批次清單結合Petri網追溯模型提高小麥粉加工過程追溯精度

王姍姍，趙春江※，錢建平，吳保國，陳 棟，宋英卓

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批次清單結合Petri網追溯模型提高小麥粉加工過程追溯精度

王姍姍1,2,3，趙春江1,2,3※，錢建平2,3，吳保國1，陳 棟1，宋英卓2,3

（1. 北京林業大學信息學院，北京 100083；2. 國家農業信息化工程技術研究中心，北京 100097；3. 農產品質量安全追溯技術及應用國家工程實驗室，北京 100097）

為解決小麥粉加工過程追溯質量安全信息交叉、單位個體追溯困難等問題，該研究在分析小麥粉加工流程和追溯關鍵信息的基礎上，研究基于批次清單的信息追溯方法，以加工時間為依據結合高津托圖（Gozintograph）數據結構構建批次清單（bill of lots，BOL），實現小麥粉產品信息和關鍵節點活動信息的精確追溯；在BOL的基礎上，利用魚骨圖和Petri網分別描述小麥粉質量追溯點的位置和危害指標；結合山東某面粉廠實際生產參數對追溯模型進行驗證，實現小麥粉產品與原料的批次關聯和其質量危害傳播路徑的預測。分析結果表明，通過使用BOL和Petri網追溯模型與傳統方法相比實現召回批次數量由7個減少到4個、危害因素查找數量由6個減少到5個。該研究提高了小麥粉追溯精度和缺陷召回效率，為糧食等小顆粒產品加工過程的追溯提供了理論支持。

農產品；模型；供應鏈；小麥粉加工；追溯；加工時間；批次清單；Petri網

0 引 言

追溯信息技術作為保障產品質量安全和控制的有效手段，已經成為大多食品和農產品企業處理質量安全事故，實現產品可追溯性以及快速處理缺陷產品等必不可少的技術和工具，自20世紀80年代以來在美國、歐盟、澳大利亞等國家及地區得到廣泛應用[1-3]。可追溯體系是通過記錄產前原料信息、產中加工信息、產后產品信息，并將信息有效傳遞和追蹤，進而加強產品質量安全監管、提高產品的質量安全的一種信息記錄、傳遞和查詢體系[4-6]。

近年來，隨著政府和民眾對食品質量安全的日益重視和追溯技術體系的不斷發展，國內外圍繞農產品質量追溯體系和不同農產品追溯系統展開了相關研究和應用[7-11]。Thakur等[12]利用EPCIS（EPC information services）架構和UML（unified modeling language）狀態圖研究了可追溯信息建模方法，并應用于食品供應鏈追溯體系中。楊信廷等[13-15]以蔬菜、生鮮等農產品為追溯對象，構建了追溯系統框架，實現了農產品安全生產管理和質量追溯。以上研究多針對產品加工過程物理形態未變化或存在簡單的批次混合過程，然而，小麥粉加工過程存在工藝復雜、環節眾多、批次混合復雜等特點，導致其信息追溯質量安全信息交叉、單位個體追溯困難等問題。國內外亦有學者對糧食、谷物的追溯體系和追溯方法進行了研究[16]，Thakur等[17]提出了一種用于谷物生產、存儲和交付過程中的管理的溯源方法，用動態仿真的形式實現谷物批次混合度的計算。Skoglund等[18]提出模糊溯源而且采用動態仿真的方法根據產品包裝數量來判別產品原材料的儲藏來源。Qian等[19]將二維條碼和射頻識別（radio frequency identification，RFID）技術相結合集成開發了面粉可追溯系統。梁琨[20]研制了噴印有Data Matrix二維條碼的谷物溯源顆粒，實現了糧食生產中實物流和信息流的連接。小麥粉加工環節是小麥粉整個追溯供應鏈中非常重要的環節，是小麥原料溯源和小麥粉運輸銷售的關鍵連接點[21]，但針對小麥粉加工過程批次和活動信息的精確追溯模型研究未可見。

李釗等[22]基于BOL利用符號化的追溯實體單元構建了海洋工程裝備項目的材料追溯模型。鄒宗峰等[23]構建了以譜系關系和批次清單為基礎的汽車部件的追溯方法。張蘋[24]研究基于 Petri 網的肉牛質量追溯模型，實現定位質量控制關鍵路徑的定位，并確定危害發生的控制點。本文借鑒工業生產制造企業中物料清單和批次清單的追溯方法，將其應用于小麥粉加工過程中，對批次清單的構建過程進行改進，引入時間變量，結合高津托圖數據結構實現關鍵信息的追溯；在此基礎上，構建影響小麥粉質量安全危害關系Petri網模型，定義其六元組表示質量追溯危害變化的整個過程，利用Petri網的動態特性估測危害傳播路徑，提高了小麥粉追溯信息的追溯精度和危害查詢效率，縮小了缺陷產品召回范圍。

1 小麥粉加工環節追溯鏈分析

1.1 小麥粉加工流程分析

通過對小麥粉加工企業現場調研分析總結得出，小麥粉生產加工過程主要經過原糧采購、原料存儲、毛麥配麥、清理潤麥、小麥研磨、小麥粉包裝、小麥粉存儲和銷售等過程。其具體流程為：小麥在主產區種植收獲后，按種植戶和生產企業需求由專門車輛運送至加工廠，通過初檢和復檢合格后過磅卸糧，以先進先出（first input first output，FIFO）的形式進入原麥倉存儲；根據小麥粉加工需求和計劃對不同等級小麥進行配比；之后經過一次清理、一次著水、二次著水和二次清理后進入凈麥倉；通過多次皮磨和心磨的研磨工藝對小麥進行研磨，并且進行篩理、清粉、松粉和打麩過程，在研磨過程中需進行在制品檢測；加工完成后進行小麥粉入粉倉和抽檢，最后對小麥粉計量包裝并進行成品檢驗，打包完成后入庫存儲或者按訂單規格出庫銷售[21]。具體加工工藝流程如圖1所示。

圖1 小麥粉生產加工工藝流程

1.2 小麥粉加工環節追溯信息分析

小麥粉生產過程中追溯信息種類繁多，各信息之間的關聯比較復雜，尤其是生產過程導致的批次之間的界限模糊，這就使得對小麥粉生產環節的追溯相對困難。因此，按照小麥粉生產加工特點將追溯信息分為2類，分別為小麥粉原料信息和活動信息；其中，原料信息是以批次為單位原料、成品和半成品的物料信息，活動信息是小麥粉生產過程中不同加工工藝和設備產生的信息。通過對以上信息的追溯，實現小麥粉加工過程追溯，從而實現對小麥粉整個供應鏈的追溯。具體指標如表1所示。

表1 小麥粉追溯信息

注：A、A1、B、B1、C、D為調研單位根據小麥檢驗結果分類的等級。

Note: A, A1, B, B1, C, and D are the grades classified by the research unit based on the wheat test results.

以上信息包含加工過程中所有小麥粉可追溯質量影響因素，能夠滿足企業和消費者對小麥粉追溯在深度和寬度的要求，起到降低小麥粉產品質量安全風險和降低缺陷產品召回規模的目的。

2 基于Gozinto圖的BOL構建

2.1 BOL樹結構

小麥粉加工過程信息追溯是在小麥粉加工企業內部，以批次為基礎，通過分析小麥粉與其原料的批次組成關系和工藝過程，追溯原料批次，以確定缺陷產品的規模和范圍的過程。因此，確定小麥粉的原料批次信息和加工節點活動信息是追溯的關鍵。本文研究基于批次清單的方法實現信息的追溯，批次清單（BOL）是定義產品批次構成過程的文件，是在產品生產過程中形成的可以確定構成最終產品的原料或部件的種類和數量的清單，能夠為信息追溯的實現提供一種信息化手段[25-27]，BOL樹型結構是其常見的表現形式，如圖2所示，是一種小麥粉成品的BOL樹型結構。

BOL樹常用的數據結構存儲方法主要有層次編碼法和高津托圖（Gozintograph）法。層次編碼在表結構中加入專門的字段編碼表示其在BOL樹中的位置和父子關系，該方法查詢搜索速度快，但結構維護復雜，修改更新不靈活；高津托圖法使用屬性表和關系表進行關聯存儲，該方法結構靈活，插入、更新等操作簡潔，但查詢搜索復雜度較高[28-30]。由于小麥粉BOL樹需要頻繁更新且樹結構層次有限，本文采用高津托圖法構建小麥粉BOL樹。

圖2 小麥粉BOL樹結構

2.2 BOL的構建過程

采用高津托圖法的BOL是以節點加工時間為依據進行構建，小麥粉加工過程節點的劃分依據企業加工流程的細化程度，本研究根據1.2節追溯信息采集節點和原料進入生產線位置確定。構建流程如圖3所示。

圖3 BOL構建流程圖

小麥粉BOL構建過程分為4個步驟：

1）當小麥粉完成包裝后，掃描包裝袋上的標識，建立BOL根節點P，根節點屬性中采集包裝時間；

2）根據企業生產計劃，輸入生產各環節管道流速，加入管道截面積和存儲倉容量等生產線數據，得出各環節生產時間，進而計算總加工時間和輔料進入生產線到生產結束的時間1如式（1）~（2）。

式中表示生產線環節；1,…,；表示輔料進入生產線的環節。

通過以上參數求解子節點批次，原料的批次()為時刻進入生產線的批次，輔料的批次()為1時刻進入生產線的批次，如式（3）、（4）所示。各活動環節的檢測信息(z)為時刻之后的采集信息，如式（5）所示。()、()、(z)根據小麥粉加工現場記錄數據得到，、對應進入生產線小麥批次（編碼），z對應活動信息。

3）根據設定的時間頻率和當前時間計算子節點批次的變化情況，判斷依據f()是否等于0，f￠()計算方法如式（6），代入上文，若為0，則循環執行步驟（1）更新BOL樹，若不為0，則該時段所有產品BOL相同。

式中表示當前時間；1表示當前批次開始進入生產線時間；￠表示小麥粉物料清單中原料和輔料；M￠表示￠批次原料（輔料）總質量，該變量在原料收購階段采集，kg；1表示原料流出原料倉的流量，kg/s。

4）采用Gozinto圖法構建BOL存儲結構，利用2張表表示BOL樹的層次結構，分別為屬性表和關系表，屬性表存儲根節點和子節點追溯信息，結構關系表存儲節點間“父---子”關系。

3 小麥粉加工過程Petri網模型構建

在小麥粉BOL“父-子”節點的基礎上，為提高對小麥粉質量安全問題危害因素的查找效率，針對小麥粉加工工藝復雜、生產鏈長、環節眾多、動態變化等特點，建立小麥粉Petri網模型，Petri網具有比較嚴格的數學基礎和較強的事件動態系統的描述能力，在系統動態特性分析方面具有優勢，能夠建立清晰的圖形表達小麥粉加工過程，描述其活動節點間的結構關系；定義六元組描述小麥粉加工中質量追溯危害變化的整個過程，利用Petri網動態性的特征估測危害傳播路徑，提高了質量危害關鍵點查找效率。本文在調研采集溯源關鍵活動信息的基礎上建立魚骨圖，描述追溯活動信息在生產線環節中的采集位置、危害指標以及節點間的因果關系；之后把魚骨圖轉化為Petri網模型，將生產加工過程中產生的化驗結果、環境等影響質量安全的活動信息進行分解、量化處理[31-32]。

3.1 追溯信息魚骨圖表示法

魚骨圖是用圖表的方式來表達結果與原因的關系，用于分析質量安全問題時，將多種原因用系統的方式圖解之，又稱為因果關系圖。另外，魚骨圖也可以用于生產中，用來形象地表示生產加工流程[24,33]。本文將改進的魚骨圖將小麥粉加工過程中小麥收購、加工處理、小麥粉包裝、出廠銷售4個環節作為主干（主刺），即小麥粉質量追溯信息所在位置和產生環節，用矩形表示；每個環節中需要采集的追溯信息指標用作為魚骨圖中刺；中刺采集指標下，更細節的量化數據作為魚骨圖的小刺。因此，小麥粉加工環節追溯信息魚骨圖如圖4所示。

圖4 小麥粉加工過程追溯信息魚骨圖

3.2 Petri網模型的構建

根據小麥粉加工環節追溯信息魚骨圖總結影響其質量的諸多因素，將小麥采購、加工處理、打包包裝到出廠銷售整個過程中可能造成小麥粉質量問題的所有復雜問題進行統計，將魚骨圖轉化為小麥粉Petri網模型，如圖5所示。

注：圖中圓圈代表有限位置，表示小麥粉加工過程危害因素；短矩形代表有限變遷，表示影響質量安全事件發生的過程。

在小麥粉質量危害Petri網模型中，定義PN(,,,, TL,0)6元組，表示小麥粉質量追溯危害變化的整個過程。{1,2,,13}為有限位置集合，位置表示系統的狀態，用圓圈表示；{1,2,…11}為有限變遷集合，變遷表示影響質量安全事件發生的過程，反映其事件傳播后變化情況，用短矩形表示；為到和到的有向弧集合，用單箭頭表示；表示流關系上的權函數，在這里規定為有向弧的條數；TL為變遷發生標簽集合，表示變遷發生的順序；0{0(1)0(2),,0(13)}為位置集合上的標識向量，表示系統的初始狀態，Petri網中用位置標識表示危害的分布情況，位置中令牌數為1或0，“1”表示該位置存在危害，“0”表示該位置不存在危害。小麥粉質量追溯Petri網模型中，變遷使能的條件為(p)1和(p,t)0，即該位置存在危害并且到變遷存在有向弧；在下使能的變遷引發后，系統中位置的令牌數重新分布，標識從而變成￠，由于本研究中位置危害事件發生后，下一階段產生新的危害標記（令牌），但是前一階段危害仍然存在，故對于?￠()可通過式（7）計算。

4 追溯模型驗證

4.1 驗證場景

本文選用山東某面粉加工企業實際單生產線作為追溯模型驗證場景，采用實際生產線數據應用追溯模型。對模型驗證所需條件進行說明：

1）對進入生產線的原料輔料批次、產出的小麥粉批次和加工過程中的檢測數據進行ID編碼，作為唯一識別產品批次的鍵值，ID編碼方式如表2所示，進入生產線原料和輔料部分批次如表3所示；

2）根據現場調研總結計算得出，山東某面粉加工企業實際生產線實際采集數據及構建BOL計算參數如表4所示，表中加工環節根據1.1小麥粉加工流程順序排列，存儲倉容量和加工實際為實際生產數據。

表2 ID編碼方式

本文驗場景模擬6個批次的小麥原料和2個批次的添加劑輔料進入小麥粉加工生產線，各個批次ID如表3所示。

表3 批次ID列表

表4 參數列表

4.2 驗證流程

根據4.1節構建的驗證場景，采用程序語言實現小麥粉信息追溯模型和Petri網危害因素查找，實現流程如圖6所示，首先，根據2.2節所述BOL構建過程建立小麥粉產品BOL樹結構，關聯小麥粉批次和原料批次、輔料批次以及檢測節點，能夠幫助企業和消費者實現小麥粉產品的信息查找和追溯；當小麥粉出現因原料、工藝問題導致的質量安全召回事件發生時，可能涉及到不同批次的小麥粉召回，通過對BOL的反向追溯能夠確定所有缺陷小麥粉的批次，實施產品召回；調用Petri網模型計算質量安全危害傳播路徑輔助企業排查和處理路徑中相關節點；通過BOL和Petri網相結合實現缺陷產品召回范圍和危害傳播節點的查找，輔助企業處理質量安全事件。

圖6 小麥粉追溯模型運行流程圖

追溯模型驗證流程實現具體如下：

1）構建了小麥粉產品批次編號為180211080001010115的BOL樹，產出該批次小麥粉的原料批次包括批次A、B、C、D，如圖7所示，以其中原料批次A樹枝為例，以加工時間為依據加入子節點，葉節點包括批次ID和入庫前原料檢測信息ID。當消費者通過可識別標識進行查詢時，通過對BOL的正向追溯實現從根節點批次到其組成的子節點批次的從上而下的信息追溯。

2）通過BOL確定缺陷產品召回范圍的過程涉及到正向追溯和反向追溯；通過遍歷BOL，獲取產品批次的原料批次節點；通過技術檢驗，確定缺陷的問題節點；最后，通過BOL的反向追溯，循環遍歷包含問題節點的所有產品批次，確定所涉及的缺陷產品批次及召回范圍。

3）以小麥批次A原料儲藏濕度過高和時間過長引起的小麥質量安全問題為例估測傳播路徑，從3.2節小麥粉Petri網模型圖中提取與其相關的危害因素，具體的質量安全危害分析Petri網模擬如圖8所示。

注：?代表BOL樹中活動節點的邊，R代表BOL樹中原料節點的邊。

注：p1代表小麥粉質量安全問題，p2代表小麥粉存儲條件不符、時間過長，p3代表輔料批次質量問題，p4代表原料批次質量問題，p5代表加工處理過程問題，p6代表小麥儲藏問題，p7代表小麥收購（原料初始）問題，p8代表霉菌超標，p9代表倉庫本身問題，p10代表倉庫儲藏環境，p11代表儲藏時間過長，p12代表儲藏溫度過高，p13代表儲藏濕度過高，t1~t10代表問題發生的變遷過程。

根據圖8所示，小麥原料儲藏濕度過高和時間過長分別13和11，令牌數為“1”，故0= {0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,1,0,1}，相應的關聯矩陣，如下所示。

矩陣中“1”表示存在從到的有向弧，“0”表示不存在。根據Petri網的使能規則，變遷過程為：

變遷11使能，TL0={11}，使能序列0=[00000000001]T，通過公式（8）計算得1={0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,1}；

變遷8,9使能，序列1=[00000001101]T，TL1={11,8,9}，2={0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1}；

循環計算，得到2=[00000101101]T，TL2={11896}，3={0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1}；3=[00010101101]T，TL3= {118964}，4={0,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1}；

4=[01010101101]T，TL4={1189642}，5={1,0,0, 1,0,1,0,1,0,1,1,0,1}；

根據變遷使能序列TL4得到小麥粉質量問題可能傳播路徑為{13108641}、{118641}

4）至此，通過BOL的構建、查找和Petri網模型的調用，追溯方法能夠確定因原料批次A儲藏濕度過高和時間過長因素導致的產品質量安全事件缺陷產品的召回范圍和危害傳播路徑。

4.3 追溯效果分析

在小麥粉質量安全召回事件緊急情況下，大批次追溯方法幾乎不可能將產品批次和原來批次精確的關聯和追溯，從而導致要將可能被污染的所有小麥粉成品的召回，造成企業召回成本的增長；并且在處理影響質量安全生產節點時，要將所有節點進行排查，造成時間成本的增長。應用本文研究的基于BOL和Petri網的小麥粉加工過程追溯模型在一定程度上可以節約召回成本和時間成本，如圖9所示，批次A~H為一定時間段進入生產線的原料，原料在加工過程中存在批次混合和質量安全信息交叉的特點，同樣，批次a~g為相關時間段小麥粉產出，圖中叉號表示質量危害點和缺陷產品，針對此場景比較結果如表5所示。

注：A~H為原料批次，a~g為相關時間段小麥粉產出批次，圖中叉號表示質量危害點和缺陷產品。

表5 追溯方法效果分析

傳統方法為當出現產品質量問題時的大批次追溯方法，即召回所有可能的缺陷產品，本研究方法為根據產品批次清單精確召回所涉及的缺陷產品。由圖9和表5可見，針對此模擬驗證場景，當因存儲環境濕度大導致原料批次A出現質量問題時，應用本研究方法小麥粉召回批次數量由7變為4，危害因素查找數量由6變為5，縮小了小麥粉召回范圍和危害因素查找范圍。

5 結論與討論

1）分析抽取了小麥粉加工流程和追溯信息項，詳細說明了小麥粉批次清單的構建方法和追溯查找流程，實現小麥粉產品批次的可追溯性，對比常規大批次追溯方法，提高了小麥粉追溯精度。

2）構建小麥粉加工過程質量安全危害關系Petri網模型，定義其六元組表示質量追溯危害變化的整個過程，利用Petri網的動態特性估測危害傳播路徑。

3）結合山東某面粉廠實際生產參數對追溯模型進行驗證，實現小麥粉產品與原料的批次關聯和其質量危害傳播路徑的預測。分析結果表明，通過使用BOL和Petri網追溯模型與傳統方法相比實現召回批次數量由7個減少到4個、危害因素查找數量由6個減少到5個，縮小了產品召回范圍，提高了企業查詢效率，節約時間成本。

綜上所述，追溯模型為糧食等小顆粒產品加工過程的追溯提供了理論支持，對糧油質量安全生產具有一定的借鑒意義。本文從加工時間角度對信息進行追溯，后續將從批次混合的動態過程方面進行深入分析，利用數學理論和模擬裝置進行研究，以更加貼近小麥粉實際生產，為提高其追溯精度提供參考依據。

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Bill of lots combined with Petri tracing model improving traceability of wheat flour processing

Wang Shanshan1,2,3, Zhao Chunjiang1,2,3※, Qian Jianping2,3, Wu Baoguo1, Chen Dong1, Song Yingzhuo2,3

(1.100083,; 2.100097,; 3100097,)

With the development of information technology and people’s awareness of food safety, traceability information technology has become an indispensable technology and tool for food and agricultural enterprises to handle quality and safety accidents, achieve product traceability, and solve the problem of defective products in time. Grain has a strategic position in China. The Chinese government and people have attached importance to the quality and safety of food. Wheat flour was one of the main grain products. However, the wheat flour processing was a complex technique, which was made up of many links, and had complicated batch mixing. Due to these characteristics, the traceability information of wheat flour quality and safety was crossed and it was difficult to trace the single individual. Most of the current tracing methods were not suitable for wheat flour traceability. Therefore, there was a pressing need to improve the precision of wheat flour tracing and solve its quality and safety problems by using raw materials and product batches as traceability units in wheat flour traceability. First of all, through case investigation, the processing flow of wheat flour was summarized, and the key nodes and traceability information affecting the quality and safety of wheat flour in the process were analyzed in this study. Then, the concept of batch list was introduced and the construction process was improved. The composition relationship and activity process of wheat flour and raw materials batch were analyzed. The relevant parameters in the production line such as flow volume and storage capacity were added to build and update the batch list based on the node processing time. Gozintograph method was used for data storage. The construction process and information tracing of BOL (bill of lots) were described in detail, which can achieve the accurate tracing of product information and key node activity information. On the basis of BOL’s “parent-child” node, the location of wheat flour quality traceability points, hazard indicators, and structural relationships between nodes were clearly described using fishbone maps. The fishbone map was transformed into Petri net to construct the Petri net model of quality and safety relationship during wheat flour processing. The information that affected wheat flour quality and safety in wheat flour processing, such as laboratory results and environment conditions, was decomposed and quantified. The entire process of quality tracking hazard change was expressed by defining Petri Net’s six-tuple. The dynamic characteristics of Petri net were used to estimate the pathway of hazard propagation, and the efficiency was improved. The batch list of wheat flour was constructed by using practical cases to prove the accuracy of Petri net and the feasibility of the tracing method. The results showed that BOL can analyze material batch information and activity information, and trace the information of wheat flour processing. By using the tracing model for wheat flour processing based on BOL and Petri, the number of recalled batches was reduced from 7 to 4 and the number of hazards searched was reduced from 6 to 5 compared to the traditional method. The Petri net model can quickly and effectively predict the hazard propagation pathway and improve the tracing accuracy of wheat flour and the efficiency of defects recalling. The results provide theoretical support for the traceability of grain and other small-sized products, as well as the information technology of traceability for related production enterprises.

agricultural products; models; supply chain; wheat flour processing; traceability; processing time; BOL; Petri net

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.034

TP301

A

1002-6819(2018)-14-0263-09

2018-02-05

2018-05-09

國家自然科學基金面上項目“連續閉環加工中智能柔性追溯模型構建及系統驗證：以小麥粉加工為例”（31671593）；北京市農林科學院2017年度科研創新平臺建設（KYCXPT201723）聯合資助

王姍姍，博士，主要從事農產品質量安全管理與追溯技術研究。Email：wss8889@126.com

趙春江，研究員，博士，主要從事農業信息技術研究。 Email：zhaocj@ nercita.org.cn

王姍姍，趙春江，錢建平，吳保國，陳 棟，宋英卓.批次清單結合Petri網追溯模型提高小麥粉加工過程追溯精度[J]. 農業工程學報，2018，34(14)：263－271. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.034 http://www.tcsae.org

Wang Shanshan, Zhao Chunjiang, Qian Jianping,Wu Baoguo, Chen Dong, Song Yingzhuo.Bill of lots combined with Petri tracing model improving traceability of wheat flour processing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(14): 263－271. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.034 http://www.tcsae.org