通过运用标识解析在大数据分析中，企业可以针对产品质量问题进行深度追踪，精确识别存在问题的环节，并对其进行有效的质量改进，从而使产品质量的精度提升40%。这是标识解析在产品质量管理中的一大贡献。
此外，标识解析的应用也有力地解决了某品牌集团在与供应商的协作中遇到的问题。过去，由于信息不对称和物料标识不统一等问题，导致生产效率低下。而现在，通过标识解析的技术，这些问题已经得到了有效解决，使得在追溯和质量分析环节的人力成本降低15%以上。
标识解析的另一大应用是建立全生命周期管理的大数据分析系统。这个系统使得经销商和客户可以更好地追溯产品质量，从而显著提升了他们对产品质量追溯的满意度，提升15%以上。这是标识解析在提升客户满意度方面的一大成就。
工业互联网标识解析体系，是工业互联网网络的关键构成部分，被视为工业互联网的神经枢纽。该体系通过为每个物理对象或虚拟资源提供独特的“身份证”，实现了跨地区、跨行业、跨企业的信息共享和互通。
自2018年开始推动工业互联网标识解析体系建设，已经初步实现了“体系完整、流量广阔、应用丰富、覆盖全国”的布局目标。
蓝域标识作为产业先行者之一，将从全生命周期优化、产品精益化管理、产品服务化延伸、智能化生产管控等九大标识应用模式出发，逐一向企业展示标识解析的应用案例。
案例：摩托车集团使用标识解析全面提升产品质量
在当前的发动机制造领域，企业面临着一个突出的问题：关键的生产信息，如发动机的基本信息、生产装配信息和质量信息，分散在装配企业的 ERP、MES、WMS 等各种信息化系统中。
这种数据分散性导致了查询和反馈链条的延长，信息获取的时间滞后，数据的不完整性以及信息的不对称性。更为关键的是，由于产品问题的追溯定位不精准，产品质量问题的长期积累使得优化产品品质的任务变得极为困难。
然而，通过将ERP、MES、WMS等不同生产环节的信息进行标识解析以实现关联与锚定，企业可以实现问题产品追溯的精准定位。此外，通过大数据分析，企业可以针对性地定位并优化缺陷生产环节，以在短时间内提高生产效率和产品质量。
以某摩托车品牌集团为例，他们已经开始使用标识解析技术进行产品质量全流程追溯。在过去，他们需要为整车组装厂及原材料供应商的 ERP、MES、WMS 等各种系统做接口服务，由于协议和数据规范各不相同，产品信息在不同的系统中分散，这使得追溯效率极低，产品质量问题长期积累，尤其是问题定位非常困难。
在结合了标识解析技术后，情况发生了显著的变化。通过对摩托车发动机赋码，利用标识解析关联产品基本信息、生产装配信息、工艺控制信息、质量管理信息、物流存储信息等，该集团实现了全流程的数据关联和管理。
在售后环节，摩托车主机厂可以通过扫描发动机上的标识码快速获取所购产品的基本信息，通过售后互动服务，实现产品的故障快速报修和意见反馈，从而提升客户对产品的满意度。其中基于标识解析的质量追溯应用，帮助企业快速定位产品问题点，锁定问题范围，确保问题产品不遗漏、不外流，不扩散，提高质量分析效率并节约人工成本。
应用成效：
产品质量的精度提升了40%
通过运用标识解析在大数据分析中，企业可以针对产品质量问题进行深度追踪，精确识别存在问题的环节，并对其进行有效的质量改进，从而使产品质量的精度提升40%。这是标识解析在产品质量管理中的一大贡献。
此外，标识解析的应用也有力地解决了某品牌集团在与供应商的协作中遇到的问题。过去，由于信息不对称和物料标识不统一等问题，导致生产效率低下。而现在，通过标识解析的技术，这些问题已经得到了有效解决，使得在追溯和质量分析环节的人力成本降低15%以上。
标识解析的另一大应用是建立全生命周期管理的大数据分析系统。这个系统使得经销商和客户可以更好地追溯产品质量，从而显著提升了他们对产品质量追溯的满意度，提升15%以上。这是标识解析在提升客户满意度方面的一大成就。
