一、数据制造的优点？
数字化制造可以帮助制造企业提高制造规划和生产流程两个方面的生产力。
1、数字化制造采用一致的综合生产设计方法，使产品、流程、工厂和资源信息在整个变更流程中实现相互关联，并可被查看和处理。
2、数字化制造可在一个受控的环境中优化零件制造流程。除了机器加工和工装指令之外，还可以灵活地生成能够显示二维和三维零件信息的工作指令。
3、数字化制造的仿真功能可以对机械手和自动化程序进行仿真检验，从而，有助于企业降低调试成本。
4、利用数字化制造，您可以更快地创建工厂模型，并确保产量增加前，它们在最佳的布局、物料流程以及生产量条件下运行。
5、数字化制造提供用以分析尺寸变化的图形环境，因此，可被用于支持六西格玛和精益制造方案。
6、数字化制造系统为坐标测量机（CMM）和数控（NC）机器工具生成了完整的、可检验的CAD机器检验程序，从而，使整个组织更便于分享质量数据。
7、通过数字化制造，可以实时利用产品生命周期数据来完成生产流程。
数字化制造是指在数字化技术和制造技术融合的背景下，并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求。迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造。进而快速生产出达到用户要求性能的产品整个制造全过程。
数字化制造定义的内涵数字化制造就是指制造领域的数字化，它是制造技术、计算机技术、网络技术与管理科学的交叉、融和、发展与应用的结果，也是制造企业、制造系统与生产过程、生产系统不断实现数字化的必然趋势。
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二、大数据制造的特点？
1、规模性
大数据的第一个特点就是“数量大”。大数据的数据量是惊人的，随着技术的发展，数据量开始爆发性增长，达到TB甚至PB级别。例如，淘宝网平常每天的商品交易数据约20TB（1TB=1024GB），全球最大设计平台Facebook的用户，每天产生的日志数据超过了300TB（日志数据是记录用户操作记录的，并非发帖内容）。
大数据如此庞大的数据量，是无法通过人工处理的。需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术来处理这些大数据。
2、多样性
大数据广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体上可以分为三类，分别是结构化数据、非结构化的数据、半结构化数据。
结构化数的特点是数据间因果关系强，比如息管理系统数据、医疗系统数据等；非结构化的数据的特点是数据间没有因果关系，比如音频、图片、视频等；半结构化数据的特点是数据间的因果关系弱。比如网页数据、邮件记录等。
3、高速性
大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。
实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4、价值性
价值性是大数据的核心特点。现实中大量的数据是无效或者低价值的，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。比如，某宝电商平台每天产生的大量交易数据（大数据），通过一些算法可以分析出具有某些特征的人喜欢什么类型的商品，然后根据客户的特征，给其推荐TA喜欢的商品。
三、智能制造信息安全特征？
有四大特征：
第一，数据之间全面互联。由于智能的主要来源在于数据，因此，只有实现产品整个生产制造流程活动中的各种数据之间的互联感知，才能打破生产过程中遇到的技术性壁垒，真正实现制造产业的智能化。
第二，大数据的处理分析。产品在整个制造生命周期中不仅需要数据支持，而且还会在制造的过程中产生大量的数据。为了实现产品的研发创新、后台运维服务实时动态预测、生产过程不断优化的目标，就需要运用智能制造技术来进行大数据的处理分析工作，实现数据驱动生产。
第三，物理信息空间融合。智能制造技术的应用中，需要进行物理信息空间的融合工作，即将生产制造过程中的各项数据同步到信息空间，通过科学分析和仿真制造过程来做出智能的决策，而后再将决策的结果同步到物理空间，从而保证能够优化控制各项制造流程以及服务，并合理分配资源，确保智能制造系统能够高效平稳运行。
第四，实现资源开放共享。传统的制造方式为集中统一经营，通过智能制造技术可以将社会资源进行开放共享，可以打破企业之间的壁垒，实现分散化经营，能够充分利用社会上的优质资源进行生产制造，最大程度上满足顾客的个性化需求。
四、汽车制造安全四原则？
汽车制造业安全生产重点注意事项 一、现场布局 1、总体布局尤其重点车间、仓库、办公区、宿舍等的布局是否合理，是否设置危险化学品专用仓库，各建(构)筑物安全间距是否符合规定。 2、各生产设备布置是否合理，通道是否畅通。 3、办公区、生活区与生产区是否设置明显界线，并采取相对独立的管理措施。 二、检测、报警系统 1、特种设备[包括锅炉、电梯、压力容器(含工业气瓶)、厂内机动车辆、起重设备、压力管道等]是否按规定定期检测合格。 2、可能散发可燃气体的场所(仓库或车间)是否安装可燃气体检测报警装置。 3、压力表、安全阀以及可燃气体检测报警器是否定期检测合格。 三、常规防护设施 1、各种机械设备外露旋转及施压等危险部位的防护罩(网、屏、栏等)是否完备、可靠、坚实。 2、危险性较大的设备是否设置急停开关。 3、平台、走道的踢脚板、护栏、斜梯扶手、直梯的护笼是否符合标准要求。 4、厂房、仓库的防雷设施是否可靠，并在检测合格有效期内。 四、安全联锁装置 1、各种设备设置的光电(感应)保护装置和双手按钮开关是否齐全、可靠、灵敏。 2、各种设备设置的安全联锁保护装置和限位装置是否齐全、可靠、灵敏。 五、防火防爆措施 1、涂装场所和危险化学品仓库的电气设备及管线是否防爆。 2、储存丙类物品的仓库有否使用碘钨灯和60W以上的白炽灯具。 3、危险化学品库是否有相互禁忌的物品混放。 六、安全标志 1、各种设备、场所、道路、试车区的危险部位是否设置了醒目的安全警示标志。 2、在有害作业场所是否在醒目位置设置了各类提示标志。 七、防止火灾蔓延设施 1、生产设备、库房是否合理划分防火分区，是否采用防火墙、防火门分隔。 2、厂房的建筑结构是否符合相应耐火等级要求。 八、紧急个体处置设施 1、逃生通道、楼梯 、出口是否畅通，工作期间不得上锁。 2、车间逃生通道、安全出口和仓库是否设置疏散指示标志和应急照明。 九、电气安全设施 1、各种设备的PE连接是否规范、可靠。 2、车间配电箱是否保持线路整洁，安装漏电保护器，PE可靠，电箱旁边无堆放杂物。 3、变配电房与爆炸危险场所、腐蚀性场所是否有足够的安全间距，且门应向外开启。 4、手持电动工具、移动电气设备、电焊机的防护盖(网)是否牢固。 5、工作台灯的电压是否24V以下的安全电压。 十、消防设施
各种水喷淋、干粉、泡沫灭火器、消防水池、室内(外)消火栓、消防水管网、消防泵房等设施是否经消防部门检验合格。 十一、劳动防护用品和装备 1、是否为员工配备合适的劳动防护用品和装备。 2、员工是否按要求正确佩戴使用。 十二、危险化学品管理 1、危险化学品库是否按各种物品性能分类、分区存放，是否有醒目的标示和技术说明。 2、使用现场的危化品存量有否超过一昼夜的使用量。 3、甲、乙、丙类液体(固体)仓库有无防止液体流散(防止雨水流入)的措施。 十三、作业环境 1、厂区和车间道路是否畅通、平坦，无积水、无积油。 2、沟、濠、坑是否有盖或栏。 3、车间防灼烫辐射、隔声降噪、通风除尘、排废减污等设施是否良好。 4、设备及管道有无“跑、冒、滴、漏”现象
五、制造部安全生产职责？
1、服从公司安全负责人和安全领导小组的指挥，及时传达、贯彻、执行有关安全生产的指标，坚持生产与安全的“五同时”，认真履行工作职责。
2.负责组织生产现场管理工作，在保证安全的前提下组织指挥生产，发现违反安全生产制度和安全技术规程行为，应及时制止，严禁违章指挥；安排生产任务时，要考虑职工的身体健康和生产设备的承受能力，避免疲劳作业；
3、负责抓好生产安全教育，加强安全生产的控制、实施、严格执行安全法规、生产操作规程，即时监督检查，确保安全生产，杜绝重大火灾、设备、人身伤亡事故的发生。
4、及时编制年、季、月度生产统计报表。认真做好生产统计核算基础管理工作，重视原始记录、台账、统计报表管理工作，确保统计核算规范化、统计数据的正确性。
5、在生产中出现不安全因素、险情及事故时，要果断正确处理，防止事态扩大，并通知有关主管部门共同处理，认真做好记录；
6、负责做好生产调度管理工作。强化调度管理、严肃调度纪律，提高调度人员生产专业知识和业务管理水平，平衡综合生产能力，合理安排生产作业时间，平衡用电、节约能源。
7、参加安全生产大检查，随时掌握安全生产动态。
8.遇到生产中的异常情况，应及时处理，危险紧急情况，先处理，后报告,但严禁违章指挥。
六、数据安全标准？
以下是一些常见的数据安全标准：
GDPR（通用数据保护条例）：适用于欧洲联盟成员国，涵盖了个人数据的保护和隐私权。
PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）：适用于处理信用卡交易的组织，确保支付卡数据的安全性和保护。
HIPAA（美国健康保险可移植性和责任法案）：适用于医疗保健行业，要求保护个人的医疗信息和隐私。
ISO/IEC 27001：国际标准化组织和国际电工委员会制定的信息安全管理系统（ISMS）标准，提供了一套全面的信息安全管理框架。
NIST SP 800-53：美国国家标准与技术研究院（NIST）制定的信息系统安全和数据保护框架。
FISMA（联邦信息安全管理法案）：适用于美国联邦政府机构，要求实施信息系统安全管理控制措施。
SOC 2（服务组织控制）：适用于服务提供商，评估其信息系统的安全性、机密性、完整性和可用性。
七、数据安全 措施？
加强安全意识培训，定期进行安全意识的宣导，强化员工对信息安全的认知，引导员工积极执行企业保密制度。在信息安全培训的同时，不定期进行安全制度考核，激励员工积极关注企业数据安全。数据防护是针对移动存储介子使用范围、使用方式和数据安全存储进行科学控制的安全管理体系。通过对介子的访问控制与注册授权，实现非注册介子接入内网或非内网计算机上皆不能使用，保证了数据的安全。
应用数据的防护是将数据泄露防护和企业应用系统完美的结合，有效的保障了业务系统的连续性和服务器数据的安全性。
八、数据安全专业？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据、机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据相关专业未来的就业前景还是非常值得期待的，无论从当前的行业发展趋势来看，还是从科技发展趋势来分析，大数据都将是具有广阔发展前景的领域。
对于女生来说，大数据领域的大部分岗位都是能够胜任的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和数据应用等岗位，除了大数据运维相关岗位之外，其他岗位还是比较适合女生从事
九、数据安全概念？
机密性：指确保数据只能被授权人员访问，并防止未经授权的人员获取敏感信息。
完整性：指确保数据的准确性和完整性，在传输和存储过程中不受损坏或篡改。
可用性：指确保数据在需要时可被授权人员访问，而不会因为硬件故障、网络问题或恶意攻击而丢失或不可用。
认证：指验证用户身份，确保只有授权人员才能访问数据。
授权：指确定哪些人员有权访问、修改或删除数据，并限制其它人员的权限。
加密：指使用密码学方法将数据转换成加密形式，以保护数据的机密性和完整性。
防火墙：指通过控制数据流动来保护网络安全的技术手段，可以防止未经授权的人员访问受保护的数据。
数据备份和恢复：指对重要数据进行备份，以防止数据丢失或损坏，同时可以使用备份数据进行恢复。
十、数据安全规范？
1. 访问控制：规定数据的访问权限和访问控制策略，限制未经授权的访问。
2. 数据备份和恢复：规定数据备份的周期、方式和存储位置，确保数据的完整性和可恢复性。
3. 数据加密：规定敏感数据的加密方式和加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
4. 安全审计和监控：规定安全审计的频率和内容，监控数据的访问和操作，及时发现和处理安全事件。
5. 员工培训和意识：规定员工的安全培训和意识教育，提高员工对数据安全的认识和意识。
6. 物理安全：规定数据存储设备的安全措施，如安全门禁、视频监控等，保障数据的物理安全。
7. 网络安全：规定网络设备的安全配置和管理，保障网络的安全性。
8. 安全漏洞管理：规定安全漏洞的发现和处理流程，及时消除安全漏洞。
数据安全规范的制定和执行是企业保护数据安全的重要措施，可以有效避免数据泄露、篡改和丢失等安全问题。
