ICS03.120.99 CCS A 00 中华人民共和国国家标准 GB/T41790—2022 智能消费品质量安全改进指南 Guidelines for quality safety improvement of intelligent consumer product 2022-10-12实施 2022-10-12发布 国家市场监督管理总局 发布 国家标准化管理委员会 GB/T41790—2022 目 次 前言 1 范围 2 规范性引用文件 术语和定义 基本原则 5 改进过程 6 质量安全信息收集 7 质量安全风险识别 8 质量安全分析 质量安全改进 参考文献· GB/T41790—2022 前言 本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任， 本文件由全国消费品安全标准化技术委员会（SAC/TC508）归口。 本文件起草单位：北京航空航天大学、小狗电器互联网科技（北京）股份有限公司、好孩子儿童用品 有限公司、蒙娜丽莎集团股份有限公司、太平洋未来科技（深圳）有限公司、中国标准化研究院、厦门银祥 恒科技研究院有限公司、桂林优利特医疗电子有限公司。 本文件主要起草人：王理、许应成、李莹、徐洲、张方凯、宁秀丽、吴倩、周文、姚国祥、张旗康、孙保均、 谷世锋、吴国林、丁玉珍、李文洁、檀冲、韩晓、郝苗、闫实、曾宝儿、吕振兴、张冰、刘金鹏、南征、张志刚、 胡文。 GB/T41790—2022 智能消费品质量安全改进指南 1范围 本文件给出了智能消费品质量安全改进的基本原则、改进过程、质量安全信息收集、质量安全风险 识别、质量安全分析及质量安全改进的具体内容 本文件适用于指导各类组织开展智能消费品质量安全改进的相关活动。 2规范性引用文件 2 本文件。 GB/T28216消费品质量安全因子评估和控制 通则 GB/T28803消费品安全风险管理导则 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 消费品 consumer product 主要但不限于为个人使用而设计、生产的产品，包括产品的组件、零部件、附件、使用说明和包装。 ［来源：GB/T35248—2017，2.2］ 3.2 智能intelligence 具有人类或类似人类智慧特征的能力 注：人类或类似人类的智慧特征，表现为在实现某个目的的过程中，总会经历一个或多个的感知、决策、执行的过程 或过程循环，并在其中通过不断学习，提高自身实现目的的能力和实现目的的效率与效果；本文件认为，在体现 人类或类似人类的智慧特征上，感知、决策、执行和在其中的学习的各项能力和过程具有不可或缺性。 ［来源：GB/T28219—2018，3.1] 3.3 质量安全改进 quality safetyimprovement 针对产品存在的质量安全风险，改进产品的设计、生产、储运、销售、使用等过程，以降低产品质量安 全风险。 4 基本原则 对用户使用过程数据收集、分析和使用之前保证消费者知情同意，且不侵犯个人隐私 智能消费品质量安全改进是一个长期的过程，通过持续关注智能消费品的质量安全，不断分析相关 数据，发现质量安全风险，改进智能消费品的设计、生产、储运、销售、使用等过程，从而持续改进质量 1 GB/T41790—2022 安全。 对整个系统进行综合全面的分析，从智能消费品全生命周期出发，发现质量安全风险，制定改进方 案，对智能消费品质量安全进行全面改进 5改进过程 智能消费品的质量安全改进以有效的信息为基础，有效利用智能消费品在设计、生产、储运、销售、 使用等过程中信息采集的便利性，采用信息技术将企业内部和外部各个流程联通，实现智能消费品全生 命周期的数据收集和处理，对智能消费品质量安全风险准确识别，并分析出风险发生的原因，进而制定 有效措施加以改进，达到提高智能消费品质量安全的目的。智能消费品质量安全风险管理宜符合 GB/T28803中的规定 智能消费品质量安全改进从四个方面循环进行，分别是质量安全信息收集、质量安全风险识别、质 量安全分析和质量安全改进，过程如图1所示。 持续改进 质量安全信息收集 质量安全风险识别 质量安全分析 质量安全改进 图1智能消费品质量安全改进过程 6质量安全信息收集 6.1概述 售、使用等过程中的生产设备和智能消费品本身具有的智能化特点，采用信息技术尽可能多地收集智能 消费品全生命周期内质量安全相关的信息，形成智能消费品从工厂到消费者的全流程质量安全数据采 集，确保发生质量安全事故后，能够全流程溯源定位造成事故的原因，为智能消费品质量安全改进提供 支持，具体可分为设计、生产及加工过程数据，储运和销售过程数据，用户使用过程数据。 6.2 2设计、生产及加工过程数据 智能消费品设计、生产及加工过程数据可包括： 智能消费品的设计文档； 智能加工设备对材料、半成品的感知数据； 一原材料和各个零部件的质检数据： 一各加工工艺过程的技术参数； 一生产加工时的环境数据； 一软件系统开发过程中的资料； 设计、生产及加工过程中的其他数据 6.3 3储运和销售过程数据 储运过程的数据可包括： 是否发生剧烈碰撞、震动等可能会造成质量安全风险的事件； 2 GB/T41790-—2022 储运过程中的环境温度、湿度。 销售过程的数据可包括： 智能消费品的维修数据； 消费者投诉数据； 相关质量索赔数据； 销售过程其他数据。 6.4用户使用过程数据 充分利用智能消费品所具有的智能化特性，对使用过程中使用对象、使用环境和自身状态的相关数 据及其他数据进行采集，智能消费品使用过程数据如图2所示。 智能消费品 使用过程数据 使用对象 使用环境 身状态 其他数据 的数据 的数据 的数据 图2J 用户使用过程数据 使用对象的数据可包括： 使用对象的特征，如年龄、知识水平、身体状况等不含个人隐私的信息； 使用行为，风险发生时使用者正在进行的活动； 其他的使用对象数据 使用环境的数据可包括： 使用场所； 所处环境的环境温度； 所处环境的空气湿度； 户内或者户外； 其他使用环境数据。 自身状态的数据可包括： 在发生质量安全事故时智能消费品的各项指标； 用途； 使用时长和频率； 其他自身状态数据。 其他数据可包括： 监督抽查数据； 网络奥情监测数据； 投诉举报数据； 召回通报数据等。 7质量安全风险识别 根据智能消费品全生命周期中采集的数据，明确智能消费品质量安全风险存在的情况，对所面临的 3 GB/T41790—2022 以及潜在的风险加以判断、归类整理并对风险的性质进行鉴定。在遵循信息完整性、智能化原则的基础 上，对智能消费品相关的设备固件、控制系统、后端信息系统等组成部分的质量安全风险进行全面的识 别。智能消费品质量安全风险因子识别宜符合GB/T28216中的规定。 质量安全风险识别阶段主要任务包括： 确定现有的和潜在的智能消费品质量安全风险； 一确定智能消费品质量安全风险的后果； 确定应予以改进的和可接受的智能消费品质量安全风险 质量安全风险识别的途径一般包括但不限于以下方面： 智能消费品自身产生及远端系统生成的数据； 智能消费品的质量安全数据报告； 一消费者投诉； 智能消费品伤害事件媒体报道； 相关数据库信息，如召回、通报等； 一 相关法律法规、标准； 一智能消费品安全性能检测； 一一行业专家、科研人员的研究报告： 其他途径。 智能消费品质量安全风险的类型因智能消费品的不同而有所区别，一般包括但不限于以下方面： 设备固件的安全风险，即智能消费品在硬件设备方面的安全风险； 一功能性风险，包括：智能消费品功能的完备性、可靠性方面的风险，因内置于产品本身软件系统 存在的缺陷导致的功能方面的风险，具有远程交互、控制功能的产品因云端软件的缺陷导致的 风险等； 信息安全风险，即智能消费品在信息的保密性、真实性、完整性等方面的风险； 一电磁兼容性风险，即智能消费品在辐射杂散、静电放电、抗电磁干扰等方面的风险； —其他质量安全风险。 8质量安全分析 根据智能消费品风险识别的结果，分别对这些质量安全风险产生的原因加以深入分析，找到质量安 全风险发生根本原因。智能消费品质量安全风险主要是由智能消费品自身的不安全状态、消费者的不 安全行为、不良的智能消费品使用环境的相互作用造成的，包括但不限于以下原因。 a）消费者的原因： 1）消费者使用智能消费品时误操作、超出产品规定功能之外的非预期使用等： 2）对消费者培训不足，使得消费者在使用时对相关智能消费品安全知识不了解或安全意识 淡薄； 3） 消费者的行为能力存在障碍等心理和生理因素。 b）环境的原因： 1) 在超出规定的使用环境要求的恶劣环境下使用，如高热、低温、潮湿等； 2）在信息传输过程中，受网络中断、干扰造成的信息中断和错误。 c） 自身缺陷的原因： 1）设计不合理，尤其是内置软件和远程控制软件设计不合理； 2）功能不完备； 3）功能不可靠； 4 GB/T41790—2022 40 未按要求生产或生产工艺未达标，无其是内置软件和远程控制软件的开发不达标： 5） 未针对可能出现的质量安全风险提供合理的防护措施； 6） 未针对可能出现的质量安全风险给出合理的警示； 7) 储运、销售阶段对智能消费品造成损害； 8） 其他方面的产品缺陷 9质量安全改进 9.1 改进措施 宜根据质量安全分析结果，围绕智能消费品全生命周期，制定改进措施。主要改进措施如下。 使用者的原因： 1) 改进不合理设计： 2) 完善非正常使用的报警功能； 3) 增加物理防护措施； 4) 增加技术防护措施；