浅析进口机床检验风险管理机制

以数据分析为手段，通过建立针对进口机床的量化风险评估模型，实现检验风险与检验资源和检验方式的精准匹配，既有效控制监管风险，又大大提升了检验效率，切实发挥数据分析在精细化管理上的应用。

为落实进出口工业产品质量安全风险预警信息采集工作，根据国家质检总局进一步完善进出口商品质量安全风险预警和快速反应监管体系工作要求，顺义检验检疫局对此工作进行了不断地探索和创新。

传统检验风险管理机制主要是针对企业的信誉管理。对企业信誉评级的指标包括产品不合格情况、违法违规情况以及其他不合规经营情况，属于泛信用管理范畴，对此国家质检总局检验监管司制定了相应的警示通报机制。

据统计，检验检疫系统每年积累的实验室检测、报检通关、视频监控等各种类型检验检疫数据以PB计，因此，检验检疫系统内具备构建精细化风险评估模型的数据基础。综上所述，虽然具备深度分析的数据基础，但目前检验检疫系统内缺乏针对进出口商品特定属性(如型号、国家等)统一、规范的风险管理机制，导致无法有效控制具体进出口商品的检验检疫风险，做到风险预警的准确、及时和公开，无法有效配置检验资源和选择检验方法，造成一定程度的风险。

为了把握进出口商品检验监管重点，有效控制检验风险，进一步优化检验资源配置，提高检验效率，顺义检验检疫局主要以进口机床为目标，努力探讨如何构建针对进口机床产品的风险管理机制。在研究过程中首先采用专家调研的方法，通过非结构化调研方法了解哪些相关因素与不合格风险关联性较大，然后对历史检验数据进行分析，通过计算贝叶斯定理的相关权值，确定风险评估模型的参数并撰写系统开发需求，将风险评估模型固化为系统软件，最后基于对进口机床产品的风险评估，匹配合适的监管资源和检验模式。

依据风险评估数学模型，编制进口机床风险评估系统程序需求分析文档，并开发风险评估软件。

设备评估系统目标设计。设备评估系统的主要目标是实现对进口设备各种信息进行整理和统计,通过该系统生成对设备的综合评估，并作出风险预警。

设计思想。设备评估系统着眼于对检验设备进行风险评估、统计查询、风险预警。通过对多年积累工作经验的总结，运用数学原理，建立数学模型，应用参数管理的方法可使该数学模型能适应多种进口设备的检验，使检验工作更加高效准确。

设备评估系统的设计分析。根据实际情况使用原型法(RapidPrototyping)，即以少量代价快速地构造一个可执行的软件系统模型。使用户和开发人员较快地确定需求，然后采用循环进化的开发方式，对系统模型作连续精化，将系统需具备的性质逐渐增加上去，直到所有的性质全部满足。

编程环境的选择。微软公司的VisualBasic是Windows应用程序开发工具，是目前最为广泛的、易学易用的开发工具。VisualBasic 提供了大量的组件，这些组件可用于设计界面和实现各种功能，减少了编程人员的工作量，同时简化了界面设计过程，从而有效地提高了应用程序的运行效率和可靠性。故而，实现设备评估系统VB是一个相对好的选择。

功能需求分析。风险评估模块：建立数学模型，并利用模型进行分析、评估;统计查询模块：对数据库内的资料进行统计分析;风险预警模块：如果国家机床质量监督检验中心对该制造商N年内委托机床检测项目不合格项数统计在N项以上(数据可手动修改)则风险预警，模块发光显示;打印输出模块：风险评估、统计查询、风险预警的结果可在屏幕上显示或直接打印。

数据库设计。基于检验检疫系统数据库和国家机床质量监督检验中心数据库生成新的数据库V库信息包括：报检单号、受货人、受货人企业性质、HS编码、HS数重量、原产国、货物总值、货物名称、报检时间、机床代码、废旧物品、风险预警、综合得分、检验记录、检验类型、委派级别、检验结论、采用标准、不合格项数、存在主要问题、制造商、型号规格。其中报检单号、受货人、受货人企业性质、HS编码、HS数重量、原产国、货物总值、货物名称、报检时间等信息来自检验检疫系统数据库;检验结论采用标准、不合格项数、存在主要问题、制造商、型号规格来自国家机床质量监督检验中心数据库。

顺义检验检疫局以数据分析为手段，通过建立针对进口机床的量化风险评估模型，实现检验风险与检验资源和检验方式的精准匹配，既有效控制监管风险，又大大提升了检验效率，切实发挥数据分析在精细化管理上的应用。通过对进口机床风险信息的分析，加强进出口商品质量安全风险预警在检验监管工作中的应用，为检验监管工作提供科学、准确的技术支持。

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