中国报告大厅网讯，在2025年，皮棉行业面临着一系列政策调控，这些政策旨在规范行业发展，提升皮棉质量与生产效率。在此背景下，皮棉生产质量追溯成为关键环节。皮棉产业对地区经济意义重大，但当前皮棉生产存在信息链断裂、质量追溯困难等问题。为解决这些问题，一种基于可信标识的皮棉生产质量追溯方法应运而生，通过对皮棉生产全过程各环节进行深入分析与技术应用，实现质量信息的有效管理与追溯。
《2025-2030年全球及中国皮棉行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，皮棉生产质量追溯系统设计需依据车间生产流程特点，对各子系统进行分析。引入模糊层次分析法，构建皮棉生产车间可靠性分配层次模型。将皮棉生产质量追溯系统可靠度设为目标层，影响可靠性分配的主客观因素，如操作设备性能、工艺流程、工作环境、操作人员、维护管理、物料质量、安全管理等作为准则层，籽棉收购系统、籽棉加工系统、皮棉仓储系统、公证检验系统、皮棉运输系统、皮棉销售系统等各环节子系统作为对象层。通过这样的层次建模，为后续可靠性分配权重计算奠定基础。
权重矩阵确定：选取28位相关人员，对准则层7个影响因素按两者关系重要性评分，得到模糊互补判断矩阵A。
指标矩阵确定：采用相同打分规则，确定单一因素对7个子系统的影响程度，建立模糊互补判断矩阵。如操作设备性能、工艺流程等因素对应的模糊互补判断矩阵。因此，在系统设计时需优先考虑皮棉质检和籽棉收购环节的影响，该计算结果为系统设计和功能开发提供理论基础。
工业互联网标识编码设计：为紧密关联皮棉生产车间标识编码与各生产环节，引入工业互联网标识解析技术，对皮棉生产车间全要素信息编码赋码。选用具有唯一性、溯源性及兼容性优点的 Handle 标识体系，其编码规则包括标识前缀和标识后缀。标识前缀向新疆特变电工二级节点平台申请，前缀由若干数字串和分隔符 “.” 组成，后缀由 UTF - 8 字符组成且可自行定义。后缀设计参照相关标准，环节代码由 2 位数字组成，批次码在地区编号、加工企业编号、年份 7 位数字基础上各环节自行确定，皮棉生产环节 5M1E 代码即人、机、料、法、环、测的编号。皮棉生产的标识解析二级节点分类码明确各环节代码含义，如 01 代表籽棉收购，包含收购人员、收购日期等信息。
标识载体选择：皮棉生产全过程信息量大且复杂，需在关键环节标识管理以实现历史信息溯源。QR 码因存储信息量大、纠错能力强、识读速度快等特点，被用于与上述编码关联，对皮棉生产过程中的物理实体和虚拟资源进行标识。操作人员可在系统操作界面打印皮棉生产环节的 QR 码，采用一维码存储机采集籽棉溯源信息、加工批次信息以及皮棉质量检测信息，将机采棉加工批次编码、皮棉质量检测编码与籽棉信息用 QR 码关联，实现全流程信息追溯和验证，如皮棉棉包追溯标签所示。
皮棉生产车间标识物元可拓模型建立：为实现皮棉生产车间多源数据融合与数字化管理，构建皮棉生产过程标识物元可拓模型。
皮棉生产工序复杂，各环节既独立又相互影响。结合有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)和标识解析技术，用有向路径连接皮棉生产各环节关键节点。首先，根据棉花加工厂工艺指导文件，在二维直角坐标系中表示各工序关系，创建环节容器，横轴表示串联工序先后顺序，纵轴表示并联工序并联关系，依据工序先后顺序用单向箭头连接环节容器关联关系。其次，创建邻接矩阵 G，用矩阵表示所有环节容器之间的关联关系。最后，根据环节容器所属环节，向容器内添加该环节所包含的人员、设备、原材料、工艺方法、环境、检测等信息要素，实现基于有向无环图的皮棉生产车间全要素标识数据质量追溯信息流交互。
皮棉生产质量溯源系统采用 “基础设施层 + 平台层 + 应用层” 构建。基础设施层由通用数据模型、数据采集与传输装置以及应用层通用组件组成;平台层利用阿里物联网云平台，实现终端设备连接、身份验证以及数据解析;应用服务层采用前后端分离架构，前端负责界面渲染及用户指令发送至后端，后端处理消息订阅、数据处理分析及存储，并与前端通信。通过这样的架构设计，实现皮棉生产过程中的质量可追溯，记录从籽棉收购至皮棉仓储环节的关键信息，工厂内部人员可扫码对皮棉质量问题溯源。
皮棉生产全过程质量追溯系统包含 4 大功能模块：
质量追溯模块：包括正向追溯子模块和逆向追溯子模块。正向追溯可追踪皮棉生产环节至潜在质量问题批次;逆向追溯通过皮棉追溯码反向查询加工全链条信息，快速定位质量问题根源，及时调整生产。
运维模块：涵盖设备管理子模块和统计分析子模块。设备管理负责皮棉生产设备监控管理;统计分析监控生产任务进度，上传皮棉信息，进行成品统计分析及历史质量数据查询。
系统设置模块：包含用户管理子模块和权限管理子模块。用户管理子模块实现对用户信息的增、删、改、查;权限管理子模块创建不同用户角色并分配相应权限，包括访问页面、可执行操作以及可查看或修改的数据。
基础信息模块：包括人员、原材料、文件管理 3 个子模块。人员子模块记录生产线上人员基本信息;原材料子模块管理籽棉信息，包括籽棉收购、质检、库存管理等;文件管理子模块包含工艺文件、质检记录等信息。各模块通过标识解析技术和先进传感技术协同管理。
选用 MySQL 数据库存储皮棉生产信息，方便后续跟踪和追溯。对皮棉生产质量追溯环节分析后，建立籽棉收购信息表、籽棉质检信息表、籽棉仓储信息表、机采棉加工信息表、皮棉质检信息表以及皮棉仓储信息表。部分数据字段规范明确，如 ID 字段为编号且为主键，QC 字段表示质检员等，通过合理的数据结构设计，确保皮棉生产信息的有效存储与管理。
机采棉加工质量追溯系统采用前后端分离开发模式，主要用 Java 语言编码，开发环境为 IDEA。前端采用 Vue、Element - UI 和 Echart 等技术实现，后端使用 Spring Boot 框架集成 MyBatis，用于收集和处理用户数据。管理员登录系统后可查询机采棉加工基本信息，如展示机采棉加工信息页面所示。
农产品溯源系统小程序端核心功能是在皮棉生产加工过程中，相关人员通过智能手机终端将操作信息快速准确录入系统并上传到后台数据库，生成皮棉生产阶段各项前端数据，确保数据录入的准确性和实时性。如籽棉信息查询界面，方便用户查询皮棉生产过程中的相关信息。
数据写入测试：对皮棉质检信息和机采棉加工信息数据写入进行 25 轮测试，皮棉质检数据平均写入时间为 769.432 ms，机采棉加工数据平均写入时间为 767.899 ms。
数据查询测试：对皮棉质检数据和机采棉加工数据进行 25 轮查询测试，皮棉质检数据平均查询时间为 75.645 ms，机采棉加工数据平均查询时间为 72.282 ms。
标识解析模块性能测试：在系统最佳状态下，对标识解析模块性能测试，测试项目有 TPS、响应时间、QPS。实验设置环节代码下 50 套标识，每套标识码下有 40 个标识编码，预设响应时间为 0.35 s。采用并发梯度法逐步增加并发用户，每组梯度运行 10 - 15 min。实验结果表明，当并发用户数 <35 个时，系统响应时间虽> 0.25 s，但在预设时间之内，达到预期效果，系统性能良好，具有稳定性和可靠性，能满足标识查询以及数据可视化要求。
在2025年皮棉行业政策背景下，为实现皮棉生产全过程全要素标识数据的可信溯源，对皮棉生产过程数据信息深入分析，构建皮棉生产质量追溯系统。通过构建皮棉生产车间可靠性模型，确定子系统可靠性分配权重，为系统开发设计提供指导;建立皮棉生产车间全要素标识模型，利用工业互联网标识解析技术打通信息壁垒;研究基于有向无环图的皮棉生产追溯方法，实现质量信息溯源;搭建皮棉生产质量追溯系统，并对系统性能测试，结果表明系统可满足皮棉生产车间数据溯源要求。但标识解析技术在数据完整性、真实性以及数据处理、存储和传输过程中存在安全漏洞和隐私泄露风险，未来需结合区块链与深度学习技术，优化数据传输方式与网络架构，确保数据快速与可信，为皮棉产业高质量发展提供有力支持。
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