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标识解析应用案例探究（一）丨全生命周期管理优化

安元科技

2022-02-16

导读：今天为大家分享标识解析在危化品全生命周期管理、产品全生命周期管理及设备全生命周期管理几个场景中的应用。

导读

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。

工业互联网标识解析体系作为工业互联网网络的重要组成部分，是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽，通过赋予每一件物理对象或虚拟资源唯一的“身份证”，实现跨地区、跨行业、跨企业的信息共享与互通。

下面将标识解析在危化品全生命周期管理、产品全生命周期管理及设备全生命周期管理几个场景中的应用，供大家参考。

场景一

危化品全生命周期监管

▃

在监管层面，将危化品的管理划分了六个环节：生产、运输、使用、经营、仓储和处置，构成了危化品的全生命周期；

实际的监管规范中，危化品在各个环节没有统一的批次标识，并具有在多次运输、流转的属性，因此危化品监管信息溯源难度大；

标识本质上是在工业互联网中每一个实体物品（产品、零部件、机器设备等）和虚拟资产（模型、工艺等）唯一的“身份证”，是实现互联互通的基础，具有便于进行信息溯源、易于实现产品全生命周期监管等属性；因此标识解析体系的引入到各个监管环节，恰好填补了各个环节中断层的空白，实现了数据的衔接和共通。

对于危化品的标识原则上是从生产企业源头入手，将标识能力引入安元数字化仓储物流系统。

在产品生产入库时，生成标识，系统实现标识与入库产品生产信息的绑定；后续产品销售出入库、使用出入库环节均可通过扫码继承标识，并将销售、使用、经营等环节的信息注入系统；

危化品进行运输时，承运方可通过扫码、单据等形式获取继承危化品的标识，并将运单与标识的绑定，即实现了运输流转环节信息的全程跟踪；

在危化品被使用后，如生成了固体废料（含危废），再对生成的废料重新定义标识，并将反应危化品的标识信息与废物标识进行绑定，即可实现固废产生信息追溯。以相似的思路即可进行固废的全生命周期监管。

01.

标识解析-数字化仓储流系统

通过标识解析构建起来的危化品全生命周期监管数据资源，可以服务实际监管中的多个场景，如事故调查，监督检查、质量认定等；

对于事故调查，可通过对涉事危化品货物信息追溯，获取各环节的数据信息，提供调查线索，帮助事故原因调查和责任认定；在事故预防监督检查的场景中，检查工作人员，在进行抽查时，可通过扫码获取危化品的生产、仓储信息以及关联管控要求等，达到检查对象数据的快速调取；质量认证方面，在产品质量认定中，利用检测危化品的溯源信息，实现原料、中间物等上游产品的质量追溯。

场景二

产品全生命周期管理

▃

对于拥有大型产品供应生态的制造企业，通过对产品进行标识，统一产品、备品备件的编码规则和元数据模型，同时将标识引入仓储物流管理子系统、销售情况监测子系统等集成应用，实现解析数据的传递和共享；

标识码可将设计企业、生产企业、备品备件供应商、物流运输商、维修服务商、贸易经销商等联系起来，确保生产仓储、销售运营、维修服务、等数据的融合，打通设计、生产、运输、仓储、销售和服务等环节。

02.

通过标识实现数据共享传递，一方面降低数据共享的成本，提升数据流通效率，提升协同制造能效；另一方面降低了数据获取的错误，依托于标识码，实现链中企业的数据互通，规避多环节的人为录入误差，确保数据唯一，减少信息传递误差。将设计、生产、市场、售后信息的全面数字化，提升企业知识价值与共享，优化产品开发与业务流程，从而实现提升企业的市场竞争力。

场景三

设备完整性管理

▃

设备的完整性管理是指设备从采购、安装、运行、维护、变动、报废的全流程管理。安元设备管理系统引入工业互联网标识解析体系，通过标识码，集合设备管理各环节数据。

面向维修、检测人员，可通过扫码，即快速获得设备完整性数据，快速定位问题，便于快速及时的故障反馈，减少非计划停机工作；对于使用、维修等工作，也可实现备品备件的快速匹配，实现时间利用最大化。

在设备故障预测及健康管理方面，传统的设备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。

03.

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。

END

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