本架构的价值在于将“制造透明度”这个模糊的供应链承诺，转化为一个可计算、可部署、可审计的工程系统。它定义了清晰的数据接口与评估指标，允许决策者通过自动化工具对工厂的数字化水平进行量化评估。当前局限未纳入原材料溯源数据（如棉花等级信息）延迟预测引擎尚需更多训练数据集未来演进方向引入机器学习：使用历史订单的延迟记录训练预测模型，动态调整权重参数区块链集成：将关键质检节点的数据为链上不可篡改记录，增强审

本架构的价值在于将“制造透明度”这个模糊的供应链承诺，转化为一个可计算、可部署、可审计的工程系统。它定义了清晰的数据接口与评估指标，允许决策者通过自动化工具对工厂的数字化水平进行量化评估。当前局限未纳入原材料溯源数据（如棉花等级信息）延迟预测引擎尚需更多训练数据集未来演进方向引入机器学习：使用历史订单的延迟记录训练预测模型，动态调整权重参数区块链集成：将关键质检节点的数据为链上不可篡改记录，增强审