标识解析应用案例发布，全生命周期优化有哪些场景

近日，工业互联网产业联盟发布了《工业互联网识别分析应用案例汇编(2021年)》，从全生命周期优化、产品精益管理、产品服务延伸、远程计量与验证、智能生产控制、供应链优化管理、数字交付管理、供应链金融管理、数字智能营销等九种识别应用模式中选择了21种识别应用场景案例。

因此，工联网记者分别梳理了九种识别应用模式中的案例，介绍了整个生命周期优化下的四个场景。

全生命周期优化是指在产品设计、生产、分销、运营、使用、维护、回收处理过程中，实现全生命周期管理数据交互，提高质量，最大化资产价值。全生命周期优化从以下四个场景中阐述，反映了识别分析系统的应用价值。

场景1：降低上下游系统对接成本

目前，在传统机械制造企业的整个生命周期系统中，存在着多系统、多接口开发、上下游企业使用不同代码、需要大量人力和时间开发的问题。

利用识别分析技术，企业可以通过简单的开发将自己的数据访问识别分析系统，开放上游合作企业和下游用户的需求数据，实现行业信息资源的整合。

以某公司为例，过去需要为主机制造商和零部件制造商开放自己的ERP、MES等接口，然后从主机制造商的ERP、MES将相应数据转移到全生命周期管理系统中，存在多系统、多接口开发等诸多问题。

迈迪信息通过使用识别分析系统，建立了机械行业识别分析平台，为主机制造商和零部件制造商提供统一的代码和分析规范，显著降低接口对接开发，降低企业开发成本，有效提高售后服务效率，实现数据交换、产品全过程数据可控、可追溯性，提高交付产品质量，提高客户满意度。

场景二：优化生产工艺追溯

目前，在发动机制造业中，在绝大多数情况下，数据查询和反馈链长、时间慢、数据不完整、信息不对称、产品质量问题长期积累、定位和优化产品质量非常困难。

通过标识分析系统的应用，可以实现问题产品追溯的准确定位，提高生产效率和产品质量。

以公司为例，公司为宗申集团进行产品质量全过程可追溯性。过去，它需要为各种系统提供接口服务。协议和数据规范不同，导致可追溯性效率很低，产品质量问题长期积累，问题定位非常困难。

通过使用识别分析系统，可以提供全过程的数据关联和管理，实现产品故障的快速维修和意见反馈，提高客户对产品的满意度。同时，提高质量分析效率，节省劳动力成本。

随着新能源汽车的逐步普及和推广，电池报废量将继续上升。新能源汽车电池退休后仍有价值，涉及回收利用。然而，电池整个生命周期的可追溯性涉及到许多企业和环节，数据集成需要企业之间的大量对接工作。

采用识别分析系统，采集电力电池各环节的数据，自动用识别码注册并关联，追溯电力电池的整个生命周期，为电池的整个生命周期管理提供有效保障。

过去，东风乘用车公司必须为每个电池制造商和组装制造商开放ERP、MES等接口导致多系统、多接口开发、多人力投入、时间成本高等现象。

应用标识分析系统，建立“电池标识分析信息采集系统”结合标识分析，收集和处理各过程的关键数据，实现整个生命周期的数据连接，为客户提供从生产到回收的信息查询服务，缩短业务周期，降低运营成本。同时，可实现电池寿命异常分析、电池生产合格率异常分析、电池故障率异常分析、梯级利用分析等。

场景4：冷链端到端全环节追溯

冷链运输环节较多，涉及接触人员范围广。传统的可追溯性依赖于有限的信息，可追溯性长，成本高，可追溯性不准确，容易遗漏。在疫情紧急情况下，问题产品的同批次产品不能在短时间内得到有效的追踪，使疫情防治的形式更加复杂。

基于工业互联网识别分析系统，冷链产品从进口商、海关、超市、消费者八个重要环节开放，简化冷链货物交接流程，建立人与货物的交叉可追溯性关系，实现冷链食品的全过程可追溯性和整个生命周期的精益管理。

一旦发现被病毒污染的产品，可以快速追踪病毒来源，跟踪产品流通环节，准确定位同批次产品，提前采取控制措施。为政府监管提供决策依据，对保证冷链市场乃至国民经济的稳定运行具有重要意义。

工业互联网识别分析系统的应用有效地实现了生产过程和销售过程的全生命周期管理和可追溯性，对提高企业生产效率、降低运营成本具有重要意义。其建设和发展将进一步促进中国制造业的转型升级。

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