《Results in Engineering》：Integrated FBWM-DEMATEL Approach for Halal Supply Chain Risk Assessment and Mitigation in Traditional Food Production
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研究人员针对印尼传统发酵食品虾酱生产中清真供应链面临的复杂风险问题，开发了一种集成模糊最优-最劣法（Fuzzy Best–Worst Method, FBWM）与决策试行与评价实验室（Decision-Making Trial and Evaluation L
研究人员针对印尼传统发酵食品虾酱生产中清真供应链面临的复杂风险问题，开发了一种集成模糊最优-最劣法（Fuzzy Best–Worst Method, FBWM）与决策试行与评价实验室（Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL）的分析框架，以识别、优先排序并结构化工映射虾酱生产中的清真供应链风险。该研究通过文献综述、专家访谈和实地观察，识别了涵盖原材料、生产过程、生产设备、包装、储存和分销六个风险类别的23项风险因素，并由8位领域专家（包括3名 certified halal auditors 和5名虾酱生产商）进行评估。FBWM结果表明，生产设备相关风险和储存相关风险最为关键，特别是生产设备的材料吸水性（absorbency）以及储存布局中的污染脆弱性；DEMATEL进一步揭示了关键因果风险，其中产品受非清真物品污染以及分销处理不当成为影响下游失效的主导驱动因素。这些发现为制定针对性的缓解策略提供了结构化基础，重点关注设备卫生、受控储存设计和物流操作中的隔离协议。该框架为强化传统食品供应链中的清真诚信提供了系统化、数据驱动的方法，并为中小企业（SMEs）、清真审核员和政策制定者提供了实践指导。
**研究背景与问题提出**
印尼的清真食品部门在2014年第33号法律（Undang-Undang No. 33 of 2014）及2021年第39号政府条例（Peraturan Pemerintah No. 39 of 2021）和2024年第42号政府条例（PP No. 42 of 2024）建立的强制性清真认证框架下持续扩张。这些法规旨在确保市场上流通的所有产品符合伊斯兰法律，反映印尼多数穆斯林人口的需求。然而，清真保证在传统食品供应链中的技术实施仍具挑战性，因为许多微型、小型和中型企业（MSMEs）在有限的过程标准化、非正式供应商网络、手工操作实践和薄弱文件系统的条件下运营。在此条件下，清真风险不仅是监管合规问题，也是涉及污染、可追溯性、卫生、储存和分销控制的运营风险管理问题。这些问题在传统食品生产系统中尤为明显，其过程 largely manual、分散化且变异性高。
虾酱（shrimp paste）是印尼最突出的传统发酵调味品之一，由虾或磷虾制成，偶尔混合鱼类以增强风味复杂性。它在印尼美食中具有显著的文化和烹饪重要性。然而，确保虾酱生产中的清真诚信面临独特挑战，因为传统发酵实践通常在开放和弱控制环境中进行，增加了微生物污染和暴露于非清真杂质的风险。此外，MSME生产者常面临经济和信息约束，包括高认证成本和对清真标签要求的有限认识。与标准化工业食品生产不同，虾酱加工涉及露天干燥、重复手工接触、共享设备、非正式储存区域和第三方分销渠道。这些特征创造了相互连接的清真风险路径，某一阶段的失效可能传播到供应链的其他阶段。
虾酱生产中的清真风险在供应链的多个阶段产生，包括原材料的清真状态和可追溯性、共享或充分隔离的加工设施中的交叉污染潜力、露天干燥期间暴露于非清真污染物、以及由第三方物流供应商管理的储存和运输系统中的脆弱性。人力资源相关风险（如低意识、不足培训和操作错误）进一步增加了不合规的可能性。因此，确保清真诚信需要一种综合风险管理方法，支持以卫生控制、有效治理机制和数字可追溯性技术的战略性采用。更重要的是，此背景下的清真风险评估需要一种能够识别哪些风险最关键，并解释这些风险在供应链结构内如何相互影响的方法。
**现有研究的不足与本研究的创新**
有效的清真食品供应链风险管理超越合规，涵盖所有运营阶段的风险结构化识别、评估和缓解。虽然ISO 31000和ISO 22000等基于风险的方法提供了食品安全和操作控制的标准化框架，但它们与清真特定要求的一致性在传统食品部门中仍未充分发展。尽管清真供应链风险管理文献已有所增长，但大部分研究主要集中在农业、畜牧业和加工食品商品上。先前研究运用了最优-最劣法（Best Worst Method, BWM）、模糊最优-最劣法与风险缓解数（Risk Mitigation Number, RMN）、供应链运营参考（Supply Chain Operations Reference, SCOR）模型与风险屋（House of Risk, HoR）集成、基于DEMATEL的分析、模糊层次分析法（Fuzzy AHP）、Delphi–MRPN以及基于区块链的失效模式与影响分析（FMEA）系统等方法。这些方法成功识别了与污染、供应商可靠性和过程不合规相关的风险。
然而，许多先前研究存在三方面局限。第一，若干方法主要生成优先排序，而未解释清真风险在供应链阶段间传播的因果机制。第二，DEMATEL等因果方法常在未先基于相对关键性筛选风险因素的情况下应用，这可能降低所得缓解策略的管理聚焦度。第三，大多数研究在相对正式化的食品部门中进行，而由MSME生产的传统发酵渔业产品仍未得到充分检验。
因此，本研究解决的未解决科学问题不仅是如何列举虾酱生产中的清真风险，更在于如何识别优先风险并揭示它们在基于MSME的传统供应链中的因果相互依赖性，其中经验性运营数据有限，专家判断变得至关重要。这一区分很重要，因为传统食品系统中的清真失效很少是孤立的；它们常源于与设备、储存、包装、处理和分销相关的相互作用风险因素。本研究的创新性在于开发一种集成了模糊最优-最劣法（FBWM）和决策试行与评价实验室（DEMATEL）技术的综合分析框架。FBWM能够在不确定性和主观专家判断下进行结构化风险优先排序，而DEMATEL捕捉和映射风险因素之间的因果交互，特别是污染相关风险，从而识别系统范围脆弱性的主导驱动因素和根本原因。该研究的独特贡献在于将此集成框架应用于传统发酵虾酱供应链，并将其与三个分析输出相链接：风险优先权重、因果影响结构和针对性缓解策略。
**研究方法与技术路线**
本研究整合了用于风险优先排序的FBWM和用于因果关系分析的DEMATEL技术。该组合方法论框架既能对风险因素进行定量排序，又能定性理解清真供应链内风险之间的相互依赖性和因果交互。专家判断作为分析过程的基础，数据收集自8位领域专家组成的小组，包括3名 certified halal auditors 和5名虾酱生产商。专家选择标准遵循明确的三步流程：第一，基于虾酱生产和/或清真保证系统（HAS23000）知识进行选择；第二，评估虾酱业务和清真食品审核经验；第三，最低学历要求为高中毕业。8位专家符合这些标准。
所有判断独立收集以减少锚定偏差，随后使用模糊几何平均（Fuzzy Geometric Mean, FGM）方法进行聚合，以减少个体偏差并提高评估过程的稳健性。为进一步评估专家间一致性，计算了Kendall协调系数（Kendall's W），得到W=0.6，表明中等一致性。因此，进行了敏感性和稳健性分析，以检验最终排名和因果-效应分类是否在专家判断变化的情况下保持稳定。
FBWM计算使用三角模糊数（Triangular Fuzzy Numbers, TFNs）将数值标度转换为语言模糊标度，通过去模糊化过程将模糊权重转换为清晰数值，并计算最优优先值（Optimal Priority Value, PV）和一致性比率（Consistency Ratio, CR）以确保专家判断的可靠性。DEMATEL方法则通过构建初始平均矩阵、计算规范化直接关系矩阵、推导总关系矩阵，识别调度者和接收者群体，并构建影响有向图，以可视化风险因素之间的因果关系。
**主要研究结果**
FBWM结果显示，六个主要风险类别的权重分别为：原材料（RW）0.178、生产过程（PP）0.161、生产设备（IP）0.215、包装（PC）0.118、储存（SP）0.190、分销（DP）0.142。生产设备类别具有最高相对权重（0.215），表明与生产设备相关的风险对清真诚信构成最大威胁。具体而言，生产设备材料（IP1）以最高全局权重（0.127）排名第一；储存设施的空间布局以防止污染（SP1）以全局权重0.109排名第二；包装材料类型（PC1）以全局权重0.066排名第三。产品受非清真物品污染（DP4）以全局权重0.064排名第四；原材料和添加剂处理以防止najis污染（RW4）以全局权重0.059排名第五。
DEMATEL因果分析基于正向D–R值识别了关键风险驱动因素。最具影响力的因果因素是产品受非清真物质污染（D–R=0.955），其次是分销过程中产品处理不当（D–R=0.692）和使用受najis污染的生产设备（D–R=0.448）。其他因果因素包括：生产设备卫生计划安排（0.289）、发酵过程控制（0.237）、盐和色素混合过程（0.199）、包装材料储存位置（0.147）、包装材料选择（0.078）、储存设施清洁度（0.013）。相比之下，原材料处理（RW4, D–R=–0.803）、添加剂材料（RW2, D–R=–0.632）等被归类为效应因素，主要受其他风险因素影响。
基于D+R值，处理原材料和添加剂以防止najis污染具有最高的突出值6.124，表明其在模型中的关键重要性。然而，其负向D–R值表明该因素更多是受其他因果因素影响的 outcome risk 而非主要驱动因素。
**稳健性检验**
敏感性和稳健性分析通过将FBWM权重系统调整±5%和±10%进行。结果表明，集成FBWM–DEMATEL模型表现出强稳健性，在所有扰动情景下，前三大风险排名未发生变化，因果-效应组分类也未出现转变。这证实了分析框架的稳定性，专家输入中的小变化未实质性影响研究的整体结论。
**风险缓解策略**
基于DEMATEL分析的因果结构，研究人员提出了针对性的风险缓解策略。在盐和色素混合阶段，必须仅使用清真认证成分，严格监控原材料采购以防止非清真污染物的引入。发酵过程应在严格卫生条件下进行，支持以严格的微生物控制。在生产设备方面，清真专用设备与潜在najis暴露设备之间必须实现清晰的物理和程序隔离，制度化的清洁验证程序必须建立，设备卫生计划应系统设计、一致实施并正式记录。
在包装方面，应优先选择经官方清真认证且不含可疑清真状态成分或添加剂的材料。包装储存设施必须在清洁、无污染环境中维护，配备适当的温度和湿度控制。分销阶段需要与物流服务提供商建立正式承诺，确保产品处理程序完全符合清真要求，包括保证清真虾酱产品不与非清真货物发生直接或间接接触，实施清真与非清真分销渠道的隔离，以及专用清洁车辆和容器的使用。
**讨论与意义**
本研究结果为清真供应链管理提供了重要见解。FBWM结果揭示上游物理组件——特别是设备、储存布局和包装材料——是降低所研究供应链特定背景下清真风险的关键杠杆点。DEMATEL分析进一步显示，清真风险在传统虾酱生产中是系统性的、多阶段的和基于交互的，而非源于单一孤立来源。
生产设备材料的高优先级源于其与原材料、中间产品和环境污染物的直接暴露。由多孔或吸水性材料制造的设备特别容易保留杂质，从而促进交叉污染。这与水产养殖部门的研究发现一致，其中受污染的加工设备被发现有损最终产品的清真诚信。与先前主要强调更正式化清真食品部门的研究相比，本研究突出了传统MSME生产中更以基础设施为导向的脆弱性，其中设备标准化和清洁验证往往有限。
储存相关风险的高突出值强调维护无污染储存环境的战略重要性。次优的储存设计和不良的设施管理可能促进清真与非清真材料之间的无意接触，从而增加交叉污染概率。这对于家庭规模或小作坊生产尤为重要，因为储存空间可能与其他材料或家庭活动共享。
分销阶段的污染风险尽管在FBWM中未获最高权重，但其存在表明下游物流仍是关键控制点，特别是当传统产品通过非正式或第三方渠道分销时。这与先前研究中记载的清真供应链 contamination risks 可能在物流、批发和食品服务中尤为突出的发现一致。
**研究结论**
本研究通过集成FBWM和DEMATEL，同时实现了清真风险的优先排序和因果结构的揭示——这一分析视角在先前研究中仍有限，特别是对传统发酵食品产品而言。与先前主要强调原材料认证、物流污染或一般清真保证实践的研究相比，本研究扩展了讨论，显示设备卫生、储存布局、包装控制和分销处理可能作为更广泛的清真风险传播系统的组成部分而相互作用。研究结果为从业者设计有针对性的干预措施提供了结构化基础，同时为政策制定者提供了加强小规模食品工业清真治理的证据。
研究的主要实际应用在于，生产者和利益相关者应将资源分配到具有最大影响的关键领域，并在清真供应链内建立协作伙伴关系以共同缓解风险。缓解策略必须以综合和全面的方式实施：首先使用清真认证原材料；严格监控材料来源以防止与非清真物质交叉污染；实施卫生发酵过程和严格的微生物控制；确保清真与潜在污染生产设备之间的严格隔离，支持以验证的清洁程序、常规验证和记录卫生计划；选择清真保证的包装材料并配合符合卫生标准的适当储存条件；在分销阶段与物流服务提供商密切合作，确保隔离的分销渠道、专用清洁车辆和适当的容器系统。
尽管有这些贡献，本研究受限于专家数量较少且聚焦于单一传统产品，专家间的中等一致性水平也表明结果应谨慎解读。未来研究应涉及更广泛的利益相关者群体、多地区案例研究或纵向评估，以捕捉演变中的风险模式，并纳入政府法规、清真认证机制和不断变化的消费者行为等外部变量。
