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区块链智慧谷

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发布于 2021-10-18 阅读数 6073

工业·案例|基于分布式认知工业互联网的汽车零部件质量溯源平台

为推动工业区块链基础核心技术研究和行业应用落地,支撑政府决策,促进区块链行业良性健康发展,提升我国工业区块链的国际影响力,可信区块链推进计划联合工业互联网产业联盟开展了2021年度工业区块链典型案例征集工作。案例入选结果将于2021国际工业区块链大会正式发布。

基于分布式认知工业互联网的汽车零部件质量溯源平台

2015年,万向集团金融板块中国万向控股有限公司在区块链技术领域开始了战略性布局,成立了国内较早的区块链技术研究机构——万向区块链实验室。2017年,万向区块链正式成立。此后,万向区块链在南京、江西等地设立了分支机构,并与苏州高新区管委会共同建立了万向区块链苏州研究院。

公司聚焦金融、汽车、智能制造、智慧城市、石化、农业等重点行业,联合生态合作伙伴共同打造了以隐私计算为特色的新一代联盟区块链平台——PlatONE,从分布式认知技术创新形成数字经济的可信基础设施。

公司被列为上海市高新技术企业,中国区块链技术和产业发展论坛副理事长单位、中国互联网金融协会会员、中国支付清算协会会员、上海工业互联网协会会员、中国物流与采购联合会区块链应用分会常务副会长单位。公司作为国家区块链标委会、ISO TC307、IEEE计算机协会区块链委员会等多个组织的委员,参与并主导了多项国家与国际标准的制定工作。

引言

在汽车行业,质量诚信是上下游企业合作中非常重要的一个因素。在现实场景中,当遇到因为质量问题而引起的汽车召回事件时,下游整车厂客户一般很难完全相信上游零部件供应商。纵观整个汽车产业链,从钢材原料的锻造,到汽车零部件的精密加工,再到整车组装,无论是生产加工数据还是产品质量检测数据,都被产业链上的各参与方存储在一个独自拥有的中心化数据库中,或者一些电子化程度较低的参与方仍旧在使用纸质流转卡和纸质质量检测报告。

由于产业上下游各方之间的信任目前主要还是建立在商业信誉或法律文件上,各参与方独自拥有的中心化的数据库目前没有和任何上下游的数据库打通,以至于无法实现上下游生产和质检数据的连接与分享,也无法发挥数据更多的潜能,所以这些数据库也被称作“数据孤岛”。当在真实环境下处理汽车召回事件时,互信的缺失会导致产业链里的各方都会向上游供应商要求扩大产品批次审查范围,以将自身利益最大化、责任最小化,这是一个典型的双输。

工业·案例|基于分布式认知工业互联网的汽车零部件质量溯源平台

图1 基于区块链、物联网和人工智能的质量管理

案例情况概述

某轮毂制造商创新实践,将区块链技术运用在产品质量追溯方面,将产品实现过程,包括设计、制造、服务以及供应链的“人机料法环”信息实时自动采集,通过区块链加密技术传输到去中心化的链平台。在链平台上,经授权的客户、核心企业、供应商人员能实时查询、验证产品质量相关信息,包括有效的产品质量问题双向追溯。同时基于链上平台扩展实施供应链管理。

行业痛点和解决思路

行业痛点

本案例中,某轮毂制造商主要聚焦在轮毂生产过程中各类信息的管理和应用。轮毂生产信息涵盖原材料信息(锻件标识、材料清单)、加工信息(车加工标识、流转卡、装配)、检验信息(检查数据、检验报告)等,这些信息都将成为该轮毂产品重要的全息描述的一部分,它们也是产品全面质量管理的重要支撑。但是这些信息管理过程呈现出了分散的、线下的、纸质的、弱关联的特点,无法支撑产品生命周期中信息和数据一致性、准确性和及时性要求。当出现该零部件因质量问题需要召回时,由于关联方多、可追溯的链路短、数据可信度低、数据覆盖缺失等等一系列问题,供应链层面高效而精确的质量溯源目标将无法实现。数据的低可信、弱互联和非全流程管理等问题,也额外增加了与上游供应商,下游客户进行供应链协同管理成本,不仅对现有的业务持续造成了负面影响,也进一步约束了未来业务能力的拓展。

工业·案例|基于分布式认知工业互联网的汽车零部件质量溯源平台

图2 信息孤岛阻碍了供应链内协同

我们将结合对分布式工业互联网的认识,基于系统分层解耦的能力,以质量溯源为切入点和基础出发点,逐步帮助企业在创新链(innovation chain),价值链(value chain)和资产链(asset chain)整个生命周期的数字化转型。

解决思路

人类社会的各项活动正在朝着线上化、数字化和智能化发展。面向未来数字经济工业互联网发展,我们深入分析工业制造业的发展特点,准确洞悉了产业从传统的流程驱动、制造与生产聚焦、核心企业垄断和中心化管理的特点,正在逐渐朝着数据驱动、全生命周期管理、分享共赢和分布式参与等特点转变,为此,我们提出从工业互联网到认知工业互联网,再到分布式认知工业互联网的数字化转型路径。

分布式认知工业互联网是工业互联网实现全价值链管理转型的一种形态,它结合了区块链下分布式协同能力,隐私计算下的数据保护能力和知识图谱下的认知智能能力,它具备以下突出的特点:

  • 分布式企业相互协同,数据分布式存储
  • 工业数据安全上平台,指标数据多方隐私计算
  • 企业、行业、产业知识图谱
  • 资源共享,关联业务互导,附加价值挖掘
  • 商业模式创新,降本、增效、提质、绿色

在整个系统框架下,分布式认知工业互联网采用分层解耦的架构,将工业环节物理实体与数字空间的全面联结、精准映射与协同优化。通过灵活而准确的分层解耦设计,中小制造业企业以渐进而成本可控的方式构建起关键数字化能力,带动业务能力提升和业务流程优化。一方面支撑计划、供应、生产、销售、保障等全流程全业务的互联互通,另一方面面向单环节重点场景开展深度数据分析优化,从而实现全价值链的效率提升与重点业务的价值挖掘。最终企业不断构建和强化的数字化能力将持续驱动其业务乃至整个企业的转型发展,并带来整个产业的数字化转型。

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图3 分布式认知工业互联网分层解耦架构

使用区块链前后的业务逻辑对比/优化

企业侧

应用前:

  • 缺少良好的追溯控制能力,如发生质量问题,将导致可疑产品数量巨大,造成无法想象的质量索赔;
  • 以手工记录台账等,无法满足顾客追溯要求;
  • 维护现有的极高水平的内部风险控制需要较高的成本;
  • MES受限于系统功能、业务模式等影响,MES对追溯的效果没有完全发挥。

应用后:

利用区块链技术的数据主权自主拥有、账本不可篡改、隐私加密保护等特点,提升汽车零部件工厂智慧产线的创新性,加强行业上下游企业之间的互相信任,简化上下游合作流程及价值传递流程。

行业侧

1、轮毂单元制造商(一级供应商)

将工厂智慧产线生产加工数据和质量检测数据上链存证,实现上下游合作商数据分享,提高自身质量诚信和提高产品可追溯精准度,降低潜在风险和损失,赢得更大市场。

2、轮毂单元制造商的供应商(二级供应商)

将生产关键环节数据增信,分享给轮毂单元制造商,来提高下游客户对自己所供产品质量的信任度,最终在市场中赢得更多的客户,降本增效,并且在发生因为质量问题而引起的汽车召回事件时,降低自身的风险和损失。

3、供应链管理

轮毂单元制造商将自己供应商的生产关键环节数据和供货履约数据增信并智能分析,来为自己提供一个可信的供应商信评体系,最终,在与供应商的谈判中获得优势,并最终在市场中获得竞争优势。

应用成果

某轮毂厂商将区块链技术运用在产品质量溯源和质量管理上,将产品实现过程,包括制造、服务以及供应链的“人机料法环”相关重要节点数据实时采集并上链,在确保数据真实性的情况下,通过密码学的技术手段,让参与方之间通过区块链质量管理平台进行协作,提升质量管理效率。目前质量溯源平台已正式上线并运行8个月,10家注册用户。

平台通过生态联盟社区的运营模式,在保护数据主权和数据隐私的前提下打通企业间的数据共享壁垒,使工业联盟企业间的多方数据协同得以实现。

未来将会在行业应用深度和跨行业推广两个维度进行发展。在行业应用深度方面,通过区块链+物联网设备的结合,物联网设备保证实时监测生产过程的数据(温度、压力、电压等等),并且将这类生产运营数据反馈给上游产品设计和规划,形成质量闭环。在推广应用方面,除了在汽车零部件制造,打通整个汽车行业供应链环节是值得深入探索的,同时还可以在大宗商品(如钢铁等)多个行业进行应用落地。进一步,推进以城市级区块链公共服务平台为基础,优先以国内20大工业城市,及城市产业中重点企业为目标,将品质溯源、供应链金融、资产数字化作为应用切入点。以企业应用场景为抓手,体现平台价值。

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