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技术的应用案例。
案例：标识解析实现数据安全双向监控
模具生产和加工领域一直存在着模具设计企业、零部件加工企业、模具代工企业以及客户之间设计数据、生产数据和安装信息无法共享和打通的问题。这导致供应链运营高度依赖熟练的操作人员，管控困难，并在供应链生产管控、产品质量加工和企业运营管理等环节形成信息孤岛，导致模具产能资源的浪费，产品精度不高增加了材料成本。然而，某公司近期推出的一项数据安全双向监控应用，利用标识解析技术解决了这些问题，为模具行业带来了新的机遇。
传统上，模具生产数据的共享和打通面临多个挑战。首先，模具终端上传数据时终端IP暴露，造成数据链路安全风险。其次，数据需要上报到物联网平台，但数据共识无法下沉到终端，反向控制需要二次唤醒终端。这些问题限制了数据的流动和共享，阻碍了整个供应链的高效运作。
通过采用标识解析技术，该公司实现了模具信息的统一管理，并成功打通了企业设计开发系统与生产制造系统之间的数据传输。主动标识接入技术使模具主动标识载体能够与注塑机管理系统进行数据互联互通，实现了工艺参数的下放和数据安全双向监控。
应用标识解析技术带来了多方面的好处。首先，在模具生产过程中，传感器可以采集模具的加工次数和地理位置等信息，实现对外发模具数据的透明监测，避免模具的违规外放或调拨。通过主动标识的可信数据采集，企业可以在平台上获得真实完整的模具履历、模次以及每日的生产信息，从而降低运营成本。
其次，在产品质量加工环节，主动标识网关可以采集加工过程中的温度变化、噪音和震动等异常数据。结合机器学习和深度学习等人工智能技术，模具设备可以进行监测和预测性维护。这样的智能监控系统有助于提高设备的有效稼动率，减少返修工时和人力成本。
通过标识解析技术的应用，模具生产和加工企业消除了供应链生产管控、产品质量加工和企业运营管理等环节的信息孤岛问题。企业设计开发系统和生产制造系统的打通使得数据的共享和流通更加便捷，提升了整个供应链的协同效率。同时，模具的生产精度提高，减少了材料成本的增加，交货周期也明显缩短。
某公司提供的数据安全双向监控应用为模具行业带来了创新的技术解决方案。通过标识解析技术的运用，模具生产企业能够实现数据的共享和智能监控，提高生产效率，降低运营成本。这一技术的应用为模具行业开启了更多的发展机遇，预计将在未来得到更广泛的应用。
使用标识解析前：
使用标识解析后：
应用成效
1.标识解析助力机外预调的实施、现场作业标准化的推行，一键式加工的实施，使设备有效稼动率提高30%（设备有效稼动率是指设备在所能提供的时间内为了创造价值而占用的时间所占的比重）；
2.标识解析使生产车间效率透明化提升，促进供应链上下游高效协同，使得交货周期明显缩短 50%；
3.标识解析使得设计、操作、夹具等一系列操作标准化推行，重复性劳动被系统取代，返修工时有效降低 75%；
4.标识解析带来人力结构质的变化，以前需要 3 年以上熟练工种的工作，现在只需要培训一个月就可以上岗，人力成本综合降低 40%。
