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：標識解析實現數據安全雙向監控
模具生產和加工領域一直存在著模具設計企業、零部件加工企業、模具代工企業以及客戶之間設計數據、生產數據和安裝信息無法共享和打通的問題。這導致供應鏈運營高度依賴熟練的操作人員，管控困難，并在供應鏈生產管控、產品質量加工和企業運營管理等環節形成信息孤島，導致模具產能資源的浪費，產品精度不高增加了材料成本。然而，某公司近期推出的一項數據安全雙向監控應用，利用標識解析技術解決了這些問題，為模具行業帶來了新的機遇。
傳統上，模具生產數據的共享和打通面臨多個挑戰。首先，模具終端上傳數據時終端IP暴露，造成數據鏈路安全風險。其次，數據需要上報到物聯網平臺，但數據共識無法下沉到終端，反向控制需要二次喚醒終端。這些問題限制了數據的流動和共享，阻礙了整個供應鏈的高效運作。
通過采用標識解析技術，該公司實現了模具信息的統一管理，并成功打通了企業設計開發系統與生產制造系統之間的數據傳輸。主動標識接入技術使模具主動標識載體能夠與注塑機管理系統進行數據互聯互通，實現了工藝參數的下放和數據安全雙向監控。
應用標識解析技術帶來了多方面的好處。首先，在模具生產過程中，傳感器可以采集模具的加工次數和地理位置等信息，實現對外發模具數據的透明監測，避免模具的違規外放或調撥。通過主動標識的可信數據采集，企業可以在平臺上獲得真實完整的模具履歷、模次以及每日的生產信息，從而降低運營成本。
其次，在產品質量加工環節，主動標識網關可以采集加工過程中的溫度變化、噪音和震動等異常數據。結合機器學習和深度學習等人工智能技術，模具設備可以進行監測和預測性維護。這樣的智能監控系統有助于提高設備的有效稼動率，減少返修工時和人力成本。
通過標識解析技術的應用，模具生產和加工企業消除了供應鏈生產管控、產品質量加工和企業運營管理等環節的信息孤島問題。企業設計開發系統和生產制造系統的打通使得數據的共享和流通更加便捷，提升了整個供應鏈的協同效率。同時，模具的生產精度提高，減少了材料成本的增加，交貨周期也明顯縮短。
某公司提供的數據安全雙向監控應用為模具行業帶來了創新的技術解決方案。通過標識解析技術的運用，模具生產企業能夠實現數據的共享和智能監控，提高生產效率，降低運營成本。這一技術的應用為模具行業開啟了更多的發展機遇，預計將在未來得到更廣泛的應用。
使用標識解析前：
使用標識解析后：
應用成效
1.標識解析助力機外預調的實施、現場作業標準化的推行，一鍵式加工的實施，使設備有效稼動率提高30%（設備有效稼動率是指設備在所能提供的時間內為了創造價值而占用的時間所占的比重）；
2.標識解析使生產車間效率透明化提升，促進供應鏈上下游高效協同，使得交貨周期明顯縮短 50%；
3.標識解析使得設計、操作、夾具等一系列操作標準化推行，重復性勞動被系統取代，返修工時有效降低 75%；
4.標識解析帶來人力結構質的變化，以前需要 3 年以上熟練工種的工作，現在只需要培訓一個月就可以上崗，人力成本綜合降低 40%。
