质变化的数字模型系统，并在实际供应链中进行了6个月验证。该研究为冷链事件决策提供了科学依据，推动了食品风险评估向客观化、精细化发展，其原型系统已证明在生产端具备应用可行性。

　　

在现代食品供应链中，看似完善的冷链系统仍会遭遇短暂中断。当运输或储存环境的温度出现波动时，食品安全官员往往需要快速判断：这批产品是否已经变质？是否必须销毁？目前，这类决策大多依赖工作人员的主观经验，缺乏统一的科学标准。与此同时，在普通家庭的厨房里，类似场景也在日常上演。消费者面对冰箱里临近保质期的食品，常常因无法准确判断其安全性而选择丢弃。仅在德国，这类并非真正变质导致的食品浪费每年就高达60亿欧元。这背后反映的核心问题是：我们能否更精准、更个体化地预测食品的真实货架期？

传统的保质期标签基于固定的时间节点，无法反映单个产品在特定生产、运输和储存条件下经历的微观变化。为了突破这一局限，由德国联邦食品与农业部资助的ZL2030研究项目（2022-2025）应运而生。该项目旨在开发一套基于数字孪生（Digital Twins）技术的风险评估系统，实现对肉制品（特别是猪肉糜）可食用性的科学、精准评估。相关研究成果发表在《Journal of Consumer Protection and Food Safety》上。

研究人员为开展此项研究，主要运用了几项关键技术。首先，他们以猪肉糜为试点产品，建立了包含微生物学、生物化学和感官特性在内的综合数据库。其次，在实验室中开发并校准了用于实际监测的气体传感器技术和光谱学等快速测量方法。在此基础上，构建了能够模拟食品在特定储存条件下品质变化的数学模型，即数字孪生。这些模型被集成到一个基于国际标准的IT系统中，用于处理沿供应链产生的测量和查询事件。此外，项目还对整个系统的运行进行了全面的食品法规符合性评估，并在一个大型生产商和零售商的供应链中进行了为期6个月的实景测试。

核心解决方案：数字孪生

数字孪生是实体产品、系统或过程的虚拟映射。它通过整合数据、模型和仿真，在全生命周期内描绘物理实体的状态。其准确性依赖于两大要素：一是对产品内部特性（如物理参数、微生物和生化过程）的精确复制；二是对外部操作参数和环境条件（如物流事件、储存环境）的准确感知。内部参数通常由描述核心过程的数据（如生产细节、热处理工艺、包装特性）进行校准；外部参数则根据物流事件和存储监控系统进行定期或即时更新。异构数据源的整合得益于标准化的数据与接口格式，以及通过先进分析方法进行的预处理。

挑战与展望

数字孪生方法面临若干挑战。对于未经过度加工（特别是未经巴氏杀菌）的食品，其关键产品特性和微生物组构成存在显著差异。因此，一个生产单元的货架期取决于众多因素，包括个体动物、养殖与屠宰过程、配方、生产设施及卫生实践等。数字孪生能否在所有此类变异下都提供更精确的货架期预测，仍有待确定。很可能需要借助额外的快速测量数据，对数字孪生进行批次特定的重新校准。

ZL2030项目已证明数字孪生技术对于猪肉糜的可行性，并在实验室条件下验证了其向牛肉和鸡肉的可转移性，同时在一个德国大型生产商和零售商的供应链日常运营中证明了其适用性。然而，将各种数据源整合成可用数据集需要大量人工努力。将此方法推广至所有常见生鲜食品需要巨额投资，而消费者对更精确货架期标签的兴趣以及整体投资回报尚不明确。

综上所述，数字孪生技术有望将食品风险评估与管理提升至一个更客观、更细致、更精确的新水平。ZL2030项目开发了一个在真实运营中得到验证的功能原型系统。尽管挑战犹存，在近期内实现消费者广泛获取高精度货架期数据的可能性不大，但该技术作为食品安全官员评估冷链中断事件的决策支持系统，其初步应用既可行又前景广阔。这项研究为减少食品浪费、提升供应链透明度和食品安全管理水平开辟了一条基于数据和模型的创新路径。