类型a：学术研究报告
1. 研究作者、机构及发表信息
本文由Y.P. Tsang（香港理工大学工业与系统工程系）、Youqing Fan（西悉尼大学商学院）、C.K.M. Lee（香港理工大学）和H.C.W. Lau（西悉尼大学商学院）合作完成，发表于2024年1月的期刊 *Enterprise Information Systems*（ISSN: 1751-7575），标题为《Blockchain Sharding for E-Commerce Supply Chain Performance Analytics Towards Industry 5.0》。
2. 学术背景与研究目标
本研究属于供应链管理（Supply Chain Management, SCM）与信息系统的交叉领域，聚焦电子商务（E-commerce）供应链在工业5.0（Industry 5.0）背景下的性能评估问题。研究背景基于以下挑战：
- 传统供应链性能评估模型（SCPM）的局限性：现有模型（如SCOR框架）主要关注运营效率（如可靠性、响应速度），但缺乏对可持续性（Sustainability）和韧性（Resilience）的量化评估，而这两者是工业5.0的核心价值。
- 数据安全与透明度需求：电子商务供应链涉及多供应商协作，需确保性能数据的不可篡改性（Immutability），传统中心化数据库存在安全风险。
- 动态环境的不确定性：如COVID-19疫情等突发事件要求供应链具备快速适应能力。
研究目标包括：
1. 扩展SCOR模型，纳入可持续性（如能源消耗、废弃物管理）和数字化能力（如实时数据分析）的评估指标；
2. 设计基于区块链分片技术（Blockchain Sharding）的数据管理系统，确保多供应商数据的安全共享；
3. 开发自适应模糊推理系统（Adaptive Fuzzy Inference System, FIS），动态预测供应链性能。
3. 研究流程与方法
研究分为四个主要阶段：
3.1 性能评估模型构建（ECSC-Features模型）
- 指标扩展：在SCOR模型的五个核心属性（可靠性、响应性、敏捷性、成本、资产管理效率）基础上，新增可持续性（能源/水/纸张消耗、废弃物）和韧性（恢复时间、数字化成熟度）指标。
- 数据来源：从五个生鲜食品电商供应商处收集12个时间步长的运营数据（共60条记录），包括订单履行率、库存周转率等29项数值指标和1项分类标签（性能等级：差/中等/好/优秀）。
3.2 区块链分片系统设计（BIPAS）
- 分片架构：采用联盟链（Consortium Blockchain），每个供应商对应一个独立分片（Shard），主链（Beacon Chain）汇总全局数据。
- 共识机制：实用拜占庭容错算法（PBFT）确保数据一致性，容忍1/3恶意节点。
- 安全性验证：通过哈希难度实验（6个前导零的哈希值）验证区块生成效率（平均耗时1804秒/块）。
3.3 模糊推理系统开发（IT2FIS）
- 系统训练：使用粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）优化模糊规则和隶属函数参数，最小化均方根误差（RMSE）。
- 实验设计：采用田口方法（Taguchi Method）进行多响应优化，通过信噪比（SNR）分析确定最佳参数组合（如高斯隶属函数优于三角隶属函数）。
3.4 案例验证（生鲜电商ECZtore）
- 性能分类：系统将供应商性能分为四类，准确率达85.9%（6折交叉验证）。
- 结果对比：IT2FIS的预测误差（RMSE=0.03~0.53）显著低于传统ANFIS模型。
4. 主要研究结果
- ECSC-Features模型有效性：新增的可持续性指标（如碳足迹）和数字化指标（如实时数据可视性）成功捕捉到供应链在突发风险中的表现差异。
- 区块链分片的优势：分片设计使数据吞吐量提升40%，同时避免敏感数据泄露（如供应商间竞争信息）。
- 模糊推理系统的适应性：IT2FIS对不确定性数据（如订单延迟）的推理误差比传统方法降低32%。
5. 研究结论与价值
- 理论贡献：提出首个整合工业5.0核心价值（可持续性、韧性）的SCPM框架（CD-SCOR模型），为供应链数字化提供新范式。
- 实践意义：BIPAS系统可帮助电商平台动态评估供应商，优化库存策略（如VMI与JIT的混合应用）。
- 技术突破：区块链分片与模糊推理的结合，解决了多源数据安全性与分析精度的矛盾。
6. 研究亮点
1. 跨学科创新：首次将区块链分片技术应用于供应链性能分析，填补了工业5.0背景下SCPM的研究空白。
2. 方法学优势：田口方法优化的IT2FIS支持多输入多输出（MIMO）推理，优于单一指标评估模型。
3. 案例普适性：生鲜电商案例验证了系统在易腐品供应链中的实时响应能力，可扩展至其他高时效性行业。
7. 其他价值
- 研究数据集和代码已部分开源，支持后续联邦学习（Federated Learning）扩展，以保护中小企业数据隐私。
- 提出的PBFT分片机制为联盟链在供应链场景中的落地提供了可复用的工程模板。