工业互联网标识解析创新加速新型工业化

通信世界网消息(CWW)2023年9月,习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示:新时代新征程,以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业,实现新型工业化是关键任务。

工信部深入贯彻习近平总书记重要指示精神,落实党中央、国务院决策部署,继续扎实做好“5G+工业互联网”各项工作,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供坚强支撑。坚持网络为基础、平台为中枢、安全为保障、标识为纽带、数据为要素,在推动技术创新、产业培育、融合应用等方面取得积极成效,“5G+工业互联网”体系化发展走在全球前列,为制造强国、网络强国和数字中国建设注入了新动能。其中,工业互联网标识解析体系是新型工业化发展的战略性基础设施,是工业互联网体系的重要纽带,是实现数实深度融合的核心枢纽、增强产业链供应链韧性的关键抓手、数字化绿色化协同发展的重要底座,更是推动构建开放产业生态的基本路径。

那么,什么是工业互联网标识解析体系?它将如何改变工业生产?本文将为您揭开工业互联网标识解析体系的“神秘面纱”。

什么是工业互联网标识解析体系?

从国家新型基础设施建设看

工业互联网标识解析体系是我国自主筹划建设的核心基础设施,主要包括基础设施建设、标识解析节点建设、标识注册和解析服务、标识应用推广四个方面。

基础设施建设。包括但不限于工业互联网标识解析体系的基础网络建设、数据中心建设、安全防护体系建设等,是支撑工业互联网标识解析体系正常运行的基础。

工业互联网标识解析节点建设。包括但不限于国家顶级节点(根节点)、二级节点、递归节点和企业节点等的建设。这些节点是标识解析体系的关键组成部分,负责标识的注册、解析和转发等(如图1所示)。其中,武汉、广州、重庆、上海、北京5个国家顶级节点以及南京、成都2个灾备节点先后建成上线,“5+2”国家顶级节点已全面建成。二级节点则以行业链主、区域第三方服务龙头机构为主。

工业互联网标识注册和解析服务。通过建立统一的标识注册和解析服务,实现不同实体或虚拟对象之间的信息共享和交互,构建一套完整的标识注册和解析机制,确保标识的唯一性和准确性。

工业互联网标识解析应用推广。通过工业互联网标识在生产、管理和服务等“人机料法环测”各环节的应用,探索形成可落地、可推广、可复制的商业模式和实践路径,构建一套完整的标识应用推广机制(包括但不限于政策支持、技术培训和应用示范等)。

从工业互联网标识解析内涵看

赋予物品唯一的身份编码。通过条形码、二维码、无线射频识别标签等方式赋予物品唯一的身份编码,确保每个物品都有唯一的标识,方便企业对其进行追踪和管理。

实现实体和虚拟对象的定位、连接和对话。通过工业互联网标识解析体系,实现实体与虚拟对象之间的定位、连接和对话等功能。这意味着,无论是物理设备还是虚拟数据,都可以通过标识解析体系进行管理和交互,进而提高生产效率和智能化水平。

推动产业协同和创新发展。工业互联网标识解析体系有助于推动产业协同和创新发展。通过标识解析技术,不同企业、不同行业之间可实现信息共享和协同合作,促进产业链优化升级。同时,标识解析技术还将推动新技术、新模式的应用和发展。

从工业互联网标识外部展现形式看

工业互联网标识解析旨在采用统一的标准赋予制造业中每一个产品、零部件、设备等实体物体,以及工艺、算法等虚拟资产唯一的“数字身份证”。如此一来,原先的“哑”设备就能彼此“对话”,让数据“出得来”“用得好”。

从外部展现形式看,标识解析有四个分类方式:一是分为主动标识载体和被动标识载体;二是分为明码和暗码;三是分为条码、二维码、RFID等形式;四是按载体材质一般分为纸、塑料、金属、木材等。

从工业互联网标识应用看

工业互联网标识解析体系不是独立运行的个体,需与5G、人工智能、大数据等先进信息通信技术结合,才能发挥其数据要素的特性,助力企业实现智能化、自动化的生产和管理,进而推动工业生产的数字化、网络化、智能化升级。

从纵向集成来看。通过工业互联网标识解析体系,打通产品、机器、车间和工厂的各个环节,实现底层标识数据规模采集、信息系统间数据共享,以及工业互联网标识数据分析应用。在纵向集成层面上,标识解析涉及企业管理方方面面的软件,如设备管理系统、人员管理系统、现场管理系统、ERP、MES、WMS等。由此,工业互联网标识解析体系的应用需与各平台系统融为一体,相互协同。

从横向集成来看。通过工业互联网标识解析体系,大型企业可以横向连接自身的上下游企业,不是强制数据同步,而是利用标识解析按需查询数据;中小型企业可以横向连成平台,利用标识解析按需共享数据。

工业互联网标识解析体系的新型工业化探索与实践之路

我国在工业互联网标识体系的探索

经过六年多的建设,我国已初步建成工业互联网标识解析体系,建成工业互联网标识解析“5+2”国家顶级节点,上线二级节点332个,实现国内31个省、区、市全面覆盖,为推进新型工业化打造了坚实的数字底座。

从区域应用看,各地方政府加快建设工业互联网标识解析体系。例如,上海市通过建设工业互联网标识解析体系推动数字经济发展,助力上海加快推进新型工业化。上海节点作为全国五个国家顶级节点之一,已于2018年底正式上线,截至目前,已接入二级节点86个,接入企业17万家,应用覆盖20多个行业及综合服务领域,累计标识注册量、解析量、企业节点数量等各项指标均居全国前列。目前,上海市共建设14个二级节点,涌现了华峰创享、国药控股、国网电力等优秀二级节点标杆企业。未来,上海将锻长板、补短板,加快推动标识技术与工业生产核心环节融合,提升产品质量和企业效益,带动工业互联网全链条规模推广。

从企业应用看,各工业企业逐步接纳工业互联网标识解析体系。截至2023年11月,我国工业互联网标识注册总量超过了4200亿个,服务企业超32万家,覆盖仪器仪表制造、汽车制造等45个国民经济行业。当前,工业互联网标识解析已全面融入工业企业研发、采购、生产、仓储、物流、销售等环节,在企业内外部产生价值,帮助工业企业提升产品质量、提高管理效率、促进模式创新,并通过高效汇聚生产数据与碳排放数据,为企业绿色生产提供精准参考,全面赋能工业企业数字化、网络化、智能化、绿色化发展。

工业互联网标识解析融合应用层出不穷

1.农副产品行业:工业互联网标识解析赋能产品价值提升

通过工业互联网标识赋予单个农副产品唯一的“身份证”——追溯码,实现“一物一码”,对产品的生产、仓储、分销、物流运输和市场巡检等环节进行数据采集跟踪,实现产品生产环节、销售环节、流通环节、服务环节的全生命周期管理。

例如,在江苏东台金科森工业互联网标识解析中心,用户轻点农业板块数据屏,当日“东台西瓜”上市、市场动态、车辆运销等情况便可一目了然。与此同时,工业互联网标识码在“东台西瓜”上应用,实现“一瓜一码,严防假冒”,也让其品牌价值整体提升了15%。

2.医疗行业:工业互联网标识解析实现设备价值提升

3.通用行业:工业互联网标识解析助力企业实现“双碳”目标

利用工业互联网标识解析技术帮助用户掌握企业碳排放信息,替代传统手工抄表,手动汇总和手动上报的信息记录方式,系统可自动收集碳排放数据,传输打码、汇总上报,并进行数据分析和信息追溯,保证每一条数据都真实可信。与此同时,结算系统可自动汇总数据进行上报,生成的碳排放报告通过标识解析技术进行打码,并报送至监管机构,监管机构通过扫描标识解析码了解企业碳排放详情,帮助企业搭建工业互联网应用数据互联互通的基础。目前,中国信息通信研究院已牵头编制《工业互联网标识解析与企业“双碳”实施路径》白皮书,旨在解决企业在“双碳”实施过程中面临的难点痛点,为企业低碳发展、提前实现碳达峰提供了一定的参考。

存在的问题和优化建议

存在的主要问题

近年来,在工业互联网标识解析应用奖补政策的推动下,部分行业和企业尝试将工业互联网标识解析技术融入到新型工业化进程中,取得了不错的试点示范应用效果,但与规模化应用仍存在较大差距。现从技术层面、行业层面、应用层面、企业层面逐一剖析为何企业不愿意大规模应用工业互联网标识解析技术,有什么顾虑。

从技术层面看,表面应用简单,实际应用复杂。一是技术标准和规范不统一。工业互联网标识解析技术虽然有统一的标准和规范,但不同行业、不同厂家、不同系统均构建了不同的编码体系,因此不同系统和应用之间存在兼容性和互操作性问题。二是数据安全和隐私保护不足。工业互联网标识解析涉及大量敏感数据,包括设备信息、生产数据等,数据安全和隐私保护已成为重大问题。三是网络可靠性和稳定性有待提高。工业互联网标识解析需要依托网络进行数据传输和交互,企业内外网的可靠性和稳定性对标识解析的效率和准确性具有重要影响。

从行业层面看,缺乏统一、强有力的组织。一是行业认知度不足。部分企业对工业互联网标识解析的认知度不足,缺乏对其价值和作用的认识。二是行业标准和规范仍有缺失。目前工业互联网标识解析在部分行业标准和规范方面尚未完善,缺乏统一的标准和规范指导。三是行业合作和协同不够。工业互联网标识解析需要产业链上下游企业的合作和协同,但目前行业合作和协同程度不够。

从应用层面看,未形成“爆品”应用,行业标识贯通发展不足。一是应用场景和需求不明确。部分企业对工业互联网标识解析的应用场景和需求不够明确,缺乏具体的应用案例和实践经验。二是应用推广力度不够。目前工业互联网标识解析的应用主要依托地方工信部门推进,缺乏有效的宣传和推广措施。三是应用成本较高。新技术引入、设备改造、人员培训等方面成本较高,因此部分企业不愿意采用。

从企业层面看,面临成本高、难度大等诸多挑战。一是成本考虑。企业担心引入工业互联网标识技术需要较高的成本投入,包括技术研发、设备改造、人员培训等。二是安全担忧。企业担心引入工业互联网标识技术可能导致数据泄露或受到网络攻击。三是技术难度大。企业认为工业互联网标识技术难度较大,需要专业的技术团队进行研发和维护,增加了企业的技术负担。四是应用前景不明确。部分企业对工业互联网标识的应用前景不够明确,担心投入后无法实现预期的效果或回报。五是行业协作不足。企业担心在引入工业互联网标识技术后,缺乏与上下游企业的协作和支持,难以实现全产业链的协同和优化。六是试点应用集中于头部企业。受技术前景不明朗等因素影响,标识应用主要集中在大型的国有企业,民营企业和中小企业的参与度低。

下阶段优化措施和建议

工业互联网标识解析体系作为赋能千行百业数字化转型的重要抓手,需要“政产学研用”多方共同努力,高质量推进工业互联网标识解析体系的建设和落地,地方政府政策性的引导、行业组织的推动和龙头企业的带动缺一不可。

加强地方政策性引导,鼓励企业参与。持续推进“工赋链主”和“工业互联网一体化进园区”行动,推动链主企业带领上下游中小企业加入标识解析体系;借助“工业互联网标识解析贯通行动计划”开展的契机,推动标识通过“大场景”走进千行百业,进而成为城市数字底座的有力支撑。强化行业组织作用,打消企业疑虑,鼓励加大应用。充分发挥行业组织的影响力,积极引导推进工业互联网标识的行业应用场景研发和实践,打造工业互联网标识“样板间”,并逐步规模复制构建行业工业互联网标识应用的“商品房”,形成“星星之火可以燎原”的态势。

构建工业互联网标识贯通生态,推动企业规模复制。建议各地方工信管理部门联合“产学研用”各方形成工业互联网标识生态合力,打造具有特色的标识解析贯通新生态和“服务队”,积极引导各行业龙头企业先行先试,归纳总结行业工业互联网标识“爆款”场景应用,逐步带动中小企业上行下效,推动新型工业化高质量发展。

工业互联网已成为实现新型工业化和信息化的必由之路,成为建设现代经济体系的重要内容和关键支撑。工业互联网标识解析体系作为工业互联网体系的重要组成部分,是“数据要素”在工业互联网领域的一种表现形式,将对工业企业的数字化、绿色化、智能化发展起到重要作用。

THE END
1.硬刚用户画像(一)标签体系下的用户画像建设小指南数据源层:用户标签体系建设的需要从不同的来源汇集数据,例如,企业的核心系统(不同的行业其核心系统不同,对制造业来说核心系统有 ERP、MES、PLM 等),营销系统(CRM),互联网数据(电商平台以及微信、微博、论坛等社交平台获取的数据),以及从第三方专业机构获取的数据(各地的数据交易中心购买的数据)。 https://xie.infoq.cn/article/02fbe020620682ad0fe89e98f
2.用户画像标签体系建设指南4、按照标签体系分级分层的方式,可以分为一级标签、二级标签、三级标签等,每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面。在标签应用中按照不同的业务场景进行标签组合,形成相应用户画像。 5、按照数据提取和处理的维度,可以将标签分为事实标签,模型标签,预测标签。这种用户标签的分类方式更多是面向技术人员使用,帮助他们https://www.360doc.cn/article/21693298_1126524705.html
3.用户标签体系建设标签系统架构用户标签体系建设 一、什么是标签体系 通过给每个用户打标,方便后续通过用户标签来快速筛选用户,给不同的用户满足不一样的需求。 标签体系也能给不同的用户标签群体,推送不同的内容,从而达到精准营销的目的。 二、标签体系实施架构 标签体系架构可以分为三个部分:数据加工层,数据服务层,数据应用层。每个层面面向用户https://blog.csdn.net/weixin_44870066/article/details/128978449
4.精细化用户运营—用户标签体系建设标签体系框架建设 在明确运营目标及对应的增长杠杆之后,我们可以找到对经营增长最有价值的用户观测维度,有针对性地建设标签管理体系。 从属性来看,标签可分为人口标签,会员标签,行为标签,交易标签,消费标签以及营销标签等。 每个一级类目下可根据观察维度进一步拆分子类目标签,以会员标签为例,我们可以从会员等级、忠诚度https://www.jianshu.com/p/29e62bc53270
5.基于大数据的用户标签体系建设思路和应用51CTO博客数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块,同时又有网站,APP,小程序等多个产品形式,每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据,这些数据极为相似又各不相同,为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后,需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。 https://blog.51cto.com/cglt1024/3715760
6.私域用户标签体系怎么搭建?(附6大行业标签搭建参考)4)层级标签:层级标签,就是用户的分层层级。 在见实《第一权益:连锁门店会员精细化运营全景详解》白皮书中,我们提到了一个会员标签体系的建设维度,也同样适用于用户标签体系的建设参考。 其中提到常见标签包含4大类,即“基础标签、消费指标、偏好指标、自定义指标”。 https://www.niaogebiji.com/article-564176-1.html
7.金三银四,数据产品经理面试问题合集(实用高频)5.过去业务应用场景中,体现用户画像或CDP产品数据赋能价值的案例? 考察点:数据赋能精细化运营,是否和业务紧密联系,还是闭门造车只做功能 6.行业里主要的CDP产品有哪些,各自有什么优劣势? 考察点:行业关注度,竞品分析能力 7.标签体系建设过程中,遇到的最大的问题是什么,你是怎么解决的? https://blog.itpub.net/70028087/viewspace-2943016/
8.用户画像:发展脉络工业落地与技术优化算法2)行为类动态画像与优化算法听众收益:1 全面了解画像算法构建的整体框架2 把握画像算法的历史沿革和发展脉络3 领悟工业级画像算法的构建以及优化算法的最佳实践王明爱 淘天集团 用户技术 数据科学家个人介绍:毕业于厦门大学,加入淘天用户技术数据团队后主要负责淘天用户画像项目,从0到1搭建标签体系以及用户购买分层https://hub.baai.ac.cn/view/33737
9.某银行大数据平台的架构设计及应用实践经验kappyy2.3 客户画像标签体系 客户画像,即客户信息标签化,通过收集客户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,对客户特征属性进行剖析,完美地抽象出一个客户在银行的信息全貌,为银行进一步精准、快速地分析用客户行为习惯、金融消费习惯等重要信息,提供快速、精准地识别定位客户功能,从而提升客户服务能力,完成对客户的全方https://redhat.talkwithtrend.com/Article/247085
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