图2 中船集团工业互联网标识解析在船舶全生命周期管理中的创新应用

（三）基于工业互联网标识解析系统的供应链优化管理。

原有的供应链管理中，各企业通过自己的供应链管理系统，面向仓储物流企业或制造企业进行信息传递，交叉环节众多，影响协同效率，无法实现资源的灵活调度。基于统一工业互联网标识解析体系，配件生产企业、仓储物流企业、整机制造企业通过唯一标识在标识解析体平台注册、解析、查询，解决了企业间因信息不对称、物资标识不统一而引起的生产效率低下等问题，促进生产、运输、使用、服务等环节的高效协同，有效提升企业资源优化配置，实现优化供应链管理。

中集智能工业互联网标识解析在集装箱物流供应链管理中的创新应用，如图3所示。集装箱物流供应链存在典型的开环供应链应用特征，即，集装箱的所有权、经营权、使用权各自分离。

一个集装箱从提箱开始，到装载货物完成出口，需要经过7大类（集装箱供应方、货主、运输方、货柜管理方、物流服务企业、金融服务企业、国家监管部门）、50多家不同身份、不同性质的企业和政府监管机构进行作业和处理，是典型的跨企业、跨区域、跨国家的流通应用。

为有效支撑我国“一带一路”重大战略中物流一体化信息网络建设，中集智能科技有限公司通过建设工业互联网标识解析体系（集装箱行业），为集装箱全供应链提供标准编码和开放的身份识别服务，为全供应链提供信息互联互通和数据共享服务。

图3 中集智能有限公司工业互联网标识解析在集装箱全供应链管理中的创新应用

（四）基于工业互联网标识解析系统的设备故障预测及健康管理。

工业设备故障预测及健康管理是指，利用工业系统中产生的各类数据，经过信号处理和数据分析等先进技术，对工业系统的健康状态进行预测和管理的系统性工程。传统的故障预测及健康管理具有“先故障后维修，故障定位、根因分析困难，维修周期长，经济损失大”等特点。基于工业互联网标识解析的设备资产健康管理，通过对每个核心零部件赋予唯一标识，将核心零部件与整机组设备信息相关联，实现生产运行智能监控及优化，设备故障主动预测维修。

在运行优化方面，通过对设备工作参数、环境参数、产品质量数据的全面采集，建立设备性能模型，进行设备状态分析和效能分析，寻找运行优化解决方案，提高设备利用率和产品质量，降低成本。在故障预测方面，通过对核心设备（部件）的运行数据、设备效率数据的全面采集和分析，结合历史数据及实际工况条件，利用机器学习等先进数据分析技术与工业机理模型，训练基于数据和模型双驱动的设备故障预警模型，构建优化设备运维流程，实现设备故障的提前预测和主动维修，减少设备零部件故障带来的经济损失。

陕西经达工业互联网标识解析在设备故障预测及健康管理中的创新应用，如图4所示。通过工业互联网标识解析系统，核心零部件厂商可以加装实时监测模块，监测实际工况和运营数据，利用特有行业知识对运行状态进行分析，并将设备预警信息通过代理商发给整机设备集成商，整机设备集成商通过唯一标识查询、定位、联系设备使用企业，助其优化运营条件及按需订购备品备件等智能决策。同时，设备使用企业可根据实际情况安排维修备件，减少设备维修停机时间，降低经济损失。

图4 陕西经达工业互联网标识解析在设备故障预测及健康管理中的创新应用

推动工业互联网标识创新应用发展的措施建议政府通过发展规划、产业政策、财政资金及人才保障等支持，引导工业互联网标识解析创新应用发展。国家层面，应科学统筹规划，依托政策资金引导产业发展，完善标准规范和公共基础设施建设。地方政府，要因地制宜、统筹协调各方力量制定工业互联网标识解析体系建设发展规划；根据各地产业特色，加大政策支持工业互联网标识解析与优势产业的深度融合；依托财政资金，大力推动工业互联网标识解析体系建设与创新应用。例如，政府通过建设试点示范项目，加强工业互联网标识解析公共体系建设，促进工业互联网标识解析在不同行业、不同业务中的创新应用，提炼创新应用模式并在全国推广和落地。

企业积极探索工业互联网标识解析创新应用模式，实现商业模式变革及价值实现。企业应加大区块链、5G、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术研发，加强新信息技术、标识解析体系与自身业务的深度融合，形成产品智能追溯、供应链协同、产品全生命周期管理等创新应用模式，探索商业模式变革，在区域、行业内形成示范效应，推动企业规模开展示范应用，促进行业转型升级。

平台充分发挥支撑政府、服务行业的桥梁纽带作用，推动工业互联网标识解析创新应用持续健康发展。行业协会、产业联盟应充分发挥支撑政府、服务行业的桥梁纽带作用，积极参与和深入开展有关法律法规和标准宣传贯彻活动，推动会员企业提高标识解析节点建设积极性；利用产业优势，整合行业区域资源，推动工业互联网标识解析技术的创新应用，积极培育工业互联网标识解析创新应用健康生态。