万向区块链分布式认知工业互联网入选城域区块链50大应用场景-技术圈

万向区块链旗下的“分布式认知工业互联网”近日成功入选城域区块链应用生态工作组编写的《区块链50大应用场景》，将充分发挥区块链在赋能实体经济、提升公共服务能力、建设可信体系中的作用，其他入选案例一同形成雄安最佳实践，打造全国样板。

以下为“分布认知工业互联网”案例介绍：

案例相关单位：

万向区块链、中国电信、摩联科技、通联数据

背景描述

随着工业3.0时代下同种或同类软硬件自动化程度的不断提高，不同种或者不同类的IT/OT系统、自动化设备、装备演变成了一个个数据孤岛，相互无法真正有效地协同与兼容，一旦整个流程链上的某个环节有了变更，由于数据无法根据业务自动流动，相应地，与其业务相关的其它业务环节无法及时获取更新信息，进而无法快速反应，这种低效臃肿的复杂性阻碍了企业在运营、生产及产品研发等环节的灵活变通，从效率、成本、质量三个维度来看，逐渐与千变万化的市场需求产生越来越严重地脱节。在这种情况下，流程驱动为主的企业运营及生产模式愈来愈暴露出其局限性，因此，依托工业互联网平台、以数据驱动业务的新型模式成为大势所趋。

目前，面向工业企业的互联网平台应用大部分建立在大型企业的工业知识积累上，在过去几年中极大地推动了工业的信息化发展，在降本增效、优化制造流程等方面将工业制造的优化推到了极致。然而，工业互联网平台的规模化部署也面临诸多挑战。首先，最突出的挑战即为企业对自身数据隐私泄漏的顾虑；本地存储、不愿意明文数据出工厂是普遍诉求；然而在现有的基于云平台的工业互联网技术和体系下，很难兼顾数据主权和数据协同效用的最大化，因此极大地阻碍了工业互联网平台的推广；其次，中小企业由于缺乏技术能力和资金，先进却庞大的系统常常令他们望而却步；最后，看不到近期商业回报也是阻碍企业应用工业互联网平台的重要因素。因此，能解决数据隐私泄露、更灵活、更方便部署的平台方案，将有很大的发展空间。

应用方案

分布式认知工业互联网在工业互联网技术的基础上，集成了区块链、知识图谱、隐私技术等分布式认知智能技术，以帮助传统工业制造业应对数字化转型过程中面临的挑战。分布式认知工业互联网平台在已存在的工业互联网平台的基础上，覆盖整个区域产业生态，同时保障与解决了数据隐私、数据主权与数据有效利用等问题。

分布式认知工业互联网的技术枢纽是区块链、隐私计算和知识图谱。区块链提供数据映射和管理能力和一套可信的多方协同机制，同时可帮助实现数据基础上的价值流转。隐私计算保障在数据互联互通和价值挖掘中的企业数据主权。而知识图谱这一认知智能技术，则在数据挖掘中寻找企业和价值链上下游、地方产业布局的定位和关联关系，寻求从运营到产业链部署的优化战略。分布式认知工业互联网的三层级平台设计，具备重构产业生态和商业模式、形成新型的、面向未来的开放协作机制的潜力。

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，并明确这一架构作用于从设备到产业等各层级，覆盖各生产流程和业务环节。其中，物理资源池主要是根据物理设备的特性等进行分类、池化，而逻辑资源池则是根据网络、用途（提供的服务）的不同将设备进行池化。这样，在不同的工业环节，在逻辑资源池中分配资源，而逻辑资源池在扩容时在物理资源池中分配资源。这样，就可以将服务的运维、资源的运维、物理硬件的运维进行解耦。

同时，该结构在设备、车间、企业、人之间，从设备端产生数据、边缘侧计算、数据连接、云端储存分析、设计生产运营的全过程中，进行可信的工业数据采集，工业大数据的存储，触发上层的可信工业互联网应用、可信数据交换、合规监管等。

分布式认知工业互联网还有利于建设公共服务平台。其通过新技术重构工业数据基础设施，获取整个产业链不同节点上有价值的数据，将原有分散的数据集合起来，然后在公共服务平台提供全产业不同价值链的数据模型和决策支撑。

应用价值

打通企业内网与外网，打通能力与商业。基于工业领域从装备、产线、工厂、企业、供应链再到产业的内外部视角的全维度认知，分布式认知工业互联网助力打通企业内部的信息化数字化网络与企业外部的数字化能力及产品的供应网络，进而把工业互联网的软能力变现为能产生商业价值的硬实力。从具体的业务实现上，具备分布式认知的工业互联网能够提供三个层面的核心价值：

1、借助知识图谱提供企业、供应链及产业画像；

2、借助区块链的DID数字安全可信身份，助力企业在安全可信的环境下从外部快速获取定制化解决方案或者产品，并将能力或产品快速推送到外部企业，从而形成有效的良性循环；

3、借助区块链与数据安全隐私计算，实现从数字化能力到商业的价值转化。

助力实现全生命周期管理与全产业链优化升级。分布式工业互联网实现的是企业各层级要素全面互联，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，助力企业生产效率、产品质量和运营管理的提升，对价值全生命周期的管理，全产业链的协同，并加快市场需求响应与交付速度，优化资源要素配置，强化商业模式创新，实现各类生产经营活动目标的提升优化。以区块链技术为基础，在分布式智能生产网络所形成的分布式制造模式下，产业上下游的生态伙伴转变为区块链上节点，实现节点之间的相互赋能；同时，在生产过程和订单系统数字化的基础上，通过区块链技术可实现跨主体之间的协同，比如使得原本不可能实现的生产能力进行灵活共享分配，也可使得订单业务层面的供需方之间灵活撮合、调配，使得整体全产业链协同智能化。

开放、开源地保障企业数据安全。在数据分布式存储的基础之上，能够通过技术手段保留数据价值。一是数据可信来源：基于区块链预言机系统，在分散式网络之中，能够可信收集工业运行过程中流转的相关数据，为数据后续分析、建模带来可信保障。二是隐私保护：在联邦学习的体系之下，各参与方在自有数据不离开本地，通过加密机制下的参数交换，能够共建数据的虚拟模型。多方数据可以进行高效利用以及训练，从而不断挖掘数据价值。

数据安全基础上的数字资产金融化、资产化及质量追溯。产品链、价值链、资产链是工业企业最为关注的三个核心业务链条。分布式工业互联网赋能于三大链条的创新优化变革，推动企业业务层面数字化发展。通过对产品全生命周期的连接与贯通，强化产品设计、流程规划到生产工程的数据集成与智能分析，实现产品链的整体优化与深度协同。同时，区块链技术的去中心化、安全性、匿名性等优势，让传统制造企业通过基于区块链技术重构企业价值流转和信息流转方式。通过将企业业务流抽象为智能合约范式，帮助制造商轻松的进入区块链网络，实现业务流的通证化，加速企业资源、信息流转，终完成工业资产的数字化，帮助重资产的制造企业实现轻资产扩张。

最佳实践

万向区块链基于分布式认知工业互联网构建的产品可审计的质量追溯体系，将制造企业的原材料采购、生产、物流运输、客户、售后的整个流程中产生的信息上链，实现产品的来源可查、去向可追、责任可究，做到信息流与商流相统一，从而每一件产品都可以在区块链上认证，有一份透明且合格的商品全信息记录。

① 分布式认知工业互联网在汽车零部件行业的试点应用

汽车零部件行业生产制造过程存在如下痛点问题：

a.产业上下游厂商间数据互不相通，无法实现上下游生产和质检数据的连接与共享；

b.由于关联方众多、数据可信度低、数据覆盖缺失等问题，供应链层面高效而精确的质量溯源目标无法实现；

c.各参与方数据低可信、弱互联和非全流程管理等问题，增加了供应链协同管理成本，约束未来业务能力的拓展；

基于分布式认知工业互联网技术，利用产线上的物联网设备，为州某汽车零部件制造企业打造了汽车行业零部件质量追溯系统，对汽车零部件生产过程中的关键环节质量参数进行采集并记录上链，并与零部件标识号唯一绑定，下游制造商可以通过扫描零部件的标识号查看该零部件的链上信息，从而确定该零部件是否满足设计要求，减少了汽车制造产业链的重复检测成本，实现问题产品的精准追溯和精准召回。

基于分布式认知工业互联网技术打造的汽车零部件行业质量追溯系统，实现的社会效益如下：

a.各主体将相关加工质检数据上链管理，实现上下游生产和质检数据的连接与共享，主机厂可实现问题产品的精准追溯和精准召回；

b.政府监管部门根据加密后的质量数据，实现柔性监管，进行产业布局升级和优化；

c.消费者可查看产品的全生命周期数据，从而提高企业的品牌价值增加对企业的信任和黏性

② 分布式认知工业互联网在石油化工行业的试点应用

石油化工行业由于自身特性，存在如下问题亟待解决：

a.石化行业大宗商品价格走势难以预测；

b.行业服务标准不规范导致实物与仓单不匹配，存在“一货多卖”的现象；

c.企业征信数据不完备导致质押风险大、融资难；

d.融资机构因缺乏价格对冲机制及处置条件而难以落实动产融资业务，贷款业务规模扩张有限；

e.仓储企业数字化管理水平较低，仓单公信力不足、流通性差；

f.贸易主体汇款账期长、资金占用大而采购融资难、成本高，从而导致发展受限。

基于分布式认知工业互联网的石化行业解决方案，将涉及安全监管和金融监管的物联网设备进行区块链模组改造，使得物联网设备采集的数据从源头可上链，保证数据的真实性和可信度。区块链和隐私计算的结合，确保了数据在隐私保护的前提下，可以安全的在多方之间进行共享。知识图谱则为企业画像及决策提供了支撑，从而实现自适应与自优化的资源调度和产业优化。

End

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