儋州一中学生一周食堂用餐预测消费水平数据本数据有助于儋州市第一中学及时了解学生的每周就餐消费水平,为学校食堂管理部门根据预测的消费水平来调整食材的采购量、调整食堂菜单以及了解学生经济情况提供辅助决策依据。若学生每周就餐消费水平为“低”,则学校应当合理调整食堂菜单或是对该学生予以关注;若学生每周就餐消费水平为“中”或“高”,则学校无需采取任何行动。1.本数据通过以下方式获得: (1)数据采集:在经原始数据授权的前提下,从本单位运营的“5G智慧食安工业物联网数字化管理平台(SAAS)”上采集儋州市第一中学学生每日就餐数据,包括日期、学生编号、就餐类别、消费金额。 (2)算法加工步骤: 第一步,对采集到的原始数据进行去重、脱敏; 第二步,计算近一周每餐平均消费金额Ca:近一周每餐平均消费金额Ca=近一周每餐累计就餐消费金额Ci÷7; 第三步,对近一周就餐消费水平CL进行判定:①若近一周每餐平均消费金额Ca为6.00-8.00元,则判定为“低”;②若近一周每餐平均消费金额Ca为8.01-12.00元,则判定为“中”;③若近一周每餐平均消费金额Ca为12.01-16.00元,则判定为“高”。 2.预估每年存证30000条,数量质量情况良好。
食堂手工食品有害残留物的相关风险评估数据食堂手工食品有害残留物的相关风险评估数据是一个创新的量化工具,可用于评估自制食物的有害物质残留(如甲醛、吊白块、过氧化氢、亚硝酸盐、日落黄等)情况可能对食品安全造成的风险程度。 1.食堂可将本指数作为食品安全的日常监控工具,识别因自制食物中有害物质含量偏高而可能造成的食品安全风险,强化食物制作过程的质量控制。2.餐饮监管部门可以利用本数据作为监管食堂食品安全的依据之一,可通过指数的变化及时发现食品安全风险较高的食堂,提前进行干预和指导。3.食堂或和监管机构可以将本数据对外披露公开,体现本单位或本地区对食物安全的重视和承诺,有利于增强用餐者的信任。4.保险公司可根据本数据提前识别目标食堂客户的投保风险,从而确定相关保险产品的定价,如食品安全责任险。5.本数据还能为食物有害物质测试仪器厂家对仪器进行功能改进或提升提供依据。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关食堂的自制食物的有害物质残留数据,包括日期、时间、食堂编号、所在地区、食材名称、有害物质类型、有害物质残留超标情况。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于采购食材的农残统计数据预测食堂食品安全风险: (1)计算近30日残留测试次数、超标次数和连续超标次数:利用SUM函数对近30日的测试次数进行累加;利用CountIf函数分别对近30日的超标次数和连续超标次数进行累加;(2)计算近30日残留超标率和连续超标次数占比:近30日残留超标率=近30日残留超标次数÷近30日残留测试次数×100%;近30日残留连续超标次数占比=近30日残留连续超标次数÷近30日残留测试次数×100%;(3)建立食堂食品安全风险评估模型:基于自制食物有害物质残留统计的食堂食品安全风险指数=近30日残留超标率×a+近30日残留连续超标次数占比×b;a和b为对应的系数,属于我司商业秘密,故不作详细列举。
基于食堂采购食材农残的风险评估数据基于食堂采购食材农残的风险评估数据是一个创新的量化工具,可用于评估采购食材的农药残留情况可能对食品安全造成的风险程度。 1.食堂可将本指数作为食品安全的日常监控工具,识别因采购食材农药残留偏高而可能造成的食品安全风险,强化食材的质量控制流程,及时调整食材的采购策略,减少高风险食材和供应商的使用和选择;食堂也可将本数据作为对食材供应商评价考核的依据之一。2.餐饮监管部门可以利用本数据作为监管食堂食品安全的依据之一,可通过指数的变化及时发现食品安全风险较高的食堂,提前进行干预和指导。3.食堂或和监管机构可以将本数据对外披露公开,体现本单位或本地区对食材来源安全的重视和承诺,有利于增强用餐者的信任。4.保险公司可根据本数据提前识别目标食堂客户的投保风险,从而确定相关保险产品的定价,如食品安全责任险。5.本数据还能为食材农残测试仪器厂家对仪器进行功能改进或提升提供依据。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关食堂的采购食材的农药残留数据,包括日期、时间、食堂编号、所在地区、食材编号、农药残留量超标情况。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于采购食材的农残统计数据预测食堂食品安全风险: (1)计算近30日农残测试次数、超标次数和连续超标次数:利用SUM函数对近30日的测试次数进行累加;利用CountIf函数分别对近30日的超标次数和连续超标次数进行累加;(2)计算近30日农残超标率和连续超标次数占比:近30日农残超标率=近30日农残超标次数÷近30日农残测试次数×100%;近30日农残连续超标次数占比=近30日农残连续超标次数÷近30日农残测试次数×100%;(3)建立食堂食品安全风险评估模型:基于采购食材农残统计的食堂食品安全风险指数=近30日农残超标率×a+近30日农残连续超标次数占比×b;a和b为对应的系数,属于我司商业秘密,故不作详细列举。
食堂食品留样情况监测食品安全风险数据基于食物留样情况统计的食堂食品安全风险指数是一个创新的量化工具,可用于评估食物留样异常操作可能对食品安全造成的风险程度。 1.食堂可以通过本数据了解当前食堂食品安全的整体风险状况,及时发现潜在的食品安全问题,指数的变化也可以实时反映食堂食品安全追溯工作的质量和稳定性,结合对异常天数和异常原因的分析,食堂可以及时做出针对性的措施。2.餐饮监管部门可以利用本数据作为监管食堂食品安全的依据之一,可通过指数的变化及时发现食品安全风险较高的食堂,提前进行干预和指导。3.食堂或和监管机构可以将本数据对外披露公开,体现本单位或本地区对食品追溯工作的重视和承诺,有利于增强用餐者的信任。4.保险公司可根据本数据提前识别目标食堂客户的投保风险,从而确定相关保险产品的定价,如食品安全责任险。5.本数据还能为食物留样机厂家对设备进行功能改进或提升提供依据。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关食堂的食物留样数据,包括日期、食堂编号、所在地区、留样数量是否满足要求、留样重量是否满足要求、留样温度是否满足要求。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于食物留样情况统计数据预测食堂食品安全风险数据: (1)当日留样状态判定:若留样数量、留样重量、留样温度出现一次“否”,则判定为“异常”,反之则判定为“正常”;(2)计算近30天留样异常总天数和三种原因分别的异常天数:利用CountIf函数分别对近30日留样状态为异常的天数和近30日留样数量、重量和温度状态为异常的天数进行累加;(3)建立食堂食品安全风险评估模型:基于食物留样情况统计的食堂食品安全风险指数=近30日留样异常总天数×a+近30日留样数量异常天数×b+近30日留样重量异常天数×c+近30日留样温度异常天数×d;a~d为对应的系数,根据不同原因对食品安全追溯工作的影响程度确定,属于我司商业秘密,故不作详细列举。
基于菜品消费情况分析食堂菜品满意程度数据本数据能够客观反映学校食堂不同菜品的受欢迎程度,通过分析菜品的消费情况和顾客满意度,食堂可以了解哪些菜品受欢迎,哪些菜品需要改进,从而提升菜品的整体质量。 根据菜品的销售数据和顾客的满意度反馈,食堂可以调整菜单,增加受欢迎菜品的供应,减少不受欢迎菜品的供应,实现菜单的优化,使菜品设计更符合师生口味,提升师生的整体满意度。通过分析菜品的消费情况,食堂可以更准确地预测食材需求,优化库存管理,减少浪费,控制成本。本数据可为行业内其他食堂单位的菜品设计提供参考,这些单位通过本数据可以了解本地区的菜品受欢迎程度情况,具有较大的参考价值。本数据还能为科研机构开展食品安全和营养学的相关研究提供实证支持。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关学校食堂的菜品消费数据,包括日期、学校编号、所在地区、菜品名称、该菜品当期消费人数、该菜品上期消费人数、食堂当期就餐总人数、食堂上期就餐总人数。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于菜品消费情况分析其受欢迎程度: (1)计算该菜品当期和上期的消费率:当期消费率=当期消费人数÷食堂当期就餐总人数×100%;上期消费率=上期消费人数÷食堂上期就餐总人数×100%;(2)计算该菜品消费率较上期的变化:该菜品消费率较上期的变化=当期消费率-上期消费率;(3)建立菜品受欢迎程度评估模型:受欢迎指数=当期消费率×x+消费率较上期的变化×y;x和y为对应的系数,属于商业秘密,故不作详细列举;最后对菜品受欢迎程度进行判定:指数为80-100为非常受欢迎,60(含)-80为比较受欢迎,40(含)-60为一般受欢迎,20(含)-40为不太受欢迎,20以下为不受欢迎。
基于食品留样状况的可信度管理数据本数据可用于餐饮企业食堂食品留样工作状态的每日监测,分析留样食品的可信度,评估潜在的食品安全风险,以便及时采取措施预防食品安全问题。本数据每日三餐留样时间段更新,为食堂加强食品安全管理提供辅助依据,提高食品留样的质量管理,确保食品在生产和销售过程中的质量。对食品安全事故进行有效溯源分析举证,能够提供给监管机构作为遵守食品安全法规的证据,确保食品留样符合相关法律法规的要求,避免法律风险。若每日留样状态出现“异常”,则表明食物留样工作存在操作违规或操作失误,食堂管理人员应立即介入并加以纠正。若近30日留样异常率偏高,则表明食堂食物留样工作的合规性偏弱,需要对相关人员进行有效的教育和培训1.数据采集:在原始数据授权的前提下从本单位运营的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台上获得餐饮企业的三餐食品留样数据。2.算法加工步骤:(1)第一步,对采集到的原始数据进行去重、脱敏;第二步,对今日留样状态S(T)进行判定:①若留样数量是否满足要求、留样重量是否满足要求、留样温度是否满足要求均为是,则判定为正常 ,出现一次否则判定为异常;② 若实际留样数量等于应留样数量,则判断留样数量是否满足要求为是,否则为否;③ 若留样样品最小重量克(G)≥125G 则判断留样重量是否满足要求为是,否则为否;④若留样时样品最高温度(°C)≤25°C 则判断留样温度是否满足要求为是,否则为否;第三步,计算近30日留样异常天数A;第四步,计算近30日留样异常率R:近30日留样异常率R=近30日留样异常天数A÷30×100%。(2)整合算法:R=(∑[S(Ti)=异常],i=1,2,3,…,30)÷30×100%S(Ti)=异常,if 留样数量是否满足要求、留样重量是否满足要求、留样温度是否满足要求出现一次否;正常,if 留样数量是否满足要求、留样重量是否满足要求、留样温度是否满足要求均为是
食堂食品安全风险与餐具清洁度关联分析数据食堂食品安全风险与餐具清洁度关联分析数据是一个创新的量化工具,可用于评估因餐具卫生不洁净可能对食品安全造成的风险程度。 1.食堂可将本指数作为食品安全的日常监控工具,识别因餐具卫生不佳而可能造成的食品安全风险,从而优化餐具清洗、消毒等过程;对于依靠外部厂商供应餐具的食堂,食堂也可以将本指数作为依据,对供应商进行评价和考核。2.餐饮监管部门可以利用本数据作为监管食堂食品安全的依据之一,可通过指数的变化及时发现食品安全风险较高的食堂,提前进行干预和指导。3.食堂或和监管机构可以将本数据对外披露公开,体现本单位或本地区对餐具卫生的重视和承诺,有利于增强用餐者的信任。4.保险公司可根据本数据提前识别目标食堂客户的投保风险,从而确定相关保险产品的定价,如食品安全责任险。5.本数据还能为餐具卫生测试仪器厂家对仪器进行功能改进或提升提供依据。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关食堂的餐具卫生情况数据,包括日期、时间、食堂编号、所在地区、餐具序号、餐具表面APT含量。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于餐具卫生情况统计数据预测食堂食品安全风险数据: (1)ATP含量状态判定:若ATP含量<30,则为正常;若≥30且≤100,则为警告;若>100,则为异常; (2)计算近30日的总判定次数、警告次数和异常次数:利用SUM函数对近30日的总判定次数进行累加;利用CountIf函数分别对近30日的警告次数和异常次数进行累加; (3)计算近30日的警告率和异常率:近30日警告率=近30日警告次数÷近30日总判定次数×100%;近30日异常率=近30日异常次数÷近30日总判定次数×100%; (4)建立食堂食品安全风险评估模型:基于餐具卫生情况统计的食堂食品安全风险指数=近30日警告率×40+近30日异常率×60;40和60为对应的系数,根据警告和异常两种情况对食品安全的影响程度并结合行业经验确定。
食堂食品安全风险与食物中心温度监测数据基于食物中心温度统计的食堂食品安全风险指数是一个创新的量化工具,可用于评估因食物烹饪不当导致食物中心温度偏低可能对食品安全造成的风险程度。 1.食堂可以通过本数据了解当前食堂食品安全的整体风险情况,根据指数的变化及时发现因食物未煮熟导致的潜在食品安全问题,从而做出针对性的措施。2.餐饮监管部门可以利用本数据作为监管食堂食品安全的依据之一,可通过指数的变化及时发现食品安全风险较高的食堂,提前进行干预和指导。3.食堂或和监管机构可以将本数据对外披露公开,体现本单位或本地区对食物加工规范性的重视和承诺,有利于增强用餐者的信任。4.保险公司可根据本数据提前识别目标食堂客户的投保风险,从而确定相关保险产品的定价,如食品安全责任险。5.本数据还能为食品中心温度测试仪厂家对仪器进行功能改进或提升提供依据。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关食堂食物烹饪后的中心温度数据,包括日期、时间、食堂编号、所在地区、食物中心温度。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于食物中心温度统计数据预测食堂食品安全风险数据: (1)食物中心温度状态判定:若食物中心温度<72℃,则判定为“异常”,反之则判定为“正常”;(2)计算近30日的总判定次数、异常次数和连续异常次数:利用SUM函数对近30日的总判定次数进行累加;利用CountIf函数分别对近30日的异常次数和连续异常次数进行累加;(3)计算近30日异常率和连续异常次数占比:近30日异常率=近30日异常次数÷近30日总判定次数×100%;近30日连续异常次数占比=近30日连续异常次数÷近30日总判定次数×100%;(4)建立食堂食品安全风险评估模型:基于食物中心温度统计的食堂食品安全风险指数=近30日异常率×a+近30日连续异常次数占比×b;a和b为对应的系数,属于我司商业秘密,故不作详细列举。
基于食堂食品安全违规行为预测食堂风险数据基于人员违规情况统计的食堂食品安全风险指数是一个创新的量化工具,用于评估食堂人员的违规行为可能对食品安全造成的风险程度。 1.食堂可以通过本数据了解当前食堂食品安全的整体风险状况,及时发现潜在的食品安全问题,指数的变化也可以反映人员的违规状态,结合对违规次数和违规原因的分析,食堂可以针对性地加强特定方面的培训,如卫生习惯、操作规范等。2.餐饮监管部门可以利用本数据作为监管食堂食品安全的依据之一,可通过指数的变化及时发现食品安全风险较高的食堂,提前进行干预和指导。3.食堂或和监管机构可以将本数据对外披露公开,体现本单位或本地区对食品安全工作的重视和承诺,有利于增强用餐者的信任。4.保险公司可根据本数据提前识别目标食堂客户的投保风险,从而确定相关保险产品的定价,如食品安全责任险。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取相关食堂的人员违规数据,包括日期、食堂编号、所在地区、当日总违规次数、七种不同原因的当日违规次数。为充分保障个人隐私,不抽取勤务人员的个人信息数据。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于人员违规情况统计数据预测食堂食品安全风险数据: (1)计算每家食堂近30日总违规次数和七种不同原因的近30日累计违规次数和:利用SUM函数分别对每家食堂近30日总违规次数和七种不同原因近30日的违规次数进行累加;(2)建立食堂食品安全风险评估模型:基于人员违规情况统计的食堂食品安全风险指数=近30日总违规次数×a+近30日不戴工帽累计违规次数×b+近30日不穿工衣累计违规次数×c+近30日不戴口罩累计违规次数×d+近30日抽烟吃东西累计违规次数×e+近30日看手机累计违规次数×f+近30日垃圾桶不盖累计违规次数×g+近30日菜品放置不正确累计违规次数×h;a~h为对应的系数,根据违规原因的恶劣程度确定,为我司商业秘密,故不作详细列举。
基于食堂员工手部卫生违规行为倾向指数数据员工手部卫生主动违规倾向指数是一个创新的量化指标,用于评估食堂工作人员在手部卫生管理方面的主动(或故意)违规倾向。 1.本数据可用于食堂判断勤务人员在手部卫生方面的违规倾向,对主动违规程度较为严重的人员进行重点培训和教育,及时采取措施预防食品污染。2.食堂可向用餐者披露本数据,体现食堂对工作人员卫生的严格管控和承诺,有助于增强用餐者的信任。3.保险公司可在推行食品安全责任险过程中,根据本数据来评估食堂的保险风险,制定合理的保险费率和条款。4.本数据可以体现食堂的卫生管理水平,园区、大型企业、学校、医院等单位在引进食堂承包商时,可将本数据作为食堂卫生管理能力的考察依据之一。1.数据抽取和预处理: (1)数据抽取:在自研的5G智慧食安工业物联网数字化管理平台数据库中抽取食堂用户的部分考勤数据,包括日期、食堂编号、所在地区、人员编号、双手十指是否超出手指头边缘1mm(T1-10)、左右手手腕是否戴有手镯(T11-12)、双手十指是否戴有戒指(T13-22)、左右手手掌正反面是否有伤口(T23-26)、左右手手掌正反面是否有创可贴(T27-30);本数据对食堂和人员用编号形式进行匿名化,充分保障隐私。(2)数据预处理:对抽取的数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息,以便后续的分析和建模。 2.基于手部卫生情况推测勤务人员的主动违规倾向: (1)计算近30日手部卫生各类违规次数及总违规次数:基于原始数据对手部卫生情况进行判定,若T1-30中有任何一条为是,则判定为违规,反之则为正常;利用CountIf函数分别对近30日违规原因为指甲类、饰品类、伤口类的次数和总违规次数进行累加。(2)建立主动违规倾向评估模型:主动违规倾向指数=近30日违规原因为指甲类的累计次数×x+近30日违规原因为饰品类的累计次数×y;x和y为对应的系数,属于商业秘密,故不作详细列举。