今年5月份，国家食药监总局相继发布了2014年及今年第一季度婴幼儿配方乳粉监督抽检情况通报。通报显示，河北省相关乳品企业被抽检样品全部合格。
为增强食品安全监管工作的针对性和有效性，防控和消除安全隐患，省食品检验研究院在以往食品安全风险监测工作的基础上，科学运用信息化手段，积极探索预警管理模式，以乳制品为切入点，建立并完善了乳制品安全风险监测数字化预警模型。依据该模型系统，收集到大量相关数据，对发现的问题及时进行了分析处理，提高了乳制品安全监管水平。
运用统计学和数学原理，发现安全风险提出预警信息
省食品检验研究院风险预警研究部部长李挥介绍，乳制品安全风险监测数字化预警模型基于统计学和数学原理，创新监测分析方式和内容，多手段、深层次解析生产过程、市场供求、生产行为、企业自检、监督抽检等信息，科学总结蛋白质含量等关键研判指标与产品风险程度的关系，弥补了传统的单纯依靠检验进行评价分析的不足。
预警模型的监测内容主要包括蛋白质含量、原料乳供求价格、原料乳采购和产品数量、原料与成品换算关系、河北省生产区域分布等。同时，借鉴国内外先进的食品安全风险预警模型，对采集信息进行深层统计、分析，实现发掘式风险预警。该项目主要应用6种分析方式：趋势分析、比较分析、供求分析、历史分析、地域分析、工艺分析。
以蛋白质含量监测为例，预警模型能够依据统计学和数学原理，做到传统靠检验所做不到的工作。蛋白质含量是原料乳和乳制品最关键的质量指标，是企业原料收购成本、成品价格定位的重要依据，也是近年来发生各类掺假事件的直接原因。一方面，研究原料乳中蛋白质含量按月度的整体走势和企业单一个体走势，对于单一个体走势与整体走势偏差较大的，或单一个体某月份发生异常的，特别是6-8月份发生偏高现象的，预警其可能存在非法添加或自检错误等风险。另一方面，成品中蛋白含量应与原料乳中蛋白含量趋势相当，差异过大的，预警其可能存在未按工艺投料或非法添加风险，同时比较同批次同品种产品中蛋白质含量的企业自检结果与监督抽查结果，发生较大偏差的，预警其可能存在自检错误的风险。
在原料乳供求价格、原料乳采购和产品数量等方面，预警模型也能够根据需要，进行相应统计学和数学分析。通过研究分析趋势曲线，预警模型能够发现安全风险并提出预警信息。
