物联网和区块链在智能工厂中的应用
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摘 要：“工业4.0”聚焦于智能工厂和智能生产，各国都在积极探索实践智能工厂。目前，基于物联网的智能工厂存在传感器端数据污染、传感器节点之间协同困难、传感器数据的传输层和应用层安全漏洞、物联网设备信息和位置信息泄露、物联网业务系统的多元异构等问题。文章提出了一个基于物联网和区块链智能工厂运行平台，利用区块链的分布式、可追溯、数据共享的特性及共识机制和智能合约，且通过在汽车行业应用进行分析，展现出区块链技术在智能工厂的产品全生命周期中实时传输、数据驱动、信息交互应用的潜力，以及降低管理风险和成本的优势。
关键词：物联网;区块链;智能工厂;分布式;可追溯;智能合约
Abstract： "Industry 4.0" focuses on smart factories and smart production， and nowadays more and more countries are actively exploring smart factory. The smart factory based on the IoT has many problems， such as the data pollution of sensors， cooperations between sensor nodes， security loopholes in the transmission layer and application layer of sensor data， the leakage of information and location information of the IoT equipment， and the multi-heterogeneity of the IoT business system. This paper proposes an intelligent factory operation platform based on the IOT and blockchain， largely makes use of the distributed network， traceability， data sharing features， consensus mechanism and smart contract. Through analysis of its application in the automobile industry， it shows potentials of real-time transmission， data-driven and information interactive application of blockchain technology in the whole life cycle of smart factory products， and have advantages of reducing management risk and cost.
Key words： IoT; blockchain; smart factory; distributed network; traceability; smart contract
1 引言
智能工廠最初源起于“工业4.0”战略。“工业4.0”聚焦于智能工厂和智能生产两个主题，旨在实现领先的供应商战略与领先的市场战略，实现横向集成、纵向集成与端对端的集成。“工业4.0”的核心是智能制造，精髓是智能工厂。在“工业4.0”战略下，物联网、云计算、边缘计算、大数据等技术不断发展，在协同、包容、竞争中振荡着传统制造业的基石，而这些技术也越来越多的运用于智能工厂的研究与实践中。
近年来，各国都在积极的探索智能工厂，虽然目前世界上尚无完整意义上的智能工厂案例，但是关于智能工厂的实践却不断增加。各国在智能工厂方面的积极实践包括西门子的德国安贝格智能工厂和成都数字化工厂、GE波兰智能工厂、ABB工业物联网平台ABB Ability、施耐德EcoStruxure交互性的系统化架构与平台、艾默生Plantweb数字生态系统、霍尼韦尔工业物联网战略[13]。我国于2015年启动了30个以上的智能制造试点示范项目。2015-2018年继续边试点示范，边总结经验，边推广应用。在2018年，总计共157个智能制造综合标准化试验验证、重点领域智能制造新模式应用项目，包括智能工厂、工业互联网、机器人等。智能工厂国内较为典型的服务商为石化盈科、中控流程工业企业智能工厂，较为典型的应用为九江石化、新疆天业智能工厂等[13]。
智能工厂实践涉及到硬件及软件层面的智能优化，涉及产品设计开发、生产、包装、出厂、废弃材料处理的产品全生命周期管理，包括全生命周期的智能决策及数据可视化等。从目前的这些实践可以看出，智能工厂现阶段的发展趋向平台化、系统化，依托于软硬件产品及系统，尤其是与硬件层关系密切的软件部分的模块化和标准化。
国际上有关智能工厂的研究主要集中于物联网技术、大数据、云计算、数字孪生等方面[1～4，7，11，12]，这些技术在智能工厂中也取得了一定的进展。智能工厂与物联网的数字孪生结合，构建虚拟工厂与物理工厂，根据实体工厂“一对一”搭建虚拟工厂，以数据驱动的方式进行虚拟工厂和物理工厂实时交互，反馈和调整生产计划。但是，仍未考虑解决物联网实时信息传输的容量大、存储空间大及安全性的需求。虽有研究表明，智能工厂与大数据、云计算、物联网技术结合的生产过程中，一条生产线上所有设备的有效性均显著提高[1]，但是总体生产绩效效率并未测量。面对物联网应用场景的不断扩大，不断扩充的接入设备和实时传输问题，显然上述这种有效性和安全性均会受到影响。因此本文建立基于物联网区块链的智能工厂，进一步解决物联网智能工厂目前发展中所存在的问题。 2 物联网、区块链的结构和核心技术
2.1 物联网的结构和核心技术
物联网的结构大致可以分为三个层次：首先是传感网络，以二维码、射频识别技术（简称RFID）、传感器为主，实现“物”的识别;其次是传输网络，通过现有的互联网、广电网络、通信网络、无线传感器网络（简称WSN）或者未来网络，实现数据的传输与计算;第三是应用网络，即输入/输出控制终端，可基于现有的手机、PC等终端进行。
物联网核心技术包括RFID、WSN、红外感应器、全球定位系统、Internet与移动网络、行业业务应用软件等。在这些技术中，又以底层嵌入式设备芯片开发最为关键。物联网中数据产生的主要部分是传感网络，通过传感网络可以获悉物联网设备的众多信息，其中包括物体本身的ID信息以及相关的属性、状态、位置、能力等信息。
2.2 区块链的结构与核心技术
区块链具有公正开放、对等、匿名性、去中心化、互联共享、不可篡改、可追溯性的特性。区块链的结构自上而下一般可以分为六层如图1所示，包含应用层、合约层、共识层、网络层、数据层、数据基础设施层。其中，数据层、网络层、共识层属于协议层，是实现区块链技术的基本保障，缺一不可;合约层通过编程实现智能合约。激励层通常发生在公有链中。因在联盟链中，共同维护平台正常运行，本文采用的是联盟链，因此本文不涉及激励层的讨论。
区块链的核心技术包括点对点分布式技术（P2P）、非对称加密技术、共识机制、智能合约。区块链各层级涉及的技术，如图1所示。
3 智能工厂的构成要素及关键技术
3.1 智能工厂的主要构成要素
智能工厂包括智能数据基础设施、数据采集、实时传输及存储、数据处理及驱动四个部分。智能工厂涉及到实现采购管理、生产过程管理、监控生产现场执行、采集现场生产设备和物料数、合理库存管理等产品全生命周期管理。第一部分，智能工厂中的智能数据基础设施主要是物联网下的技术，包括RFID、二维码、芯片、传感器、工厂自动化设备、数控机床形成的物理网络。第二部分，智能工厂内部数据采集和存储系统主要是通过工厂物理网络进行数据采集的系统，如数据采集监控系统（简称SCADA）或全集成自动化系统。第三部分，智能工厂实时采集的生产过程数据，需要实时传输及存储，这依托无线网络实现。第四部分，智能工厂数据处理及驱动体现在企业资源管理系统（简称ERP）、制造执行系统（简称MES）根据实时数据进行智能决策、监控生产设备，保证产品的稳定性。
3.2 智能工厂的关键技术
智能工厂是由虚拟车间与实体车间构成。MES系统是智能工厂不可缺少的部分，也是虚拟车间与实体车间信息融合的关键。MES系统采集实际制造中的生产数据，为虚拟车间提供了建模依据。在生产前，虚拟车间搭建成与物理车间实体高度逼近的模型。在生产中，虚拟车间通过DMP数据统一管理平台管理物理车间的实时数据和知识，对其运行过程进行连续的调控与优化，实现虚拟车间与物理车间的无缝集成、实时交互与融合。虚拟车间模拟最优制造过程，MES以此进行生产排程，安排生产资源进行生产。MES采用OPC-UA接口对制造过程进行实时采集、监控与调整，进而使得制造过程体现出自适应、自优化等智能性特征，MES系统架构如图2所示。
3.3 智能工厂产品制造过程数据流
智能工厂需要涉及到实现管理生产过程、监控生产现场执行、采集现场生产设备和物料数据的业务要求等。大量的数据将会在产品制造过程产生，如图3所示。由图3可见，从工厂产品设计（顾客需求识别和分析、产品设计、设计模型和测试），流程设计（物料的工程单、物料的加工流程单、生产数据、生产计划、物料需求、物料准备、计划、执行、流程、设备、物料），产品测试（产品检查、产品测试），产品维护（产品运输、管理和保养），可循环（可回收及可利用材料、废弃材料），这样的一系列生产产品的过程都需要数据实时采集、实传输及处理。
4 基于物联网的智能工厂建设的痛点
智能工厂在“工业4.0”、物联网的热潮下突飞猛进，除了基于物联网的数据处理的中心化結构遵循着从用户到云端再到后台的架构，这种架构对于智能工厂中的物联网设备的实时处理需求来说，不够健壮，也不够快，其后台中心数据库系统一旦出现安全性的问题，整个系统都将面临巨大损失，而且在发展的过程中也会出现一些问题。
（1）智能感知节点的自身安全问题，造成数据污染。物联网机器/感知节点存在本地的安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作，所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些设备，从而对它们造成破坏，甚至通过本地操作更换机器的软硬件，造成“数据污染”。
（2）物联网设备位置信息泄露、位置信息被非法利用。物联网设备位置信息泄露、位置信息被非法利用，同时还因为物联网在感知层所采集的数据格式多样，来自各种各样感知节点的数据是海量的，并且是多源异构数据，因此带来的网络安全问题将更加复杂。
（3）物联网传感器节点协同工作面临威胁。由于物联网节点无人值守，并且有可能是动态的，再加上智能传感终端、RFID电子标签相对于传统的TCP/IP网络而言是“裸露”在攻击者的眼皮底下的，并且传输平台是在一定范围内“暴露”在空中的，“窜扰”在传感网络的假冒攻击，极大地威胁着传感器节点间的协同工作。
（4）物联网的传输层和应用层的安全。物联网的传输层和应用层面临着现有TCP/IP网络的所有安全问题，缺乏辐射效应。
（5）基于物联网的智能工厂多元业务系统产生较多的多源异构的数据管理困难。传统的智能工厂应用层封装物理工厂的产品设计开发、车间生产、包装、运输、库存的应用场景，而智能工厂的应用层则主要涉及虚拟车间、实体车间及两者之间交互的三个主要应用场景。所以基于物联网的智能工厂产生的多元异构数据，管理困难。 5 基于物联网和区块链的智能工厂运行平台
5.1物联网区块链智能工厂的架构
物联网和区块链的特点决定了两者的结合既可以利用物联网智能设备“硬连接”，也可以利用区块链分布式防篡改的数据的“软连接”，实现物理空间与信息空间的融合。如图4所示为基于物联网和区块链的智能工厂架构图，简称物联网区块链智能工厂架构图。
物联网区块链智能工厂架构图分为三个部分。第一部分是智能工厂的本质，其是在实现工厂正常生产的基础上实现信息安全、海量信息传输存储、大数据数据驱动这三项功能。第二部分智能工厂内部的物理空间和信息空间功能描述，物理空间借助物联网的芯片和传感器及其他先进的物联网和区块链技术实现;信息空间功能则是在原有智能工厂的基础上引入区块链技术实现。第三部分区块链技术如何融入到智能工厂中实现物联网区块链智能工厂将加以展示。
由图4可得，本文的物联网区块链技术融入智能工厂的物理空间和信息空间，以达到实时交互与数据驱动的目的。
区块链技术的融入实现了智能工厂平台分别对应区块链应用层、合约层、共识层、网络层、数据层、数据基础设施层实现物理空间与信息空间的功能。
（1）应用层。智能工厂的应用层则主要涉及虚拟车间、实体车间及两者之间交互的三个主要应用场景，引入区块链技术，则可以搭建数据共享平台，未来的智能工厂中，可以采用加密算法，实现数据的一致性，并结合神经网络等算法旨在通过各种场景数据建模或处理实现ERP、MES、SCADA的功能。在原有的物联网智能工厂中，针对同源异构数据也可以采用加密算法，结合人工智能、大数据实现产品需求预测等。
（2）合约层。智能合约是合约层的核心，通过嵌入区块链的合约代码实现。在智能工厂生产管理中，可以以智能合约形式执行供应链等的合约，节约大量人力，提高处理效率，如表1所示。合约层也可以在传感器节点中编入智能合约，实现传感器节点的协同工作。
（3）共识层。共识层封装整个系统的共识算法，是实现区块链去中心化特性、保证网络不被恶意节点攻击的关键。不同的共识机制有各自的特点及应用场景。本文联盟链由加盟的机构或智能工厂的服务器进行区块打包与存储，这些服务器必须经过授权认证才能被接纳到联盟链网络中。共识算法等将会在数据基础设施层通过多智能设备上链的过程实现。同时，传感器节点间因为共识机制的作用，可以更好的实现协同合作。
（4）网络层。网络层的功能是实现区块链网络中节点与节点之间的信息交流，主要包括P2P组网机制、数据传播和验证机制。由于区块链的P2P特性，数据传输是分散在各个节点之间进行的，部分节点或网络遭到破坏时，对其他部分影响很小，弥补了物联网技术的不足。
（5）数据层。智能工厂内部的数据采集监控系统、制造执行系统、企业资源管理系统进行数据融合，可以将采购信息、成本核算信息、库存信息等录入区块链。智能工厂生产前将所有物理车间与虚拟车间的数据上链。物联网机器感知节点的本地安全，可能造成数据污染。而这种数据污染问题的解决除了将多设备节点上链外，还可以通过区块链的链式结构进行数据追溯，识别异常数据信息。
（6）数据基础设施层。RFID、传感器、数控机床、智能机器人等，并将这些智能设备的身份信息上链，方便进行智能设备的管理。针对物联网机器感知节点的本地安全问题，采用多设备多节点上链，根据共识机制进行区块打包和存储，保证数据安全性。
5.2 物联网区块链智能工厂在汽车行业的应用
物联网与区块链技术的结合适用于汽车、奢侈品、医药等结构复杂、产品价值高或产品质量要求严格的制造行业。而汽车行业是一个多方参与的复杂生态系统，涵盖设计、生产、保养维护、保险金融、销售、运输等多个环节。参与主体包括汽车生产商、汽车贸易商，而且还涉及政府、第三方物流等众多机构。一家汽车制造工厂就有上万个零部件，其中大部分零部件由外包供应商提供，供应商数量巨大且分布在全球各地，信息透明度低、摩擦成本高。本文将以汽车行业智能工厂为例，分析物联网区块链智能工厂的运行。
基于物联网区块链的智能工厂运行平台将汽车制造行业的供应商、分销商、生产商、监管机构、金融机构、消费者以联盟链形式接入，加入的机构需要通過验证，通过共识机制打造出多中心、高效率的智能工厂运行平台。汽车作为制造过程的最终产品，每部汽车都拥有多个与区块链系统相通的智能芯片，该种芯片包含汽车身份ID、汽车零部件来源、生产流程、销售渠道、维修记录等重要信息。拥有多个而不是一个智能芯片，是防止芯片被他人恶意利用所造成的安全问题，这些芯片上链，结合共识机制实现智能感知节点的信任和协同合作。汽车制造过程中产生的信息会自动触发相应智能合约，实现这条供应链上下游企业交易信息的自动记录及货款的自动转移。
汽车智能工厂利用物联网技术的芯片和传感器及无线网络的特性，结合区块链的分布式数据库，可以构建数据共享平台，在通过获取物理工厂芯片及传感器的数据后，通过无线传输实现上链，既可以弥补物联网技术的不足，也可以利用区块链结合人工智能、大数据的强大计算能力，虚拟工厂可视化界面监测、调整数据，产生最优生产模型，合理安排工厂生产排程计划。汽车制造商也能够完全掌握上下游供应商和经销商的真实信息，严格把控零部件质量，实现对问题产品或者是主要产品零部件信息追溯，控制库存水平，提升供应链运营效率，降低管理风险和成本。
6 结束语
基于目前物联网智能工厂存在的痛点，本文构建了基于物联网和区块链的智能工厂，利用区块链的分布式、可追溯、数据共享及共识机制和智能合约的特性，通过对汽车行业智能工厂的应用进行分析发现，这样既克服了物联网智能工厂存在的传感器端数据污染、传感器节点之间协同困难、传感器数据的传输层和应用层安全漏洞、物联网设备信息和位置信息泄露、物联网业务系统的多元异构等问题，又展现了智能工厂的产品全生命周期中的实时传输、数据驱动、信息交互应用的潜力，以及降低管理风险和成本的优势。然而，区块链技术在真正的实践中仍有很大的空间，未来大规模高容量物联网应用中区块链容量优化仍将是未来的研究方向。 参考文献
[1] Chen B，Wan J，Shu L，et al.Smart Factory of Industry 4.0： Key Technologies， Application Case， and Challenges[J].IEEE Access， 2017：1-1.
[2] Christidis K Devetsikiotis M.Blockchains and Smart Contracts for the Internet of Things[J].IEEE Access，2016，4：2292-2303.
[3] 刘权.区块链与人工智能—构建智能化数字经济世界[M].北京：人民邮电出版社，2019.
[4] Nikolay Teslya，Igor Ryabchikov.Blockchain-based platform architecture for industrial IoT[C]// 2017 21st Conference of Open Innovations Association （FRUCT）. IEEE，2017.
[5] Shariatzadeh N， Lundholm T， Lindberg L，et al. Integration of Digital Factory with Smart Factory Based on Internet of Things[J]. Procedia Cirp， 2016， 50：512-517.
[6] Teslya N，Ryabchikov I.Blockchain-based platform architecture for industrial IoT[C]// 2017 21st Conference of Open Innovations Association （FRUCT）. IEEE， 2017.
[7] Wan J，Li J，Imran M，et al. A Blockchain-Based Solution for Enhancing Security and Privacy in Smart Factory[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics，2019：1-1.
[8] 黃忠义. 区块链在智能工厂中的应用[J].网络空间安全， 2019（3）.
[9] 罗凤，石宇强.智能工厂MES关键技术研究[J].制造业自动化（4）：45-49.
[10] 唐堂，滕琳，吴杰，等.全面实现数字化是通向智能制造的必由之路—解读《智能制造之路：数字化工厂》[J].中国机械工程.2018（29）：366-377
[11] 陶飞，程颖，程江峰，等.数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J].计算机集成制造系统，2017（08）：4-12.
[12] 陶飞，张萌，程江峰，等.数字孪生车间—一种未来车间运行新模式[J].计算机集成制造系统，2017（1）.
[13] 张泉灵，洪艳萍.智能工厂综述[J].自动化仪表，v.39;No.444（08）：4-8.
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