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：標識解析實現生產智能化效率提升
智能化生產設備在工業自動化行業的應用越來越廣泛。然而，在大部分工業自動化行業的生產流程中，仍然需要生產人員通過預先設置各項生產參數并憑借經驗進行調試。這對生產人員的經驗和技能要求很高。
為了解決這一問題，某公司在印制電路板（PCB）生產流程中引入了一套智能化的標識解析系統，以降低對生產人員經驗的依賴，提高生產效率，并實現標準化生產和防呆防錯。
該系統首先在同類型機臺上進行大量前置測試，確定各類原材料所需的標準化生產參數組合，并將其存儲為數字化的作業指導書?，F在，當生產人員需要上機臺進行生產時，他們只需通過機臺設備自帶的掃碼設備讀取原材料的標識，并通過標識解析技術獲取相關信息，例如覆蓋膜生產企業、PI厚度、離型紙厚度等。
系統接著會將這些原材料信息與數字化的作業指導書進行智能匹配，生成推薦的參數組合。整個過程僅需15分鐘，便可完成調試并開始正式生產。通過這種方式，生產人員不再需要依靠經驗來設置新原料的生產參數，從而降低了對工人經驗的依賴，規避了人員操作風險。
該系統還具備本地機臺對推薦參數進行優化的功能。優化后的參數可以上傳到云端，作為該機臺的專用參數組合。當需要再次加工同類型材料時，生產人員可以直接調用這些專用參數組合，以提高生產效率。此外，這些數據也為系統的自我學習和自我完善提供了豐富的樣本。
通過引入智能化的標識解析系統，該公司成功降低了對生產人員經驗的依賴，提高了生產過程的信息化管理和工藝標準化管理水平。此舉不僅提高了生產效率和質量，還使新手工人能夠迅速上手操作。這種智能化技術的應用有望在更多行業推廣和應用，為企業帶來更高的效益和競爭優勢。隨著智能化技術的不斷發展，預計類似的應用將在工業自動化領域發揮更大的作用。
使用標識解析前：
使用標識解析后：
應用成效
1.從試產到量產的時長從原來的 1.5-2 個小時下降到 15 分鐘左右；
2.用于測試的覆蓋膜材料損耗量從原來平均每次耗費 12500 平方厘米、10 片左右下降為 3750 平方厘米以內、3 片以內；（注：按常態每片覆蓋膜面積 250mm*500mm 計算，1250 平方厘米覆蓋膜單價平均大約 1.8 元）；
3.良品率從原來的 96% 上升到 98%。
