尽管食品安全性有所提高，但在过去十年中，美国的食源性疾病发病率并未发生明显变化。为了改变食源性疾病的变化趋势，FDA发布了新指南，有望为食品工业提供更有效，更现代的方法和流程。
更智能食品安全的新时代：FDA的未来蓝图 是一项10年的路线图，旨在使用包括但不限于区块链，传感器技术，物联网（IoT）和人工智能（AI）在内的技术创建更数字化，更可追溯且更安全的食品系统。
安吉拉·费尔南德斯（Angela Fernandez），食物 可追溯性 总部位于新泽西州尤因市的GS1 US专家和社区参与副总裁与FDA合作，确定GS1标准对于蓝图必不可少。她说：“新纪元的蓝图在许多方面是对行业和消费者对食源性疾病暴发的漫长而漫长的调查以及端到端可追溯性的巨大差距感到沮丧的回应。” “它鼓励食品系统优先考虑食品安全并增强其跟踪能力，以使我们不再习惯于每年感恩节餐桌上缺少生菜的世界。”
FDA专员斯蒂芬·哈恩（Stephen Hahn）通过视频和新闻发布宣布了蓝图，并强调了对技术支持的食品可追溯性的需求，这种可追溯性需要利用整个行业的数据标准来“说相同的语言”。
加利福尼亚州奥克斯纳德市Infratab，Inc.的首席执行官Therese Myers提供了状态智能射频（RF）传感器解决方案来监视，跟踪和追踪易腐烂品，他指出，这些工具的实施意义重大，因为它可以发出信号改变心态，以评估，量化并一成不变地记录风险和质量，并采取措施确保易腐品具有消费者期望的出处，安全性和保质期。她说：“对于食品制造商而言，这意味着将转向可互操作而不是专有的可追溯系统，从而无论使用哪种渠道，都可以使用同一系统。” “当然，数据安全是至关重要的，但是随着该计划扩大了可追溯性的范围，对于食品制造商而言，依靠一个系统为该客户提供服务，而为该客户提供另一个系统将变得站不住脚，我们需要能够高效，准确，高效地使用该系统的系统。安全地互相交谈。”
Sergei Beliaev是沃尔玛的前CIO，现任DLT Labs的执行副总裁兼首席战略官，该实验室位于加拿大安大略省多伦多市，该公司已在全球范围内交付了许多最大的企业区块链项目，这是一项重要的事业，因为人类健康和安全是首要考虑因素-死亡人数太多，尤其是如果死因是可以预防的。他说：“区块链可以将来自任何输入的信息连接到一个可跟踪，不可变，可审核和实时的统一共享账本中，以确保更加数字化，[可追溯]，更安全的食品系统。” “实时可见性以及早期检测和警报的能力是我们支持食品安全蓝图的最佳技术希望。”
智慧食品安全计划
总体而言，新时代蓝图的目标是通过改善可追溯性，加强预测分析工具以及对疫情做出更快的反应来遏制食源性疾病。解决新的商业模式，减少食品污染以及在整个行业中建立更强大的食品安全文化也是重要的考虑因素。
该文件呼吁在食品和原材料的整个生命周期中提高信息共享水平，以使制造商获得有关其产品的运输，加工和消费方式的更可靠和完整的信息。 Beliaev说：“这将使持续的基于事实的可见性以及对农业和加工过程的改善成为可能。”信息共享还将使消费者能够做出明智的实时产品选择。目的是能够使用这些信息来向前和向后看。”
改善食品安全
通过重新建立围绕食品安全的紧迫感，新时代计划将有助于提高召回效率，并阻止潜在有害食品进入消费者手中。费尔南德斯说：“它将引导整个行业朝着更加敏捷的供应链发展，并消除困扰食品系统多年的手工做法。” “这建立在过去十年中已经取得的进步的基础上。”
从产品的唯一标识（与品牌和产品相关的全球编号）开始，制造商及其合作伙伴就具有可追溯性的共同基础。可以在供应链的每个步骤中自动捕获的其他属性（例如批号和批号）可以实现更高级别的可追溯性。
关键跟踪事件的端到端透明性，加上明确的出处和可认证的制造规范，将确保每当发现食品污染时，都能快速，轻松地识别出食品污染的范围和位置，并追溯到其根源和原因。
Beliaev说：“这将是应对和遏制负面影响的巨大加速器。” “关键跟踪事件的数字化还将帮助创建必要的数据，以应用预测和分析算法，这将有助于将预防能力提高到一个新水平，并为遏制活动定义最佳行动方案。”
此外，区块链的不变性和实时性，以及通过智能合约的自动化，将确保数据质量，早期警报和即时响应。 Beliaev说：“区块链是结合的粘合剂。” “它建立了无处不在的检测功能，因此个人可以完全集成到预警和警报系统中，从而使信息从托盘实时流向生产者。”
在蓝图设想的目标状态下，将来的任何召回都应能够产生一系列并发的活动，从识别受影响的批次以及将其移除和安全处置开始。具有完整功能和集成系统的潜在结果是，制造商可以通过早期警报和早期报告来挽救数百甚至是数千条生命。
“该计划将可追溯性系统带入了现实世界，利用其他行业中已经在使用的技术来提高关键供应链数据的速度和准确性，并使其能够更快地访问和分析，以防止小问题成为主要的疾病爆发。”迈尔斯说。 “其目的是借助传感器和射频识别，找到被召回的物品并将其下架将花费更少的时间。”
行业接待
食品工业界的反应大多是积极的，许多人对蓝图表示赞赏。
例如，弗吉尼亚州阿灵顿食品市场研究所总裁兼首席执行官莱斯利·萨拉森（Leslie Sarasin）指出，FDA将这项计划的技术推向最前沿的重要性。 “在食品行业中，我们继续目睹商业模式正在迅速变化；她说：“任何新框架都应具有广泛的性质，并应适应不断发展的商业惯例。 “至关重要的是，这项新计划着重于结果，利用现有工具，加强与利益相关者之间的沟通，说明我们可变的资源和能力，并提供统一性以扩大成功。”
但是，广泛采用仍然存在一些挑战，特别是在较小的食品生产者中。迈尔斯说：“温度记录仪等传统系统阻碍了其广泛采用。” “由于投资成本，一些公司将不愿进行更改，这就是为什么采用能够与您已有的产品配合使用的新系统更为重要的原因。”
费尔南德斯补充说，小生产者是统一食品系统和实现业务流程现代化以提高可追溯性的关键部分。她说：“与大型公司相比，他们通常能以更大的敏捷度行动，但他们需要成本有效的解决方案。”解决方案提供商必须能够为他们提供可扩展的选项，以帮助他们参与端到端的可追溯性。当较小的公司能够看到一项技术投资的共同价值时，它们通常会更开放地探索诸如区块链之类的新兴技术。”
运动技术
预计该技术的使用将在整个食品工业中取得很大成就。不过，费尔南德斯（Fernandez）指出，适合一家公司的事情可能不适用于另一家公司。她说：“蓝图为实现更多数字化和自动化提供了一般性指导，重点是这些变化带来的好处。” “基于标准的协作的重要性是一个关键点，可以适用于所有类型的制造商和各级供应链参与者。无论您是在箱子上使用简单的GS1-128条形码，还是在人工智能，区块链或物联网等新兴技术上使用，GS1标准都是使这些技术取得成功的基础，并有助于确保行业使用相同的语言共享产品数据。”
哈恩（Hahn）在 最近新闻稿 是利用人工智能和机器学习来筛选进口海鲜的安全性。该版本详细介绍了一个试点计划，FDA能够利用该工具利用多年被拒绝进入美国或需要进一步检查的海产品的历史数据来创建筛选工具，以帮助识别可能被归类为不安全的海产品。
试点项目的下一阶段涉及应用机器学习算法，以帮助FDA工作人员确定要检查的货物以及应将货物中的哪些食物发送到实验室进行测试。汉恩在蓝图介绍视频中说：“想象一下，有一种工具可以加快对合法合规货物的清关速度，并使我们知道要检查哪个运输集装箱的能力提高了300％，因为该集装箱更有可能具有违规产品，”哈恩说。 “这将节省大量时间，并可能挽救生命。”
展望未来
Fernandez相信，在未来的一年中，将会有更多的供应链合作伙伴一起努力，使较小的合作伙伴在先进技术的教育，增强自动化的准备以及逐步淘汰对人工流程的依赖方面。
尚未使用全球数据标准与其供应商，分销商和零售合作伙伴进行数字化合作的制造商，应采取措施为新的自动化水平准备其系统和数据。 Fernandez建议他们应该评估数据的质量，并确定是否使用全球唯一的产品标识符和标准化的产品信息，随着供应链中技术使用和流程自动化的发展，这些信息和标准产品信息将被广泛接受并得到一致处理。她说：“对于已经开始数字化转型的制造商，新时代的蓝图鼓励他们将中小型合作伙伴带入他们的旅程中，以创建真正的端到端可见性。”
虽然初始计划代表一个基准，但信息量是动态的，而不是静态的。随着时间的流逝，通过利用准确的数据（区块链）并与AI结合，制造商和供应链中的每一方都可以拥有有关单个供应链的特定信息以及可以实现最佳实践的比较信息。
