深度解析《GBT 43843-2024网络协同制造平台数据服务要求》.pptx

2023;;;;;PART;（一）数据生态重塑路径在哪?;（二）新数据生态优势何在?;（三）数据生态面临哪些挑战?;数据标准化与整合;GB/T43843-2024为网络协同制造平台的数据服务提供了统一的标准，有助于提升行业数据交换的效率和准确性。;;PART;（一）行业存在哪些数据痛点?;（二）数据服务要求如何应对?;（三）破解痛点的关键点在哪?;通过标准化数据接口和统一的数据格式，打破企业内部及跨企业间的数据壁垒，实现高效数据共享与协同。;通过标准化数据服务，企业能够实现生产流程的优化和自动化，减少人工干预，显著提升生产效率。;（六）未来痛点会有新变化吗?;PART;（一）数据服务未来技术走向?;（二）服务模式会发生啥变革?;;（四）国际数据服务新趋势?;随着网络协同制造平台的广泛应用，数据交换和共享的频率显著上升，数据泄露的风险也随之增加，需采取更严格的数据加密和访问控制措施。;政策支持与引导;PART;（一）核心指标有哪些内容?;（二）指标制定有何依据?;;（四）指标达标面临何挑战?;;（六）指标未来会有变化吗?;PART;（一）数据安全有哪些挑战?;标准明确要求采用先进的加密技术对数据进行保护，同时实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据。;数据加密技术;（四）数据安全管理如何开展?;;数据泄露风险加剧;PART;（一）兼容性要求有哪些?;（二）严格程度如何界定?;接口不兼容可能导致数据无法正常传输，进而引发系统运行中断，影响生产流程和效率。;通过统一使用如JSON、XML等广泛认可的数据格式，确保不同系统之间的数据能够被正确解析和处理。;;（六）兼容性要求会变化吗?;PART;（一）制造流程会有何改变?;数据驱动决策;数据服务标准化将降低中小型企业的技术门槛，使其能够更高效地获取和利用数据资源，从而提升整体竞争力。;（四）对供应链有何影响?;（五）数据服务标准化的助力点?;;PART;（一）数据质量管控为何重要?;（二）条款涵盖哪些管控要点?;数据质量差会直接影响数据分析结果，进而导致企业决策出现偏差，影响生产效率和市场竞争力。;制定明确的数据质量指标，包括完整性、准确性、一致性等，定期评估和监控数据质量，确保数据符合业务需求。;生产制造场景;（六）数据质量管控新趋势?;PART;（一）数据共享边界在哪界定?;（二）为何要界定共享边界?;突破数据共享边界可能导致敏感信息外泄，增加网络攻击和数据窃取的可能性，威胁企业核心资产安全。;（四）如何确保边界合理合规?;;;PART;（一）构建高可用体系的步骤?;GB/T25069-2010信息安全技术术语;（三）关键技术有哪些支撑?;数据标准化与一致性;通过模拟实际业务场景，验证数据服务功能的完整性和正确性，确保各项服务接口符合标准要求。;（六）高可用体系优化方向?;PART;（一）性能优化关键点有哪些?;（二）这些点为何关键?;;采用分布式存储技术;针对海量数据的实时处理需求，采用分布式计算和内存数据库技术，提高数据处理效率和响应速度。;（六）性能优化未来新趋势?;PART;（一）中小企业转型面临何难题?;（二）数据服务要求如何助力?;一家中小型电子企业利用网络协同制造平台，整合供应链数据，实现了从原材料采购到成品交付的全流程数字化管理，大幅降低了运营成本。;中小企业往往缺乏统一的数据管理系统，导致不同系统间的数据集成和共享存在技术障碍。;政策支持与资金补贴;（六）未来转型新机遇在哪?;PART;（一）标准有无对接支持条款?;（二）对接实现的技术路径?;;通过统一的数据接口和格式标准，减少数据转换和适配成本，实现不同平台间的快速数据交换。;（五）不同平台对接有差异吗?;（六）对接支持会持续升级吗;PART;（一）推动智能制造的路径?;（二）标准化的关键作用在哪?;企业内外部数据难以互联互通，导致信息孤岛现象严重，影响数据服务的高效利用和标准化进程。;;通过先进的数据融合技术和智能分析算法，提升制造数据的利用效率，支持实时决策和优化生产流程。;全流程数据驱动;PART;（一）设计逻辑是什么样的?;（二）架构包含哪些部分?;负责从制造设备、传感器等源头采集数据，并通过清洗、去重等预处理操作，确保数据的准确性和一致性，为后续模块提供高质量的数据输入。;（四）设计逻辑有何优势?;;（六）设计逻辑未来会变吗?;PART;（一）为何需要动态扩展性?;（二）实现的技术有哪些?;在实现动态扩展性时，需要构建灵活的技术架构，包括微服务、容器化等技术，这对技术团队的设计和实现