GS1 DataMatrix：助力军方后勤保障——优化维护物流，减少停机时间

军事智能维护：GS1 DataMatrix 优化军事后勤

现代国防后勤面临的挑战是如何在全球分散且潜在易受攻击的作战区域内维持复杂武器系统的战备状态。远程维护已被证明是提高战备状态的关键因素，它能够实现远程诊断和专家支持。GS1 DataMatrix 是一种标准化的二维条形码，具有高数据容量和容错能力，为唯一识别组件并将其与数字数据关联提供了一种可靠的方法。将 GS1 DataMatrix 集成到远程维护流程中，可以显著提高数据质量，加快诊断和维修操作，并增强维护的灵活性。尽管存在数据安全和系统互操作性等挑战，但提高后勤情报、减少停机时间和潜在降低成本等优势远大于这些不足。本报告分析了远程维护与 GS1 DataMatrix 之间的协同作用，重点介绍了应用案例、挑战和未来趋势，并为在国防后勤中实施这一强大的组合提供了建议。

与此相关：

• 机械工程中的安全相关部件：舍弗勒滚动轴承采用数字孪生技术和GS1 DataMatix，可优化维护并提高可靠性

对先进国防后勤和维护的战略需求

现代军事装备的复杂性不断增加，作战行动也日益在地理位置分散且可能存在对抗的环境中展开。这给国防后勤和维护带来了巨大挑战。高效的后勤和维护与军队的战备状态、杀伤力和作战节奏密不可分。与此同时，国防预算的缩减也要求在各个方面提高效率。在通常充满挑战的条件下，快速可靠地维护和修理装备的能力是一项战略优势。

远程维护：全球作战能力和战备的关键因素

为了应对传统维护方式的后勤难题——例如故障设备难以接近、备件运输路线漫长，或需要高度专业化的人员现场作业——远程维护正逐渐兴起。它如同“战斗倍增器”，能够提升对主动部署部队的支持，并增强作战准备。本质上，远程维护使得专家无需亲临现场即可远程运用专业知识和技术执行维护任务。

维护现代化：国防后勤中的 GS1 数据矩阵

自动识别与数据采集 (AIDC) 或自动识别技术 (AIT) 是现代物流的基础技术。它们能够快速、准确地采集物流过程中物品的数据。GS1 DataMatrix 是该技术家族中一种特定的高性能二维条码标准。其稳健性、高数据容量和紧凑性使其在国防、航空航天和医疗保健等高要求行业得到广泛应用。GS1 标准总体上为供应链创建了一种“通用语言”，从而促进了互操作性和效率的提升。

优化国防后勤：通过 GS1 DataMatrix 和远程维护实现协同效应

本文旨在全面分析将GS1 DataMatrix标准集成到国防后勤远程维护流程中的协同潜力。文章探讨了这种组合如何有助于改进、加速和提高维护后勤的灵活性。报告结构如下：首先，在国防后勤的背景下定义远程维护。其次，详细解释GS1 DataMatrix标准。随后，分析了该标准在远程维护流程中的集成。文章考察了在改进、加速和提高灵活性方面的具体优势。文章列举了国防及相关行业的应用案例，并讨论了潜在的挑战。最后，文章将GS1 DataMatrix标准与传统方法进行比较，并展望了未来的发展趋势。

国防后勤领域的远程维护

定义和运行原则

远程维护，也称为远程保养或远程诊断，是指利用电信和数字技术远程执行设备维护任务。它主要是一种通信工具，使技术人员能够交换设备信息、视觉数据（例如实时图像）、故障排除技术，在某些情况下，甚至可以远程传输软件更新以实时解决问题。其核心理念是使专家无需亲临现场即可进行诊断、故障排除并提供维修指导。可以将其理解为“坦克和战斗机的远程维修”。

这种远程支持能力并非单一模式，而是涵盖了多种可能性。它从简单的电话咨询和信息交流以提供诊断支持，到复杂的、数据密集型的远程诊断，后者涉及实时系统数据、视频传输和详细的分步维修指导，甚至可能使用远程控制工具。所采用的方法和技术会根据问题的复杂程度、设备类型以及现场可用基础设施进行调整。这种适应性使得远程维护成为适用于各种维护场景的灵活工具。

使能技术和基础设施

远程维护的成功实施需要强大的技术基础。这尤其包括：

• 高速电信网络：可靠且高带宽的连接对于实时传输数据、语音和视频至关重要。
• 安全的数据传输协议：保护敏感的技术和操作数据至关重要。例如，美国陆军使用的安全电话和消息传递渠道就是很好的例子。加密和身份验证必不可少。
• 视频会议系统：它们能够对设备进行可视化检查，并实现现场技术人员与远程专家之间的直接沟通。
• 远程诊断工具：能够远程读取和分析系统参数和错误代码的软件和硬件。
• （可选）遥控机器人：用于在危险或难以进入的区域进行检查或操作。
• 数字维护工具：移动设备、专用测量仪器和软件，供现场人员和远程专家使用。

将这些远程维护系统无缝集成到军队现有的维护信息系统 (MIS) 或通用自动化信息系统 (AIS) 中，对于提高效率和实现一致的文档记录至关重要。

国防作战场景

远程维护技术应用于各种军事场景：

• 为偏远或孤立部队提供支持：在沙漠地区等广阔的作战区域或资源和人员有限的维和行动中，这种支持尤为重要。
• 复杂专用设备的维护：对于医疗设备（例如计算机断层扫描仪、实验室或肺部诊断设备）等系统而言，由于通常只有少数专家能够胜任，远程技术支持至关重要。通常只有中央仓库或像美国陆军医疗物资管理局（USAMMA）医疗维护作战部门（MMOD）这样的专门机构才具备必要的专业知识。
• 减少关键系统停机时间：当快速恢复关键技术的运行状态至关重要时，远程维护可以显著加快维修过程。例如，CT扫描仪可能是大范围内唯一可用的设备。
• 知识倍增：远程维护可以将后台区域或中央仓库（维护级别）经验丰富的技术人员的专业知识直接传递给现场技术人员（例如 68A 生物医学设备专家），并指导他们完成复杂的任务。

GS1 DataMatrix 标准详解

技术规格和结构

GS1 DataMatrix 是一种二维 (2D) 矩阵条形码，以正方形或矩形符号的形式印刷，由独立的深色和浅色模块（通常以点或方块的形式呈现）组成。其结构包含几个关键元素：

• 定位图案：一种独特的“L”形图案，由相邻两侧（通常是左侧和底部）的连续线条组成。这种图案有助于读者定位、辨别方向，并识别符号的大小和任何变形。
• 时序图案（时钟轨道）：位于寻星图案两个相对边缘的明暗交替模块图案。它定义了符号的基本结构（网格大小），并有助于检测符号的大小和失真。
• 数据区域：图案中由深色和浅色模块组成的矩阵，用于编码实际信息。
• 纠错码 (ECC)：GS1 DataMatrix 采用强制性的 ECC 200 标准，该标准基于里德-所罗门算法。这使得它具有很高的容错性；即使符号的部分损坏或难以辨认（据资料显示，损坏程度可达 20-30% 甚至 50%），通常仍然可以读取该符号。
• 高数据密度：它能在极小的区域内存储大量信息——最大尺寸的方形版本最多可存储 2,335 个字母数字字符或 3,116 个数字字符。即使是简单的产品标识（GTIN），所需的空间也小于 5 x 5 毫米。
• 静默区：符号周围必须设置一个明亮的区域，该区域内不得有任何分散注意力的图形元素，以免影响阅读。

使用 GS1 应用标识符 (AI) 进行数据编码

GS1 DataMatrix 与普通 DataMatrix 的一个关键区别在于，前者采用了符合 GS1 标准的特定数据结构。这由数据字段第一个码字位置上的特殊功能字符 FNC1 来标识。该字符告诉扫描器，接下来的数据结构符合 GS1 语法。

在此结构中，使用了GS1应用标识符（AI）。AI是两位或多位数的数字前缀，用于定义紧随其后的数据字段的含义、格式和（固定或可变）长度。它们使得任何识别GS1标准的系统都能对编码数据进行明确的解释。

与国防后勤和维护相关的AI包括，例如：

• （01）全球贸易项目代码（GTIN）——产品标识
• （10）批号/批次号 – 批号
• （17）到期日
• （21）序列号
• （00）序列运输集装箱代码（SSCC）——物流单元标识
• （414）全球位置编号（GLN）——位置/参与方的识别
• （8003）全球可回收资产标识符（GRAI）——可重复使用资产（例如容器）的标识
• （8004）全球个人资产标识符（GIAI）——个人资产识别
• （7001）北约库存编号（NSN）——北约供应编号的特定人工智能
• （241）北约商业和政府实体（NCAGE）代码/部件号

多个AI数据字段对可以连接（链接）在单个GS1 DataMatrix符号中，以编码完整的信息。对于可变长度的数据字段，除非预定义的最大长度另有规定，否则FNC1字符也用作分隔符，表示一个字段的结束和下一个AI的开始。

这种标准化至关重要。通用数据矩阵仅仅是一系列必须以专有方式解读的数据集合，而GS1数据矩阵通过其FNC1标识符和AI（人工智能标识符）提供了一个清晰定义的结构。例如，系统能够识别出序列号始终位于AI（21）之后，批号位于AI（10）之后。这使得整个国防生态系统中不同后勤和技术系统之间能够实现无缝的数据交换和互操作性——从制造和存储到运输和现场维护以及仓库维护。这种跨系统可理解性是高效、可扩展和数据驱动的远程维护操作的基础。

与物流和维护数据的相关性

GS1 DataMatrix 的技术特性使其特别适合现代国防后勤和维护的需求：

• 全面的数据编码：高数据容量允许将所有相关的识别和属性数据（零件号、序列号、批次、制造商、日期等）捆绑到一个符号中。
• 直接零件标记 (DPM)：由于其尺寸小，并且可以使用激光蚀刻或点阵喷丸直接应用，因此也可以将代码永久标记在标签不切实际或不耐用的小型单个组件上。
• 稳健性和可读性：ECC 200 的高容错性确保即使在恶劣的操作条件下（污染、磨损、损坏）也能可靠地读取数据。
• 标准化和互操作性：将 GS1 结构与人工智能结合使用，可确保不同系统和组织（例如，国防部、北约内部、制造商和武装部队之间，以及盟国之间）能够明确一致地解释编码数据。

与此相关：

• GS1 DataMatrix码：最小空间内的数据多样性：为什么直接零件标记 (DPM) 正在成为新标准

将GS1 DataMatrix集成到国防远程维护中

AIDC在连接实物资产和数字数据中的作用

条形码和RFID等自动识别技术（AIDC/AIT）是连接物理对象（设备、组件、备件）与其在信息系统中的数字表示或“数字孪生”的关键桥梁。扫描组件上的GS1 DataMatrix条形码是远程维护工作流程的触发点和主要数据输入。它提供资产的唯一标识符以及其他可能直接编码的属性（例如批次号或序列号）。

流程整合：从扫描到远程操作

将 GS1 DataMatrix 集成到远程维护流程中，理想情况下可以按以下步骤描述：

• 步骤 1：识别：现场技术人员检测到组件故障。使用合适的二维成像仪（手持扫描仪、坚固耐用的移动设备、集成在工具中的扫描仪），他们扫描贴在零件上的 GS1 DataMatrix 代码（例如，通过标签或 DPM）。
• 步骤 2：数据传输：从代码中读取的数据，由 GS1 AI 构建（例如 GIAI (8004)、序列号 (21)、批次 (10)），通过安全网络（例如加密 WLAN、卫星连接）传输到中央远程维护平台或直接传输到支持专家的系统。
• 步骤 3：信息检索：接收系统使用唯一标识符（例如，GIAI 或制造商/零件编号与序列号的组合）自动从连接的数据库中检索所有相关信息。这通常包括完整的维护历史记录、零件的当前配置、技术手册、接线图、特定诊断程序、实时传感器数据（如果设备已联网）以及该特定批次或系列的已知问题或变更。
• 第四步：远程诊断：远程专家以清晰简洁的方式接收收集到的信息。结合实时视频传输、音频通信以及现场技术人员共享的任何其他数据（例如测量结果），专家分析情况并诊断故障原因。
• 第五步：指导操作：根据诊断结果，专家将指导现场技术人员逐步完成必要的测试和维修程序。指导方式包括口头指示、在视频图像上叠加标记或说明，甚至远程控制诊断工具。所需的备件（也可通过扫描其 GS1 DataMatrix 识别）可直接订购。
• 步骤 6：文档记录：所有执行的操作、使用的备件（通过其唯一 ID 进行识别）以及资产的最终状态都会以可审计的方式，参照已处理资产的唯一 ID，自动或半自动地记录在中央维护系统（例如 DPAS 或其他 AIS）中。

这种流程集成使GS1 DataMatrix不再仅仅是一个静态标签，而成为一个能够触发自动化且丰富的信息流的动态密钥。现场技术人员无需再费力地描述零件或手动读取并传输编号，系统只需扫描即可立即获取确切的组件、其历史记录以及相关的技术数据。远程专家可以立即获取这些信息，从而减少手动查找的需要，使他们能够专注于故障排除。这不仅减轻了双方的认知负担，最大限度地减少了因识别错误导致的故障，而且显著简化了每次远程维护流程的启动方式。

数据流架构和系统要求

这种集成对IT基础设施和系统架构提出了特定的要求：

• 读取设备：需要能够读取 GS1 DataMatrix 条码且适用于严苛现场环境的二维条码扫描器或成像器。也可使用配备集成摄像头和相应软件的移动设备（平板电脑、智能手机）。
• 网络连接：部署地点与支持中心之间安全可靠的网络连接（有线或无线，可能通过卫星）至关重要。
• 数据库系统：需要一个集中式或联合式数据库基础设施来存储资产信息（主数据、历史记录、配置），并通过 GS1 标识符（GIAI、GTIN+序列号等）检索这些信息。与现有的国防部后勤和维护系统 (AIS) 集成，例如通过国防后勤管理标准 (DLMS) 进行集成，至关重要。
• 远程维护平台：需要一个软件平台，该平台提供数据可视化、安全实时通信（视频、音频、聊天、白板/注释）以及远程控制工具等功能。
• GS1 解析能力：该软件必须能够正确解释扫描的 GS1 DataMatrix 的数据结构，即识别 AI 并提取和处理相关的数据字段。

国防远程维护相关的GS1标识符和应用标识符（AI）。

用于国防远程维护的相关 GS1 标识符和应用标识符 (AI) – 图片来源：Xpert.Digital

在国防远程维护中，GS1标识符和应用标识符（AI）在唯一识别资产和确保其可追溯性方面发挥着核心作用。相关的标识符包括全球单个资产标识符（GIAI），它唯一标识特定的单个资产，例如车辆、武器或组件。GIAI通常使用AI（8004）编码，并被美国国防部（DoD）和北约认可。同样重要的是全球可回收资产标识符（GRAI），它标识可重复使用的资产，例如集装箱或托盘，其使用AI（8003）编码。全球贸易项目代码（GTIN），使用AI（01）编码，用于唯一标识产品类型，尤其是备件。对于物流而言，序列运输容器代码（SSCC），使用AI（00）编码，至关重要，因为它标识物流单元，例如托盘或纸箱。全球位置编号 (GLN)，采用 AI (414) 编码，用于识别仓库或车间等物理位置以及制造商或单位等法人实体。

在应用标识符中，AI (01) 下的 GTIN 为贸易商品提供标准化标识符，而 AI (10) 下的批号/批次号用于批次或批号编号，这对于可追溯性和配置管理至关重要。有效期编码在 AI (17) 下，尤其适用于使用寿命有限的材料。产品类型的单个实例的序列号由 AI (21) 标识。AI (00) 下的 SSCC 用于标识后勤单元，而 AI (8003) 下的 GRAI 用于标识可重复使用的资产，AI (8004) 下的 GIAI 用于标识特定资产。北约库存编号 (NSN) 编码在 AI (7001) 下，用于促进与北约系统的互操作性。最后，AI (241) 支持指定客户特定的零件编号以及北约 CAGE 编号及其组合。

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重新定义可追溯性：GS1 DataMatrix 在维护方面的优势 – 图片来源：Xpert.Digital

分析优势

将 GS1 DataMatrix 集成到远程维护流程中具有显著优势，这些优势可以概括为改进、加速和灵活性。

改进：数据质量、可追溯性和维护智能

将GS1 DataMatrix集成到远程维护流程中可带来显著改进：

• 数据质量和准确性显著提升：GS1 DataMatrix ECC 200 纠错机制可显著降低读取错误，即使条码损坏或污损也能有效应对。与手动数据录入（错误率可能高达 1/300-500 次击键）相比，条码扫描大幅降低了错误率（据报道，错误率低至 1/1050 万次扫描）。这确保了组件的正确识别，为后续操作奠定了基础。
• 更精确的维护信息：通过将每次维护操作直接链接到扫描资产的唯一 ID（例如 GIAI 或序列号），可以为每个部件创建准确完整的维护历史记录。批次号 (AI 10) 的加入支持配置管理，并能够针对性地跟踪可能影响特定生产批次的问题。
• 终身可追溯性：直接零件标记 (DPM) 确保代码与组件永久关联，从而实现从制造到报废的全程追踪（“从摇篮到坟墓”）。这对于管理复杂系统、分析故障模式以及确保材料真实性至关重要。
• 流程中减少错误：自动化识别可消除输入零件号、序列号等信息时的错误。这降低了操作错误组件、应用错误操作流程或使用不合适备件的风险。医疗保健行业的经验表明，GS1 DataMatrix 已显著降低了 50% 以上的用药错误，这提示我们在技术维护领域也能获得类似的安全性提升。

加速：简化识别、诊断和维修流程

将GS1 DataMatrix集成到远程维护流程中可显著加快速度：

• 更快的元件识别：扫描二维条码比手动读取和输入信息或搜索产品目录要快得多。全方位可读性（无论条码方向如何）进一步加快了扫描过程。
• 更快的数据访问：扫描会立即触发相关数据的检索，包括维护历史记录、技术文档、电路图和诊断程序，这些数据都与唯一 ID 直接关联。这样就省去了耗时的手动查找所需文档的步骤。
• 加速诊断：由于远程专家能够立即获得正确的故障识别信息和相关历史记录，他们可以立即开始实际的故障诊断，从而最大限度地缩短初始信息收集所需的时间。
• 减少停机时间：加速效应的总和——更快的识别速度、更快的数据访问速度、更快的诊断速度——直接缩短了维修时间，从而减少了关键设备的停机时间。这提高了设备​​的可用性和运行准备状态。

灵活性：支持远程支持和自适应维护

将GS1 DataMatrix集成到远程维护流程中，可显著提高灵活性：

• 不受地域限制的远程诊断和支持：无论故障设备位于何处，我们都能提供专家级的知识。这对于专家难以到达或无法到达的偏远、孤立或危险地区至关重要。
• 基于需求的维护（CBM+/预测性维护）：GS1 DataMatrix 提供唯一的资产 ID，用于将传感器数据、使用数据或诊断信息正确分配给特定组件。这是基于状态的维护 (CBM+) 或预测性维护策略的基本要求。例如，扫描可以触发特定的测试程序或启动当前状态数据的传输。
• 部署地点适应性：减少了向每个部署地点实际部署高度专业化的维修团队的需求。只要通信链路畅通，就能保证不同部署区域之间支持质量的一致性。
• 增强信息访问的潜力（GS1 数字链接）：未来，DataMatrix 中编码的 GS1 数字链接标准可用于通过一次扫描访问各种在线资源（交互式手册、视频教程、直接连接到支持渠道、实时数据馈送），这些资源远远超出了代码本身存储的数据。

通过 GS1 DataMatrix 实现标准化的唯一标识，并结合远程维护的通信和支持功能，将维护专业知识与实际作业地点解耦。传统上，专家、故障部件和所需工具必须位于同一地点。远程维护则无需专家亲临现场。GS1 DataMatrix 确保远程专家能够准确了解其正在处理的物理部件，从而实现高效的远程诊断和指导。这种解耦打造了一个更加敏捷、响应迅速且数据驱动的维护组织。它提高了人员和资源部署的灵活性，并通过确保数据流与特定资产的可靠连接，支持诸如 CBM+ 等先进维护理念。这有望减少维护的后勤投入，因为一线现场所需的专家数量和大量备件库存减少，取而代之的是集中式专业知识和快速数据访问。

与此相关：

• 物流重要信息：2027 年，数据矩阵码（二维条形码）或二维码将取代条形码。

应用实例和案例研究

尽管关于 GS1 DataMatrix 和远程维护在国防领域的特定组合的全面、公开记录的案例研究仍然很少，但许多例子表明，各个组件和相关技术已成功应用于国防及相关行业。

国防领域的实施

• 美国陆军医疗物资局 (USAMMA)：MMOD-Tracy 在伊拉克和科威特开展的 CT 扫描仪远程维护案例生动地展示了如何利用远程维护渠道（电话、短信）远程诊断复杂的医疗设备、采购备件，并指导当地技术人员进行维修和校准。这显著缩短了数周的维修时间，并大幅节省了差旅成本。虽然该案例并未明确提及 GS1 DataMatrix 的使用，但它展示了如何将代码集成到远程维护框架中，作为一种识别方法。
• 美国国防部物品唯一标识 (IUID) 计划：美国国防部标准 MIL-STD-130N 强制要求使用以数据矩阵 ECC 200 符号编码的唯一物品标识符 (UII) 对相关设备进行唯一标识。该 UII 的结构通常遵循 GS1 原则（例如，使用 GIAI 或 GRAI，或制造商标识 [CAGE 代码] 和序列号的组合），并采用符合 GS1 标准的语法。这些 IUID 标记为在后勤和维护流程（包括远程维护）中通过扫描唯一识别资产提供了必要的基础。
• 北约唯一标识符和物流标准：北约还通过STANAG 2290（唯一标识符）推广物料的唯一标识，并提及GS1作为可能的签发机构，以及GIAI和GRAI等GS1标识符。其他北约标准，例如STANAG 4329（条形码符号学）和STANAG 4281（运输和存储标记），均基于或利用GS1标准，包括NSN（AI 7001）和NCAGE/零件编号（AI 241）的特定应用标识符，以及SSCC和GLN。这凸显了北约致力于基于通用标准实现联盟伙伴间互操作性的承诺。
• 国防后勤局 (DLA)：作为美国国防部 (DoD) 的中央后勤机构，DLA 负责管理全球供应链，并利用自动集成技术 (AIT)（条形码、RFID）来提高透明度和效率。DLA 遵循《国防后勤管理标准》(DLMS)，该标准明确规定了使用电子数据交换 (EDI) 和 AIT 进行数据交换，并整合了商业标准，例如 ANSI ASC X12（GS1 EDI 的基础）以及 IUID 和 RFID 等 AIT 技术。例如，DLA 使用 GS1-128 标签和 SSCC 向 NEXCOM 发货，这表明 DLA 已将这些标准融入到核心军事后勤流程中。

来自航空航天和医疗保健领域的见解

• 航空航天：该行业广泛使用GS1 DataMatrix（以及其他代码，例如Code 39/128）对零部件进行永久性标记（直接零件标记 - DPM），并遵循ATA Spec 2000或AS9132等标准。这些标记用于在整个生命周期内实现可追溯性、质量控制，并支持高度复杂和安全关键型零部件的维护、修理和大修 (MRO) 流程。在各种材料和极端环境条件下应用DPM技术的经验可以直接应用于军事领域。
• 医疗保健（制药和医疗技术）：在该领域，GS1 DataMatrix 用于药品序列化和医疗器械唯一标识 (UDI) 的应用十分广泛，且由于监管要求（例如美国的 FDA UDI 和 DSCSA、欧盟的 FMD 以及超过 75 个国家/地区的类似法规），通常为强制性要求。该行业在高速标记和验证包含动态数据（GTIN、批号、有效期、序列号）的代码方面拥有丰富的经验，这些代码可应用于一级和二级包装，有时甚至直接应用于产品（例如手术器械）。在打印质量、扫描仪技术、数据管理架构以及与供应链和临床系统的集成方面积累的经验，对国防物流具有极高的价值。

GS1 DataMatrix 在这些高可靠性和安全关键型行业中的广泛应用，以及其在监管方面的强制要求，有力地验证了其在严苛环境下的技术适用性。这表明，尽管大规模实施充满挑战，但并非不可行，并且在可追溯性、效率和安全性方面具有显著优势——这些优势直接关系到军事维护和远程维护的目标。因此，国防机构无需重复发明轮子，而是可以借鉴和应用这些行业中成熟的方法和技术，从而降低实施风险和成本。

实施和缓解策略方面的挑战

尽管具有显著优势，但在国防环境中引入基于 GS1 DataMatrix 的远程维护解决方案也带来了一些必须积极应对的具体挑战。

网络安全和数据保护

挑战：通过网络传输敏感技术数据（配置、漏洞、维护历史记录）存在风险。现场的扫描仪和移动设备等终端以及中央系统都必须受到保护，防止未经授权的访问、篡改和窃听。维护数据库的完整性至关重要。

缓解策略：对数据传输和存储使用强加密，采用强大的身份验证机制（例如多因素身份验证），进行网络分段，使用入侵检测/防御系统，严格遵守适用的军事网络安全准则和标准，定期进行安全审计和渗透测试。

遗留系统的互操作性和集成

挑战：将新型自动识别与数据采集 (AIDC) 硬件（二维扫描仪）和远程维护软件平台集成到军方通常异构且有时过时的 IT 环境中（各种 AIS 系统，其中一些仍基于 MILS，以及诸如 DPAS 之类的特定维护数据库）是一项复杂的工作。确保新旧系统之间无缝且符合标准的数据交换（例如，通过 DLMS）至关重要。

缓解策略：使用中间件、标准化接口（API）和数据格式（GS1、DLMS/EDI）；优先与已提供现代接口的系统集成；分阶段推出；将互操作性要求定义为新系统采购的核心组成部分；确保系统能够正确处理 GS1 数据结构。

成本、基础设施和培训

挑战：实施需要对硬件（二维扫描仪、可能还有DPM设备、加固型终端设备、服务器）、软件许可、潜在的网络升级（尤其是现场带宽和可靠性方面的升级）以及软件开发或定制进行初始投资。其他成本包括人员培训——现场技术人员、远程专家、IT管理员和后勤人员。

缓解策略：进行详细的成本效益分析，量化通过减少停机时间、避免差旅费用和提高效率来获得的投资回报；尽可能利用现有的网络基础设施；制定全面的、针对特定角色的培训计划；评估商用现成 (COTS) 或政府现成 (GOTS) 解决方案以降低成本；并在适用的情况下考虑硬件租赁模式。

运行条件下的稳健性和可读性

挑战：即使在恶劣的现场条件下（例如油污/灰尘污染、机械损伤、光线不足、极端温度），也必须保证DataMatrix条码的可读性。因此，所使用的扫描器必须具备相应的坚固性。

缓解策略：对暴露或长期使用的部件使用耐用的 DPM 工艺（激光蚀刻、点阵喷丸）代替标签；选择高质量的材料和印刷/标记工艺，以实现最大误差容限（ECC 200）；使用具有先进图像处理技术的工业级或军用级扫描仪；建立和监控清晰的编码标记质量标准（例如，根据 ISO/IEC 15415）。

标准化与治理

挑战：确保GS1标准（正确的AI、数据格式和语法）在不同军种、单位、武器系统乃至联盟伙伴之间得到一致应用至关重要。管理GS1前缀和分配唯一标识符需要协调。同一产品上同时存在不同条形码可能导致混淆和误扫。

缓解策略：制定清晰的部门级指导方针和实施手册（以现有的 UID 授权为基础）；集中或协调管理 GS1 标识符；建立强大的项目治理结构；通过培训和审核促进标准遵守；与北约伙伴密切协调以实现协调；制定减少每个包装/组件条形码数量的策略（“一个条形码”目标）。

GS1 DataMatrix：实施挑战及应对策略

GS1 DataMatrix：实施挑战及应对策略 – 图片来源：Xpert.Digital

实施 GS1 DataMatrix 面临诸多挑战，需要采取战略和技术手段才能有效应对。在网络安全和数据保护方面，敏感数据在传输和存储过程中必须受到保护，终端和系统也必须得到安全保障。诸如强加密、身份验证、网络分段、入侵检测/防御系统 (IDS/IPS) 以及通过定期审计遵守美国国防部 (DoD) 指南等策略至关重要。互操作性和遗留系统集成构成另一项挑战，尤其是在将新硬件和软件集成到异构且有时过时的 IT 环境中时。中间件、应用程序接口 (API)、GS1 或 DLMS 等标准格式以及在新采购中优先考虑互操作性有助于确保数据交换。成本、基础设施和必要的培训也必须考虑在内，因为需要对扫描仪、数据保护模块 (DPM)、网络和软件进行初始投资，并为不同角色提供培训。通过投资回报率 (ROI) 分析、利用现有基础设施、获得商用现成 (COTS)/政府现成 (GOTS) 认证以及制定全面的培训计划，可以更有效地管理这些成本。在使用过程中，条码的稳健性和可读性至关重要，必须确保条码在污垢、损坏或光线不足等恶劣条件下仍能清晰可读。激光或点阵打标等数字后处理 (DPM) 方法、高质量且稳健的纠错码 (ECC 200)、工业扫描仪以及 ISO 15415 等质量标准均有助于实现这一目标。GS1 标准（例如，人工智能和语法）的统一应用以及集中式 ID 管理对于确保标准化和规范化至关重要。清晰的指南、集中式 ID 管理、项目治理、培训计划以及与北约等合作伙伴协调的法规遵从性，都为此提供了支持。全面的“单一条码”战略进一步提升了条码的清晰度和效率。

因此，这项技术的成功实施不仅需要采购设备，更重要的是需要周密的计划、大量的投资和强有力的领导，以克服复杂国防环境中存在的集成、安全、成本和标准化等方面的诸多障碍。后勤、信息技术、网络防御和财务规划等部门之间的跨部门协作，以及可能采取的分阶段实施方法，对于成功至关重要。

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对比分析：GS1 DataMatrix 方法与传统方法

通过使用 GS1 DataMatrix 来支持远程维护的方法，与传统的维护方式相比，代表了一种范式转变。

传统做法的局限性

国防领域传统的维护和后勤跟踪方法往往存在以下局限性：

• 人工流程：严重依赖人工数据输入和人工信息查找，速度慢且容易出错。
• 标记不一致：零件标记通常不规范、难以辨认或含糊不清。
• 文档分散：维护历史记录通常是纸质的，或者存储在不同的、非联网的数字系统中，因此很难快速访问完整的历史记录。
• 需要现场服务：专业技术人员需要亲临现场，这会导致等待时间过长、差旅费用高昂以及后勤方面的挑战，尤其是在偏远或危险地区。
• 缺乏实时透明度：通常情况下，无法及时了解资产状态或维护工作的进展情况。像MILS这样的老系统仅提供有限的实时功能。
• 被动维护：维护决策通常基于固定的间隔或仅在发生故障后才进行，而不是基于设备的实际状况。

关键差异化特征：速度、准确性、数据深度、灵活性

基于GS1 DataMatrix的远程维护方法在关键方面有所不同：

• 识别：自动化、近乎即时的扫描取代了人工阅读和搜索。
• 准确度：通过纠错码和消除人工输入错误，克服人为错误高发的缺点，实现高精度。
• 数据访问和深度：一次扫描即可提供大量结构化数据（唯一 ID、批次、序列号、到期日期等），而传统标签通常包含的信息有限，需要进一步的人工研究。
• 专业技术：可远程访问集中式专家，从而减少对本地专家的依赖。
• 过程控制：实现数据驱动的、可能具有预测性的维护流程，而不是通常的手动、被动的流程。
• 可追溯性：提供了全生命周期可追溯性的可能性，尤其是在使用 DPM 时，而传统方法往往无法做到这一点，或者成本非常高昂。
• 灵活性：高（可根据地点、时间和需求进行调整），支持 CBM+
• 速度：更快的诊断和维修，更少的停机时间

GS1 DataMatrix/远程维护方法与传统方法的比较

GS1 DataMatrix/远程维护与传统方法的比较 – 图片来源：Xpert.Digital

GS1 DataMatrix/远程维护与传统方法的比较揭示了二者在诸多方面的显著差异。在识别方面，GS1 DataMatrix 通过 GS1 标准实现了自动化、快速且明确的识别，而传统方法则依赖于人工操作，过程通常缓慢且可能存在歧义。在准确性方面，GS1 DataMatrix 的优势在于其纠错机制和无需人工输入，从而显著降低了错误率。相比之下，传统方法更容易受到人为读码和录入错误的影响。此外，GS1 DataMatrix 的数据深度和访问能力也异常出色，这得益于其在单个代码中存储的大量信息以及即时检索数据的能力，而传统方法通常仅限于少量数据点，且需要人工查找。

在专业知识方面，GS1 DataMatrix 能够实现不受地域限制的远程访问，从而联系到中央专家，而传统方法则需要专家亲临现场。GS1 DataMatrix 使流程数据驱动且标准化，并具备主动和预测性方法的潜力。传统方法通常是人工操作且被动的，一般仅在发生故障或按计划周期进行时才做出响应。GS1 DataMatrix 能够全面实现可追溯性，尤其是在使用直接零件标记 (DPM) 时，而传统方法往往难以实现这一点，且成本高昂。

GS1 DataMatrix 在灵活性方面也表现出色，能够适应不同的地点、时间和需求，并支持基于状态的维护增强版 (CBM+)。相比之下，传统方法严重依赖现场人员。在速度方面，GS1 DataMatrix 可以更快地进行诊断和维修，从而减少停机时间，而传统方法由于需要人工操作、差旅和耗时的信息收集，速度要慢得多。虽然 GS1 DataMatrix 的初始成本较高，但它可以通过减少差旅费用和缩短停机时间，带来长期的成本节约潜力。另一方面，传统方法由于差旅、长时间停机和效率低下等原因，会产生持续的高昂成本。

这项对比表明，GS1 DataMatrix支持的远程维护方法并非仅仅是渐进式的改进，而是实现了向更高效、更精准、更灵活的维护模式的根本性转变。它解决了传统方法的诸多固有缺陷。然而，成功应用该方法不仅需要新的工具，还可能需要对工作流程、角色分配和员工培训进行重大调整。

未来前景和技术趋势

GS1 DataMatrix 和远程维护的结合不应被视为终点，而应被视为国防后勤和维护未来发展的重要组成部分。

与人工智能 (AI)、预测分析和数字孪生技术的协同作用

GS1 DataMatrix 提供可靠且唯一的标识符，用于将物理资产与其数字孪生体以及相关数据流（传感器数据、运行数据、环境数据）关联起来。这一强大的数据基础是 CBM+ 和预测性维护中高级分析的先决条件。基于这些数据，算法可以识别模式、预测组件的未来状态，并推荐主动维护措施，这些措施随后可通过远程维护触发和指导。人工智能还可以通过识别传输数据中的模式并生成假设，来辅助远程专家进行诊断。

数据存储和连接的发展（GS1数字链路）

一个关键趋势是条形码不仅能够编码标识符和属性，还能编码网址（URI）。GS1 数字链接标准定义了一种语法，用于将 GS1 标识符转换为 Web URI 结构，然后可以将其编码到数据载体（例如 DataMatrix 或二维码）中。只需一次扫描，技术人员或专家即可直接访问各种在线资源：交互式、上下文相关的手册、诊断助手、视频教程、实时支持渠道的直接链接或实时数据仪表板。这将彻底改变现场信息访问方式。与移动设备（智能手机、平板电脑）以及用于扫描和交互这些数据的专用应用程序的集成将持续增长。

国防中远程后勤保障的发展

远程维护有望从一种小众解决方案发展成为标准的维护支持模式，从而可能减少前线现场的人员和物资需求（“更少的机械师，更多的数据流”）。与无人机或地面机器人等自主系统集成，以便快速将备件运送到所需地点，甚至通过远程呈现技术进行远程指导操作，是未来一个极具发展前景的领域。通过使用GS1等通用标准，将进一步加强武装部队各部门、联盟伙伴和工业界之间的后勤数据交换与合作，从而构建无缝、可互操作的后勤链。“后勤信息”本身正日益被认可并应用于作战决策的关键资源中。

这些趋势表明，GS1 DataMatrix 和远程维护是构建未来高度自动化、智能化、网络化和预测性国防后勤愿景的关键推动因素。因此，对这些核心技术的战略投资对于确保未来的作战准备状态以及在后勤和维护领域保持技术优势至关重要。

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战略优势：通过 GS1 DataMatrix 优化国防后勤

最大限度减少停机时间，最大限度增加正常运行时间：GS1 DataMatrix 与远程维护的协同作用

将GS1 DataMatrix标准集成到远程维护流程中，可为国防后勤带来显著的战略价值。其主要优势包括：数据质量和准确性的大幅提升、组件可追溯性的无缝实现、诊断和维修周期的加速（从而减少停机时间），以及维护支持灵活性的显著提高。此外，通过减少差旅费用和优化资源利用，还具有长期的成本节约潜力。二者的协同效应显而易见：GS1 DataMatrix提供标准化的、机器可读的资产数据密钥，而远程维护则提供有效利用这些数据和由此产生的专业知识的通信渠道，不受地域限制。这种组合方法是实现国防后勤现代化并确保在复杂多变的全球作战环境中保持战备状态的关键因素。

实施和优化方面的关键建议

为了充分发挥这项技术的潜力，提出以下战略建议：

• 制定清晰的战略和治理机制：应制定一项跨部门（国防部/北约范围）的战略和一套明确的规则，用于实施基于GS1 DataMatrix的远程维护。该战略和规则应以现有的UID指南为基础，并明确标准合规性、数据管理和角色分配等方面的要求。
• 优先实施：引入初期应重点关注高价值、复杂或故障关键型武器系统和组件，因为减少停机时间能带来最大的作战效益。
• 基础设施和设备投资：需要投资建设强大、安全且功能足够强大的网络基础设施（包括现场基础设施），以及兼容的 AIDC 设备（强大的 2D 扫描仪，可能还有 DPM 系统）。
• 重视互操作性：从一开始，就必须确保新系统与现有物流和维护平台的互操作性。符合DLMS和GS1等标准至关重要。所有新采购的系统都必须明确互操作性要求。
• 综合培训计划：必须为所有相关人员（现场技术人员、远程专家、后勤人员、IT人员）制定和实施针对特定角色的培训计划，以确保新技术得到接受和有效使用。
• 主动管理网络安全风险：网络安全必须是整个系统生命周期中不可或缺的一部分，从概念和实施到运行。
• 利用外部专业知识和合作：积极寻求与行业伙伴的合作，并与航空航天和医疗保健等行业交流“经验教训”，这些行业已经拥有丰富的 GS1 DataMatrix 使用经验。
• 未来技术的试点项目：应在试点项目的框架内评估 GS1 数字链接等新标准在进一步改善信息获取方面的潜力。

持续实施这些建议有助于克服实施过程中遇到的挑战，并释放 GS1 DataMatrix 和远程维护的变革力量，从而实现更高效、更灵活、更具成本效益的国防后勤。

词汇表

• AIDC（自动识别和数据采集）：自动识别和数据采集；用于自动采集有关对象的数据（例如，条形码、RFID）的技术。
• AI（应用标识符）：GS1 应用标识符；GS1 条形码中的数字代码（2-4 位数字），用于定义以下数据的含义和格式。
• AIS（自动化信息系统）：自动化信息系统；国防部支持业务流程的 IT 系统的统称。
• AIT（自动识别技术）：用于自动识别的技术；类似于 AIDC。
• CBM+（基于状态的维护加强版）：基于状态的维护加强版；一种基于设备实际状态的维护策略，辅以分析和后勤考虑。
• CAGE 代码（贸易和政府标识符）：用于识别与美国政府进行业务往来的公司的唯一五位数代码。
• DLMS（国防后勤管理标准）：美国国防部制定的后勤电子数据交换 (EDI) 标准。
• 美国国防部（DoD）：美国国防部。
• DPM（直接零件标记）：直接零件标记；将代码（例如，数据矩阵）永久地直接施加到零件表面（例如，通过激光蚀刻、点阵喷丸）。
• DPAS（国防财产责任系统）：美国国防部用于管理和跟踪财产（包括维护数据）的系统。
• ECC 200（纠错码 200）：一种专门用于 Data Matrix 条码的纠错标准，基于 Reed-Solomon 算法，具有很高的容错能力。由 GS1 DataMatrix 使用。
• EDI（电子数据交换）：电子数据交换；以电子形式标准化交换商业文件。
• FNC1（功能码 1）：GS1 条形码（包括位于第一位的 GS1 DataMatrix）中的特殊控制字符，表示符合 GS1 数据结构，并且可以作为分隔符。
• GIAI（全球个人资产标识符）：全球个人资产标识符；GS1 用于唯一标识个人资产的密钥。
• GLN（全球位置编号）：全球位置编号；GS1 密钥，用于唯一标识物理位置或法人实体。
• GRAI（全球可回收资产标识符）：全球可回收资产标识符；GS1 密钥，用于唯一标识可重复使用的运输或存储容器。
• GS1：全球供应链标准化组织（负责制定条形码、识别号码、EDI 标准等）。
• GS1 DataMatrix：Data Matrix ECC 200 条形码的特定实现，使用 GS1 数据结构（带有 FNC1 和 AI）。
• GS1 数字链接：GS1 标准，用于在 Web URI 结构中对 GS1 标识符进行编码，从而可以通过条形码访问在线信息。
• GTIN（全球贸易项目代码）：全球贸易项目代码；GS1 用于唯一标识贸易产品（特定包装级别的商品）的密钥。
• IUID（物品唯一标识）：物品的唯一标识；美国国防部用于唯一标识军事财产的计划。
• MIL-STD-130：美国国防部制定的军用标准，定义了 IUID 标记的要求。
• MILS（军用标准后勤系统）：老一代国防部后勤系统，基于过时的技术。
• MMOD（医疗维护运营部）：美国陆军医疗物资管理局 (USAMMA) 的一个部门，负责医疗设备的维护。
• 北约（北大西洋公约组织）：北大西洋公约组织。
• NCAGE（北约商业和政府实体代码）：北约版本的 CAGE 代码。
• NSN（北约库存编号）：用于唯一识别物资的 13 位北约供应编号。
• RFID（射频识别）：射频识别；利用无线电波进行自动识别的技术。
• SSCC（序列运输容器代码）：运输单元的编号；GS1 密钥，用于唯一标识物流单元（例如托盘、纸箱）。
• STANAG（标准化协议）：北约标准化协议。
• 远程维护：利用电信技术远程执行维护任务（诊断、维修指导）。
• UDI（唯一设备标识）：医疗器械的唯一产品标识（通常使用 GS1 DataMatrix）。
• UII（唯一物品标识符）：唯一物品标识符；根据美国国防部 IUID 计划分配给单个物品的特定标识符。
• USAMMA（美国陆军医疗物资局）：美国陆军的医疗用品机构。

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