工業互聯網標識解析體系，是工業互聯網網絡的關鍵構成部分，被視為工業互聯網的神經樞紐。該體系通過為每個物理對象或虛擬資源提供獨特的“身份證”，實現了跨地區、跨行業、跨企業的信息共享和互通。
自2018年開始推動工業互聯網標識解析體系建設，已經初步實現了“體系完整、流量廣闊、應用豐富、覆蓋全國”的布局目標。
藍域標識作為產業先行者之一，將從全生命周期優化、產品精益化管理、產品服務化延伸、智能化生產管控等九大標識應用模式出發，逐一向企業展示標識解析技術的應用案例。
案例：酒業企業使用標識解析實現系統對接成本降低
在新的食品安全要求背景下，標識解析技術正在酒水行業中嶄露頭角。此技術的應用將為解決全流程數據獲取難度、竄貨假冒現象嚴重、備貨失衡和工廠數據統計不準確等問題帶來轉機。
利用標識解析，原料與生產、生產與倉儲、倉儲與物流的各個環節得以打通，完成全流程數據的收集。進一步地，標識化的經銷商和門店將實現發貨流向的精確指向和銷售數據的直達，實現全流程銷售監控。這也將促使企業能夠及時調整生產計劃，實現動態補貨，從而避免備貨失衡和庫存壓力的增大。同時，工廠數據也可以通過標識解析實時更新，大幅提高數據的準確性和及時性。
某二級節點企業，近期在這個領域取得了突破。在過去，這家企業為機器、產品、箱提供實物編碼，為垛、車間、班組、庫位、庫區以及工藝、算法、數據等提供虛擬編碼。這些編碼均為企業私有編碼，導致編碼管理不規范、不統一及數據更新維護非常復雜等問題。同時，系統需要打通企業ERP、WMS等各種接口，投入人力、時間成本高。
然而，現在通過使用標識解析，二級節點企業已經建立了食品行業標識解析平臺，為A酒業公司的生產、倉儲及中轉倉提供統一編碼及解析規范。生產環節采用人工在線貼碼，控制固定采集器進行采集識讀，實現標識賦碼及生產數據采集關聯。
相關的標識數據被上傳至管理系統，形成入庫數據。倉儲環節也融入了標識解析體系，通過瓶箱庫區庫位標識管理實現倉儲業務數字化智能化。系統平臺統一管理生產任務單、倉庫入庫單、倉庫出庫單等單據，詳細記錄產品流向信息，為終端查詢提供數據支持與服務。
A酒業公司目前擁有300多個中轉倉，每個中轉倉都被賦予唯一的標識。每個中轉倉都配備了一到多個PDA設備，并將這些設備編號以標識的形式注冊到業務系統內，這樣就能確保PDA 與中轉倉通過標識進行關聯。在產品追溯過程中，通過標識解析技術，企業可以明確查詢發出中轉倉與掃描設備標識，使得發貨流程更為清晰透明，追蹤結果真實可靠。
此外，為了提高倉儲業務的數字化和智能化程度，A酒業公司也在倉儲環節融入了標識解析體系。通過在瓶箱庫區庫位實施標識管理，企業實現了倉儲業務的數字化和智能化。系統平臺統一管理生產任務單、倉庫入庫單、倉庫出庫單等單據，詳細記錄了產品流向信息，為終端查詢提供了數據支持與服務。
為了更好地打造以工業互聯網標識為核心的倉儲管理數字化系統，企業還與生產端的賦碼采集標識數據進行了打通，實現了生產即入庫，同時，也實現了企業內部標識管理的標準化、統一化。這些措施不僅解決了酒水行業中的信息化程度低、數據獲取困難等問題，同時也提高了企業的工作效率和準確性。
使用標識解析前：
使用標識解析后：
應用成效
① 對比工業互聯網標識應用前的數據，2020 年 1 月至2020 年 11 月銷售訂單的產線直發率由工業互聯網標識應用前的 5% 上升到現 在的 32%；(產線直發率：產品下線即發往門店的比率)
② 對比工業互聯網標識應用前的數據，2020 年 1 月 -2020 年 11 月的平均庫存率由工業互聯網標識應用前的 85% 下降到現在的 30%；(平均庫存率：產品呆滯庫房的比率)
③ 對比工業互聯網標識應用前的數據，2020 年 1 月 -2020 年 11 月的庫存周轉率由工業互聯網標識應用前的 40% 上升到現在的 80%; (庫存周轉率：某一時間段內庫存貨物周轉的次數)
④ 對比工業互聯網標識應用前的數據，2020 年 1 月 -2020 年 11 月， 庫存、訂單效率等導致的直接成本，由 100 萬下降到 60 萬。
