價值鏈:工業·案例｜基于分布式認知工業互聯網的汽車零部件質量溯源平臺_人工智能

為推動工業區塊鏈基礎核心技術研究和行業應用落地，支撐政府決策，促進區塊鏈行業良性健康發展，提升我國工業區塊鏈的國際影響力，可信區塊鏈推進計劃聯合工業互聯網產業聯盟開展了2021年度工業區塊鏈典型案例征集工作。案例入選結果將于2021國際工業區塊鏈大會正式發布。

基于分布式認知工業互聯網的汽車零部件質量溯源平臺

2015年，萬向集團金融板塊中國萬向控股有限公司在區塊鏈技術領域開始了戰略性布局，成立了國內較早的區塊鏈技術研究機構——萬向區塊鏈實驗室。2017年，萬向區塊鏈正式成立。此后，萬向區塊鏈在南京、江西等地設立了分支機構，并與蘇州高新區管委會共同建立了萬向區塊鏈蘇州研究院。

公司聚焦金融、汽車、智能制造、智慧城市、石化、農業等重點行業，聯合生態合作伙伴共同打造了以隱私計算為特色的新一代聯盟區塊鏈平臺——PlatONE，從分布式認知技術創新形成數字經濟的可信基礎設施。

公司被列為上海市高新技術企業，中國區塊鏈技術和產業發展論壇副理事長單位、中國互聯網金融協會會員、中國支付清算協會會員、上海工業互聯網協會會員、中國物流與采購聯合會區塊鏈應用分會常務副會長單位。公司作為國家區塊鏈標委會、ISOTC307、IEEE計算機協會區塊鏈委員會等多個組織的委員，參與并主導了多項國家與國際標準的制定工作。

動態 | 阿聯酋第四次工業革命中心將啟動區塊鏈加速器項目:阿聯酋第四次工業革命中心（C4IR UAE），將于其位于阿聯酋大廈（Emirates Towers）2071區的總部啟動區塊鏈加速器項目。據悉，該項目是C4IR UAE下的首個此類項目，旨在與利益相關者合作，測試區塊鏈治理框架，并開發支持阿聯酋行業使用技術的基礎設施協議。除了區塊鏈投資組合外，該中心還將在人工智能、機器學習和精密醫學方面開發更多框架。[2019/9/15]

引言

在汽車行業，質量誠信是上下游企業合作中非常重要的一個因素。在現實場景中，當遇到因為質量問題而引起的汽車召回事件時，下游整車廠客戶一般很難完全相信上游零部件供應商。縱觀整個汽車產業鏈，從鋼材原料的鍛造，到汽車零部件的精密加工，再到整車組裝，無論是生產加工數據還是產品質量檢測數據，都被產業鏈上的各參與方存儲在一個獨自擁有的中心化數據庫中，或者一些電子化程度較低的參與方仍舊在使用紙質流轉卡和紙質質量檢測報告。

由于產業上下游各方之間的信任目前主要還是建立在商業信譽或法律文件上，各參與方獨自擁有的中心化的數據庫目前沒有和任何上下游的數據庫打通，以至于無法實現上下游生產和質檢數據的連接與分享，也無法發揮數據更多的潛能，所以這些數據庫也被稱作“數據孤島”。當在真實環境下處理汽車召回事件時，互信的缺失會導致產業鏈里的各方都會向上游供應商要求擴大產品批次審查范圍，以將自身利益最大化、責任最小化，這是一個典型的雙輸。

動態 | 東京工業大學教授開發公鏈模擬器SimBlock:據Crypto Watch 6月28日消息報道，日本東京工業大學準教授首藤一幸的研究小組及服務器安全研究中心開發了模擬器“SimBlock”，可將公鏈的網絡動作在PC上進行實驗，并驗證性能和安全性。[2019/6/28]

圖1基于區塊鏈、物聯網和人工智能的質量管理

案例情況概述

某輪轂制造商創新實踐，將區塊鏈技術運用在產品質量追溯方面，將產品實現過程，包括設計、制造、服務以及供應鏈的“人機料法環”信息實時自動采集，通過區塊鏈加密技術傳輸到去中心化的鏈平臺。在鏈平臺上，經授權的客戶、核心企業、供應商人員能實時查詢、驗證產品質量相關信息，包括有效的產品質量問題雙向追溯。同時基于鏈上平臺擴展實施供應鏈管理。

行業痛點和解決思路

行業痛點

動態 | ConsenSys將用以太坊管理美國合規工業大麻的流通和生產:據Crypto Watch 6月21日消息，美國區塊鏈技術公司ConsenSys公司于6月20日宣布，由該公司提供技術支持、Treum公司開發的有機農作物供應鏈“Verified Organic”將適用于工業大麻的生產和流通。該公司將和美國亞利桑那州的有機作物栽培公司Integrated CBD進行合作，從給大麻種子分配ID、到種植甚至銷售，用以太坊區塊鏈使整個過程透明化。[2019/6/21]

本案例中，某輪轂制造商主要聚焦在輪轂生產過程中各類信息的管理和應用。輪轂生產信息涵蓋原材料信息、加工信息、檢驗信息等，這些信息都將成為該輪轂產品重要的全息描述的一部分，它們也是產品全面質量管理的重要支撐。但是這些信息管理過程呈現出了分散的、線下的、紙質的、弱關聯的特點，無法支撐產品生命周期中信息和數據一致性、準確性和及時性要求。當出現該零部件因質量問題需要召回時，由于關聯方多、可追溯的鏈路短、數據可信度低、數據覆蓋缺失等等一系列問題，供應鏈層面高效而精確的質量溯源目標將無法實現。數據的低可信、弱互聯和非全流程管理等問題，也額外增加了與上游供應商，下游客戶進行供應鏈協同管理成本，不僅對現有的業務持續造成了負面影響，也進一步約束了未來業務能力的拓展。

聲音 | 工業和信息化部相里朋：區塊鏈技術在司法方面的應用仍有不足:據鋅鏈接消息，工業和信息化部電子第五研究所區塊鏈主管、高級工程師相里朋在接受采訪時表示，區塊鏈技術只能防止進行存證固化后的電子證據不被篡改，存證固化前的電子證據造假問題并不能解決。且在現實世界中，很多行為并不能被區塊鏈記錄，信息是人為寫入區塊鏈的。西湖區檢察院的“邊取證邊上鏈”案例便是如此。此外，在司法區塊鏈搭建的過程中，如何保證節點的可信度與平衡也是有待考究的問題。[2019/2/27]

圖2信息孤島阻礙了供應鏈內協同我們將結合對分布式工業互聯網的認識，基于系統分層解耦的能力，以質量溯源為切入點和基礎出發點，逐步幫助企業在創新鏈，價值鏈和資產鏈整個生命周期的數字化轉型。

解決思路

人類社會的各項活動正在朝著線上化、數字化和智能化發展。面向未來數字經濟工業互聯網發展，我們深入分析工業制造業的發展特點，準確洞悉了產業從傳統的流程驅動、制造與生產聚焦、核心企業壟斷和中心化管理的特點，正在逐漸朝著數據驅動、全生命周期管理、分享共贏和分布式參與等特點轉變，為此，我們提出從工業互聯網到認知工業互聯網，再到分布式認知工業互聯網的數字化轉型路徑。

政策 | 深圳市將促進區塊鏈等技術在工業互聯網領域研究:深圳近日出臺了《深圳市工業互聯網發展行動計劃（2018—2020年）和《深圳市關于加快工業互聯網發展的若干措施》，力爭到2020年，深圳將建成創新驅動、應用引領、生態活躍的全國工業互聯網領先地區。《行動計劃》指出，將促進邊緣計算、人工智能、增強現實、虛擬現實、區塊鏈、信息物理系統等新興前沿技術在工業互聯網領域的應用研究與探索，對示范應用項目按不超過總投資的30%予以資助，最高不超過300萬元。[2018/6/28]

分布式認知工業互聯網是工業互聯網實現全價值鏈管理轉型的一種形態，它結合了區塊鏈下分布式協同能力，隱私計算下的數據保護能力和知識圖譜下的認知智能能力，它具備以下突出的特點：

分布式企業相互協同，數據分布式存儲工業數據安全上平臺，指標數據多方隱私計算企業、行業、產業知識圖譜資源共享，關聯業務互導，附加價值挖掘商業模式創新，降本、增效、提質、綠色在整個系統框架下，分布式認知工業互聯網采用分層解耦的架構，將工業環節物理實體與數字空間的全面聯結、精準映射與協同優化。通過靈活而準確的分層解耦設計，中小制造業企業以漸進而成本可控的方式構建起關鍵數字化能力，帶動業務能力提升和業務流程優化。一方面支撐計劃、供應、生產、銷售、保障等全流程全業務的互聯互通，另一方面面向單環節重點場景開展深度數據分析優化，從而實現全價值鏈的效率提升與重點業務的價值挖掘。最終企業不斷構建和強化的數字化能力將持續驅動其業務乃至整個企業的轉型發展，并帶來整個產業的數字化轉型。

圖3分布式認知工業互聯網分層解耦架構使用區塊鏈前后的業務邏輯對比/優化

企業側

應用前：

缺少良好的追溯控制能力，如發生質量問題，將導致可疑產品數量巨大，造成無法想象的質量索賠；以手工記錄臺賬等，無法滿足顧客追溯要求；維護現有的極高水平的內部風險控制需要較高的成本；MES受限于系統功能、業務模式等影響，MES對追溯的效果沒有完全發揮。應用后：

利用區塊鏈技術的數據主權自主擁有、賬本不可篡改、隱私加密保護等特點，提升汽車零部件工廠智慧產線的創新性，加強行業上下游企業之間的互相信任，簡化上下游合作流程及價值傳遞流程。

行業側

1、輪轂單元制造商

將工廠智慧產線生產加工數據和質量檢測數據上鏈存證，實現上下游合作商數據分享，提高自身質量誠信和提高產品可追溯精準度，降低潛在風險和損失，贏得更大市場。

2、輪轂單元制造商的供應商

將生產關鍵環節數據增信，分享給輪轂單元制造商，來提高下游客戶對自己所供產品質量的信任度，最終在市場中贏得更多的客戶，降本增效，并且在發生因為質量問題而引起的汽車召回事件時，降低自身的風險和損失。

3、供應鏈管理

輪轂單元制造商將自己供應商的生產關鍵環節數據和供貨履約數據增信并智能分析，來為自己提供一個可信的供應商信評體系，最終，在與供應商的談判中獲得優勢，并最終在市場中獲得競爭優勢。

應用成果

某輪轂廠商將區塊鏈技術運用在產品質量溯源和質量管理上，將產品實現過程，包括制造、服務以及供應鏈的“人機料法環”相關重要節點數據實時采集并上鏈，在確保數據真實性的情況下，通過密碼學的技術手段，讓參與方之間通過區塊鏈質量管理平臺進行協作，提升質量管理效率。目前質量溯源平臺已正式上線并運行8個月，10家注冊用戶。

平臺通過生態聯盟社區的運營模式，在保護數據主權和數據隱私的前提下打通企業間的數據共享壁壘，使工業聯盟企業間的多方數據協同得以實現。

未來將會在行業應用深度和跨行業推廣兩個維度進行發展。在行業應用深度方面，通過區塊鏈+物聯網設備的結合，物聯網設備保證實時監測生產過程的數據，并且將這類生產運營數據反饋給上游產品設計和規劃，形成質量閉環。在推廣應用方面，除了在汽車零部件制造，打通整個汽車行業供應鏈環節是值得深入探索的，同時還可以在大宗商品多個行業進行應用落地。進一步，推進以城市級區塊鏈公共服務平臺為基礎，優先以國內20大工業城市，及城市產業中重點企業為目標，將品質溯源、供應鏈金融、資產數字化作為應用切入點。以企業應用場景為抓手，體現平臺價值。

Tags：區塊鏈工業區塊鏈價值鏈人工智能區塊鏈證據保全怎么操作流程人工智能幣種有哪些

ADA