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区块链驱动的可信质量数据共享框架：实现零缺陷制造的新路径

作者及机构

本研究由跨国团队共同完成，第一作者为Mauro Isaja（Engineering Ingegneria Informatica Spa, Italy），通讯作者为Phu Nguyen（SINTEF, Norway）。合作机构包括挪威DNV、希腊Inlecom Innovation、奥地利Tributech Solutions GmbH等。研究成果发表于期刊《Computers in Industry》2023年第146卷（103853页）。

学术背景

研究领域：工业物联网（IIoT）与区块链技术的交叉应用，聚焦于制造业供应链中的质量数据可信共享（trusted data sharing）。
研究动机：当前智能制造依赖供应链中的质量数据驱动零浪费价值链（zero-waste value chain），但数据分散、格式不一且缺乏信任机制，阻碍了零缺陷制造（Zero-Defect Manufacturing, ZDM）的实现。
目标：提出基于区块链的可信框架（Trusted Framework, TF）和产品-过程-数据质量标识（PPD Quality Hallmark），实现跨组织质量数据的端到端追溯与安全共享。

研究流程与方法

1. 质量标识（Quality Hallmark）设计

   • 研究对象：制造过程中的三类质量数据——过程质量（如传感器数据）、产品质量（如计量报告）、数据质量（如元数据准确性）。
     
   • 方法：设计PPD质量标识的JSON格式数据模型，包含标准化头部（如所有者DID标识、时间戳）和自定义主体（质量指标）。标识通过哈希值存储在区块链中，确保不可篡改。
     

2. 可信框架（TF）开发

   • 架构：
     
     • 可信节点（TNode）：由企业部署，包含区块链账本节点（存储哈希）和数据节点（存储完整标识）。
       
     • 个人节点（PNode）：用户接口，通过OpenAPI与TNode交互。
       
   • 核心技术：
     
     • 采用Hyperledger Fabric权限区块链，支持CouchDB富查询。
       
     • 开发智能合约（如身份管理服务IDM、追溯服务Trace Service）实现数据验证与访问控制。
       

3. 数据质量服务验证

   • 实验对象：制造执行系统中的实时传感器数据（如圆柱头生产线尺寸检测数据）。
     
   • 工具：
     
     • Great Expectations（GE）：开源库，将质量指标转化为规则（如缺失值检测、数据类型验证）。
       
     • 机器学习管道：通过无监督学习修复错误数据（如传感器漂移校正）。
       
   • 流程：数据质量服务生成质量标识，通过TF的OpenAPI发布至区块链，供供应链各环节查询。
     

主要结果

1. 质量标识的有效性
   
   • 实验显示，PPD标识能完整封装三类质量数据，并通过区块链哈希验证确保完整性（如案例中SHA256哈希匹配率100%）。
     
2. TF的性能
   
   • 在权限区块链架构下，TF支持每秒数百次查询，延迟低于500ms，满足工业实时性需求。
     
3. 数据质量服务应用
   
   • GE规则成功检测出3259条缺失记录（占总数据量92.4%），ML管道修复了87%的异常传感器数据。
     

结论与价值

1. 科学价值：
   
   • 首次系统化提出PPD质量标识概念，填补了工业物联网中质量数据标准化共享的空白。
     
   • 验证了区块链在制造业数据追溯中的可行性，扩展了DLT（分布式账本技术）的应用场景。
     
2. 应用价值：
   
   • 支持ISO 9001和GS1等标准合规性，助力企业实现零缺陷认证。
     
   • 通过透明化质量数据，促进供应链协作，减少资源浪费（如预测性维护可降低15%停机时间）。
     

研究亮点

1. 创新性方法：
   
   • 结合区块链与数据质量服务（如GE和ML），形成闭环质量优化体系。
     
2. 工业普适性：
   
   • TF框架兼容多行业（如航空航天、汽车制造），案例验证覆盖欧洲多家企业。
     
3. 开源贡献：
   
   • 部分代码已开源，推动行业生态建设。
     

其他价值

• 研究受欧盟Horizon 2020计划（INTERQ项目）资助，后续将探索PPD标识在跨境供应链中的应用。
  

（报告总字数：约1800字）