臺灣博碩士論文加值系統

HACCP為國際通用之食品安全管理制度，基於風險評估基礎，國際標準組織與我國法規要求食品業者應對危害發生之嚴重性與發生頻率進行評估，本研究針對潛在危害之嚴重性與可能性評估項目建立層級架構，運用模糊層級分析法降低風險評估過程的不確定性與主觀意識影響，將風險評估項目納入權重概念，利用量化結果劃分風險等級、建立風險矩陣，並以食品安全事件為應用案例，評估本研究所建立之風險矩陣的適用性。
模糊層級分析法結果顯示潛在危害發生之嚴重性評估項目整體權重值由高至低依序為健康傷害 (0.3436)、影響人數 (0.2300)、生產損失 (0.1733)、財產損失 (0.1518)、特定族群 (0.0595)、公司聲譽 (0.0419)；潛在危害發生之可能性評估項目整體權重值由高至低依序為健康傷害 (0.3517)、影響人數 (0.2347)、財產損失 (0.1734)、生產損失 (0.1554)、特定族群 (0.0453)、公司聲譽 (0.0395)。利用風險評估項目權重值求得高風險指數曲線為37.61 %、中風險指數曲線為16.67%、低風險指數曲線為4.40%，將7×7的風險矩陣化分為三個風險等級，其分配分數範圍依風險等級低至高分別為1至2分、3至12分、14至49分。專家問卷中由主觀判斷所得之風險矩陣，其風險等級分配分數範圍依風險等級低至高分別為1至16分、18至30分、35至49分。將本研究修正後之風險矩陣與主觀建立之風險矩陣套用於食安事件案例結果顯示，本研究利用模糊層級分析法修正後之風險矩陣判定導致事件發生之關鍵步驟中，潛在危害皆為顯著危害，與案例實際狀況符合，顯示修正後之風險矩陣適用於評估生物性、化學性與物理性危害發生之嚴重性與可能性，而以主觀方式建立之風險矩陣則在評估物理性危害時有低估風險的情況。
本研究運用模糊層級分析法量化風險評估項目，建立適用於食品業之風險矩陣，可改善主觀判斷的模糊性，由案例應用結果顯示善用風險評估工具將有助於預防食品安全事件發生。本研究修正之風險矩陣可調整評估尺度以符合不同產業之特性，作為食品業選用風險評估工具之參考。

HACCP is a globally recognized food safety management system. While developing the risk-based HACCP plan, CAC guideline and ISO standards require food companies to evaluate the severity and frequency of an identified potential hazards. This study aims to establish an methodology to assess the severity and likelihood of potential hazards which adopted FAHP (fuzzy analytic hierarchy process) to reduce the uncertainty and subjective impact of the risk assessment process, as well as incorporating weighted risk assessment criteria to quantify and classify risk levels, developing a 7×7 risk matrix. Finally, three food outbreak incidents occurred in the past were applied to evaluate the applicability of the risk matrix established in this study.
Results of FAHP suggested that the weighted values of the seriousness assessment of the potential hazard were in the order of health consequence (0.3436), affected victims (0.2300), cost of production loss (0.1733), cost of property loss (0.1518), sensitive groups (0.0595), and lastly, the company’s reputation (0.0419). Furthermore, the weighted values of the likelihood assessment of the potential hazard were in the order of health injury (0.3517), affected victims (0.2347), cost of property loss (0.1734), cost of production loss (0.1554), sensitive groups (0.0453), and the company’s reputation (0.0395). Calculating both factors to construct a risk contour map resulted in the first curve with mean risk index (RI) = 37.61%, the middle curve with RI = 16.67%, and the last curve with mean RI = 4.40%. Consequently, the 7×7 risk matrix is divided into three risk levels: the low risk ranging from 1 to 2, middle risk ranging from 3 to 12, and the high risk ranging from14 to 49. In contrast, the risk matrix obtained by subjective judgement from FAHP experts is 1 to 16, 18 to 30, and 35 to 49, respectively. When applying the revised risk matrix to three food outbreak cases caused by chemical, biological, and physical hazards, representatively. Results are consistent with the actual situation of the cases, showing that the revised risk matrix is suitable for assessing the severity and frequency of food hazards, while the subjective risk matrix based on experts’ notions can usually underestimate some highly harmful physical hazards.
This study adopted FAHP to quantify risk assessment criteria and establish a risk matrix applicable to the food industry, which can improve the ambiguity of subjective judgments. The results of case applications show that the good use of risk assessment tools will help prevent food outbreak incidents. The revised risk matrix in this study can adjust the risk attribute scale to meet the characteristics of different industries as a reference for the selection of risk assessment tools for the food industry.

摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VI
壹、前言 1
一、研究背景與動機 1
貳、文獻整理 2
一、風險分析 (Risk analysis) 2
(一)背景及架構 2
(二)相關名詞定義 2
(三)風險評估 (Risk assessment) 3
二、風險矩陣 (Risk matrix) 5
(一)基本性質 6
(二)風險矩陣建立方法與應用 7
三、食品中的潛在危害 8
(一)危害種類 8
(二)我國歷年食品中毒案例 9
四、模糊層級分析法 (Fuzzy analytic hierarchy process, FAHP) 10
(一)層級分析法 (Analytic hierarchy process, AHP) 10
(二)模糊集合理論 (Fuzzy sets theory) 12
參、研究目的與架構 15
一、研究目的 15
二、研究架構 16
肆、研究方法 17
一、建立風險矩陣類別 17
(一)嚴重性分級 17
(二)可能性分級 20
二、模糊層級分析法 21
(一)模式建構 21
(二)問卷調查 26
三、等風險線 (Iso-risk contour) 27
伍、結果與討論 28
一、層級架構 28
(一)第一層：最終目標 28
(二)第二層：評估構面 28
(三)第三層：評估準則 28
(四)第四層：評估項目 28
二、問卷回收及一致性分析 28
三、評估指標之權重 29
(一)整合專家偏好、建立三角模糊數 29
(二)建立模糊成對比較矩陣 29
(三)各階層模糊權重計算 29
(四)解模糊化 29
(五)層級串聯 30
四、風險矩陣建立 34
(一)主觀建立之風險矩陣 34
(二)風險指數及風險等級 34
(三)修正之風險矩陣 35
五、實際案例應用 36
(一)案例一 36
(二)案例二 37
(三)案例三 38
陸、結論 40
柒、參考文獻 42
捌、附錄 47

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