区块链在协同制造领域的应用探讨

李广桥，乔运华，班玉荣，周文坤，张应刚

（1.北京机械工业自动化研究所有限公司，北京 100120；2.机械科学研究总院集团有限公司，北京 100044）

0 引言

随着新兴信息通信技术的广泛应用，制造业正在进入一个能够动态响应系统状态、客户需求和供应链网络变化的全集成自主环境即智能制造的新时代。智能制造系统将在最少的人力参与下协同工作，以优化操作，实现更大的生产灵活性和产品可变性[1]。其中庞大的数据在一个开放的网络流动，系统数据的安全和隐私问题会存在较大的隐患。企业自身与客户对数据的来源关注度也越来越高。

区块链是一个众多技术集合而成的新兴技术体—分布式账本。区块链技术具有处理各种安全攻击的潜力。网络中的所有节点都可以进行发起交易和通过Merkle哈希树（MHT）和椭圆曲线加密（ECC）验证，并以加密的形式存储所有节点的数据，通过共识机制和时间戳进一步保证了数据的私密性和安全性。链上每一个交易的信息都会有一个唯一对应的地址，提供了数据追溯的可行性。区块链技术的特殊的数据维护方式，提供了一种可以不依赖第三方机构的信任机制。这也成就了这项技术在协同优化领域的优势。

1 区块链特点以及适用场景

1.1 区块链的特点

根据文献[2～6]的分析，区块链具有以下的特点：

去中心化：所有的数据及其操作部署在多个节点上，链上的数据都由这些节点来公共维护。

数据透明性：节点达成共识后的数据在它的生命周期中都是可见、可追溯的。

不变性：区块链通过在数据结构加入时间戳来保证其不变性。

不可逆性：一旦发起链上交易，交易记录会被存到每个区块上。

自主开放性：链上之间的节点是平等关系，任意一个节点都可以进行数据操作。区块链允许任何人加入网络成为新的节点。

匿名性：节点之间作信息交互时，不会涉及节点的身份信息。

唯一性：链上的信息都会有一个加密后的唯一哈希码，即地址。

可追溯性：链上的交易信息都可以通过信息的唯一地址进行追溯。

1.2 区块链适用场景分析

结合文献[6，7]的分析以及区块链本身的特点来看，区块链有以下常见的应用场景：

多方参与的交易中的信任问题，由于信息不对称而导致。多方参与的交易中，容易出现某一方为了获得更高的利益而故意夸大或隐瞒一些关键信息，常见的解决方法是通过第三方机构来验证或进行交易，过度依赖第三方机构的可信度，而区块链本身去中心化的特点，所有节点共同维护链上数据成了解决信任问题新方案。

强调数据公开透明可追溯的业务场景。区块链的数据天然具备这些特性，公益事业、工业常用可以通过这中特性做到对各个事项的监控和追踪。

强调用户的隐私保护。人们的日常信息下潜伏着的是人们的行为习惯信息，这部分数据对于用户来说是相当私密的，例如淘宝用户的购物信息如果泄露，就会有一些商家利用这些信息推测出该用户的喜好，最终导致用户被强制广告及电话推销的骚扰。而区块链对数据的加密使得数据在链上可用但是对外部不具备可读和可用性。

2 区块链的协同制造中的应用案例分析

2.1 案例：基于区块链的服装产业协同制造溯源研究

服装产业的制造过程主要包括：服装公司负责服装订单分包，设计公司负责服装设计，供应商提供原材料，最后是服装生产。各个过程的状态独立，通过第三方建立起来的一个协同生产平台仍然存在数据被篡改的问题，很难建立相互之间的信任关系。与此同时，服装生产制造过程与消费者隔离，当消费者希望了解所购产品的来龙去脉时，需要耗费大量时间和金钱，代价高昂。

区块链特殊的数据结构（Merkle Tree）和存储方式配合上点对点的分布式网络以及gossip算法，通过共识算法使的链上的节点就交易达成了一致，成就了其去中心化，数据可靠和数据不可篡改的特性。故区块链对解决上述问题有着天然的优势。文献[8]中研究并提出一个基于区块链的服装产业协同制造的溯源系统如图1。系统将服装制造生产过程中的参与者各自作为一个节点，分为链上和链下两种存储方式，链上存储各个节点的重要信息，链下存储着对应的数据地址，例如：服装公司节点的订单信息（加密后存在区块中），链下存储着加密后订单信息的地址；并返回一个成败信息，当前节点根据这一个信息绝对是否与流程下一个节点签订协议（执行预置好的智能合约）。节点的信息源为区块链系统，每个节点都有着从订单、设计、原料到生产的所有数据。根据区块链系统的消息广播机制会将经过验证加密后的交易数据同步到各个节点。故服装制造生产过程中的数据难以被篡改。交易的地址能快速的追溯到交易的双方，并根据双方的地址信息进一步实现溯源。这并非一个中心化机构，而是一个所有节点一起维护的系统。故进一步加强了服装生产制造过程的协同。

图1 区块链下服装协同生产制造系统的架构图

2.2 案例：基于物联网和区块链的智能工厂运行平台

智能工厂主要包括四部分：一是智能基础设施，目的是做数据采集，是包括芯片、传感器等数据采集设备在内构成的物理设备网络。二是数据采集监控系统（SCADA）。管理和监控基础设施采集到的数据。三是数据传输网络。顾名思义，用作数据传输。四、数据驱动部分。主要由企业资源管理系统（ERP）和制造执行系统（MES）组成。有根据实时数据进行决策、监管工厂设备，保证生产以及稳定性的作用[9]。

智能工厂面临的问题：物理设备采集数据，容易受到环境的影响产生异常数据；网络中的数据安全问题，一是数据源众多例如二维码、传感器等，二是数据的结构多样，三是传统网络中的某个节点的崩坏会产生蝴蝶效应，牵连其余节点，导致连续异常数据产生。

针对智能工厂的特点和面临的问题文献[9]提出了一个基于物联网和区块链的智能工厂运行平台其架构图如图2所示。结合区块链特点，不仅能对智能工厂进行一个优化还能解决上述面临的问题。区块链在智能工厂的具体应用场景如表1。区块链的链上交易数据的开放性，利用这个特点将产品设计的相关数据上链，每个用户都能够查询到产品相关信息，多个用户可以参与到设计中来，保证了产品设计过程的公正开放。点对点网络，保证了各个节点的独立性，单节点的崩坏不会影响到其余节点的产品研发。区块链具有匿名性，区块链允许用户使用一个虚拟的身份，但用户本身在链上的动作却是透明可见的，这使得供应链上的节点可以将关注点集中到各个用户的产能、信用等关键数据信息上。（共识使用pow的前提下）由于区块链的链式块状结构，且数据都是通过哈希算法算出来哈希值，要想伪造和篡改数据就必须计算出比当前网络更长的链块，算力至少要大于当前网络中的半数节点，即51%算力，成本高昂且随着区块长度的增加而增加，正好可以应用到mes系统中，用于降低少数节点数据污染对整个生产的影响。链上的数据是共享的，生产管理中每个过程的都能根据这些数据即使响应协同生产。区块链上的用户、交易都会有相应的地址信息，交易中还存放着交易双方的地址信息，根据这些地址信息可以帮助库存管理实现跟踪、监控和溯源。

图2 物联网区块链智能工厂架构图

表1 区块链的特点及其在智能工厂的应用场景

2.3 案例：基于区块链的物联网智能制造系统信任机制

随着智能制造过程日益成为数据驱动的[10]，在整个制造生命周期中收集了大量的数据。数据是利益相关者的财富，因为它记录了制造要素的状态和活动。数据目前存储在本地数据库中，在该数据库中执行分析以诊断现有问题、预测新出现的问题，并提高操作效率。然而，数据所有者对他们的数据将如何被使用的知识有限，他们关心自己的权益。此外，被篡改的数据会导致诊断和预测的错误决策[11]。因此，在基于物联网的智能制造系统中，所提供和获得的数据的准确性、完整性和可信度是信任的关键部分。

在设计、生产、产品和服务的整个生命周期中，制造协作发生在制造商与客户、政府、供应商、分销商、服务提供商和其他制造商之间。由于利益相关者是分散的、不熟悉的，很难在他们之间建立信任。目前，制造商别无选择，只能容忍不可信的合作带来的额外成本。例如，如果制造商不信任其供应商，现场检查和外部认证等活动将产生额外的成本。如果一个制造商不被政府信任，将要求经常检查，以保证法律法规的遵守。几乎每个行业的制造商都是通过获得一定的认证来与客户建立最初的信任，因为客户都是面向既定品牌和外部认证的。然而，获得认证是一个昂贵、耗时和迭代的过程[12]。

为了解决这一系列的信任问题，需要了解区块链的特性，首先区块链网络是由多个节点组成，对外部节点的加入没有限制，即不受信节点也可以加入，各个节点之间通过共识机制达成一致。其次，数据上链后，公开可见，最后，通过智能合约可以利用链上的数据进行多方协作。文献[12]提出了一种基于区块链的物联网智能制造系统信任机制。通过非对称加密，将任务信息、服务信息、身份数据、交易数据、资产数据、合同数据等不可信要素的数字信息封装成块。它被集成到区块链中以满足安全性需求和所有权验证需求。已验证的块将被附加到区块链。广播后将被所有网络节点存储，并在最新区块链上达成共识。如果区块链产生一个临时分叉，较短的链将被丢弃。区块链找到了一个安全数据结构，可以支持制造商之间的协作。智能合约可以提供一种协作机制，让不受信任的参与实体可以与受信任的实体一起工作。

3 区块链在协同制造中的应用难点分析

协同制造领域中涉及到的系统庞大且种类多，是一个复杂的系统集。具有自身原业务场景多，扩展业务的需求繁杂和数据种类多且量大等特点。要将区块链技术融入其中会有以下难点：

从安全性上来看，为了保证联盟链的安全性，不仅需要考虑到节点之间、节点与客户端之间的通信安全，还需要融入一系列的安全解决方案，包括网络的准入，不同业务场景（不同链）之间数据的隔离性、以及用户权限和私钥的管理机制，系统越大，消耗的成本越高。从可维护性上来看，每个节点都存储链上所有的数据，并且数据随着链上的节点和交易数的增加而不断增加，对单节点的存储资源要求变高，数据膨胀的同时数据的迁移复杂度也将变得十分的复杂。

从可拓展性上来看，数据膨胀导致数据存储的拓展始终受限于节点的存储空间；链上的计算与链块的顺序相关，串行的计算模式同样影响了区块链系统的可拓展性。

从性能上来看，要实现一个高吞吐量，低延迟、可拓展性且去中心化程度很高的区块链系统目前很难，随着区块的增加，吞吐量（单位时间的交易量）就会变低，同时延时就会变高，性能就会下降，要保持一个高吞吐量，低延迟，其中一个方向是对节点数量的有一定的控制，相对的，就会导致去中心化程度降低；反之，去中心化程度越高，性能就越低即吞吐量低、延迟高。

4 结语

协同制造领域的关键是将一系列串行的活动转化成并行的活动，通过分布式的网络为企业提供更灵活的协同操作机会[13]。区块链技术能提供一个安全可靠的分布式网络，同时在保证数据安全性的情况允许通过编写智能合约的形式进行业务操作。故区块链技术在协同制造领域中具有很大的潜力。由于协同制造领域的系统的数量的庞大与种类的繁多，在区块链技术落地之前需要根据实际需求进行分析和评估。本文通过3个案例来分析区块链是如何融合到协同领域中的业务场景中，并且在业务场景中都利用了区块链的特性能解决哪些问题。同时从安全性、可拓展、性能3个维度去分析限制区块链在协同制造领域落地应用的原因。区块链技术的未来不仅需要技术上的突破，还有区块链应用的标准与规范的建立和统一，技术的突破降低应用落地的门槛，而标准与规范则是用于给应用定性。这项技术更多的潜力仍有待人们不断的研究和探讨。