В России утверждён первый SMART-стандарт
Росстандарт утвердил предварительный национальный стандарт ПНСТ 864-2023 «Умные (SMART) стандарты. Общие положения».
Утверждение ПНСТ означает новый шаг в цифровизации российской экономики и промышленности, т.к. закладывает фундамент для обмена машинопонимаемыми данными из документов по стандартизации в цифровом формате. Нарастающие темпы цифровой трансформации требуют внедрения цифровых технологий, в том числе и в документы по стандартизации. Одной из таких задач является представление стандартов в виде, при котором любой конструктор, технолог и инженер могут применять цифровой документ по стандартизации на этапе разработки изделия, технологии в производственных процессах.
Так, стандарт с машинопонимаемым содержанием — тот, при котором информационная система может самостоятельно воспринимать содержание одного или нескольких документов по стандартизации. Умными стандартами являются и те, в которых машина не только понимает содержание документов, но и обладает способностью самостоятельного применения и трактования без вовлечения человека-оператора.
SMART-стандарты и построенные на их базе сервисы помогут быстрее и точнее искать информацию, анализировать и автоматизировать применение нормативных требований. Внедрение SMART-стандартов сделает возможным превратить документ по стандартизации в рабочий цифровой инструмент, повышающий производительность труда и снижающий количество ошибок. Документ определяет умный (SMART) стандарт как данные, содержащиеся в документе по стандартизации и представленные в машиночитаемом, машиноинтерпретируемом и машинопонимаемом форматах.
ПНСТ 864-2023 разработан АО «Кодекс» при участии членов Комитета РСПП по промышленной политике и техническому регулированию и ФГБУ «Институт стандартизации» в рамках профильного технического комитета по стандартизации № 711 «Умные (SMART) стандарты» (ПТК 711) и вступает в действие с 1 февраля 2024 года сроком на трехлетний период. Предполагается, что эти три года станут временем апробации, в течение которого будет собираться и анализироваться обратная связь от пользователей стандарта.
