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    NYT 3599.3-2020 从养殖到屠宰全链条兽医卫生追溯监管体系建设技术规范 第3部分:数据集模型
    养殖屠宰兽医卫生追溯监管数据集模型
    14 浏览2025-06-07 更新pdf5.6MB 未评分
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  • 资源简介

    摘要:本文件规定了从养殖到屠宰全链条兽医卫生追溯监管体系的数据集模型的构建原则、数据内容和数据管理要求。本文件适用于养殖到屠宰全链条中兽医卫生追溯监管的数据标准化及信息系统的开发与应用。
    Title:Technical Specification for the Construction of Veterinary Health Traceability Supervision System from Farm to Slaughter - Part 3: Data Set Model
    中国标准分类号:B61
    国际标准分类号:65.020

  • 封面预览

    NYT 3599.3-2020 从养殖到屠宰全链条兽医卫生追溯监管体系建设技术规范 第3部分:数据集模型
  • 拓展解读

    弹性方案分析

    在遵循“NYT 3599.3-2020”标准的前提下,通过优化流程和降低成本,以下是针对养殖到屠宰全链条兽医卫生追溯监管体系的10项弹性方案。

    优化建议

    • 数据采集模块化:将数据采集分为基础信息与动态信息两部分,基础信息一次性录入,动态信息按需更新,减少重复操作。
    • 多源数据整合:利用API接口整合养殖场、运输方及屠宰场的数据,避免人工输入错误并提高效率。
    • 智能预警系统:开发基于AI算法的异常检测功能,提前发现潜在风险点,降低事后处理成本。
    • 区块链技术支持:采用去中心化的区块链技术存储关键数据,确保信息不可篡改且透明度高。
    • 移动端应用支持:提供手机端应用程序,方便工作人员随时随地记录和查询相关信息。

    成本控制策略

    • 共享硬件资源:鼓励区域内的相关单位共同使用服务器或云平台资源,分摊运营费用。
    • 定期培训计划:对从业人员开展低成本在线培训,提升整体技术水平,减少因操作失误造成的损失。
    • 灵活订阅模式:设计按需付费的服务套餐,用户仅支付实际使用的功能模块费用。
    • 开源工具引入:选用成熟的开源软件作为基础框架,减少初期开发投入。
    • 本地化数据分析:优先处理本地数据,减少跨境传输可能带来的额外开支。
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