CN116485246A - 一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于产品质量管理领域，具体涉及一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统及方法。供应商制造过程质量数据的真实和可信度采集，是对供应商质量管控的难点，是影响与制约供应商质量管理水平提升的瓶颈。本发明基于供应商在制造过程中对质量状态感知的质量监管数据采集机制，突破智能泛在感知与区块链融合应用的供方制造过程数据可信采集关键技术。基于区块链的制造过程质量数据监管系统，针对供应商密级要求而导致供应商网络环境受限情况下，采用双网融合单向传输模式。设计与区块链相集成的质量特性溯源算法，实现对供应商制造过程质量状态数据的信息化、高可信采集与溯源，为全面提升供应商质量管控能力与水平提供先进的系统支撑。
Description
技术领域
本发明属于产品质量管理领域，具体涉及一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统及方法。
背景技术
产品零部件供应商是产品质量保证体系的重要组成部分，外购外协产品的质量与一致性直接关乎到整体产品的可靠性和安全性。尤其对复杂装备而言，产品制造过程中涉及的外购外协产品类型多样，供应商数量众多，供应链层级深，对供应商的产品质量管理难度极大。
质量管理历来讲究“靠数据说话”，对供应商制造过程质量特性数据的及时性、真实性和可靠性采集，是有效实施供应链质量管理与供应商评价的基础与前提。然而，由于供应商与主机厂存在地理上的分布性以及行政主体上的独立性，长期以来，供应商制造过程质量数据的真实和可信度采集，一直是对供应商质量管控的难点，亦是影响与制约供应商质量管理水平提升的瓶颈。
发明内容
本发明针对零部件供应链高效、可信管控需求，结合区块链的去中心化、防篡改技术建立共识机制，研发基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统及方法。本发明提出一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统，该系统包括两种网络模式，一种是在工业网上的私有链模式，一种是在互联网上的区块链模式，其中
在工业网内包括供应商系统、在机测量数据采集模块、三坐标测量数据采集模块和第一质量数据监管系统；在互联网内包括区块链系统，区块链系统包括第二质量数据监管系统、数据上链模块、质量状态感知模块和数据溯源分析模块；
供应商系统根据生产要求编织检验规程，通过物理摆渡的方式将检验规程和对应的测量程序下发至第一质量数据监管系统并形成智能合约；由在机测量数据采集模块和三坐标测量数据采集模块分别对质量特性数据和总检质量特性数据进行采集，并由第一质量数据监管系统加密处理，形成区块存证证书，存入第一系统数据库中；
第二质量数据监管系统通过webservice单向接收第一质量数据监管系统传输的数据，形成检测报告，通过数据上链模块执行质量数据上链操作，进行信息网络广播和节点认证、存证；由质量状态感知模块对各节点的上链数据进行统计过程控制分析，绘制统计过程控制图，分析出质量问题数据；由数据溯源分析模块基于各个业务节点的上链数据，利用正向溯源或逆向溯源方式，确定问题产品及产品出处。
有利地，在机测量数据采集模块根据产品的制造流程，在各生产工序中对质量特性数据进行采集。
有利地，三坐标测量数据采集模块针对总检检测场景，利用三坐标测量机对总检质量特性数据进行采集。
有利地，第二质量数据监管系统对私有链上加密后的测量结果进行解析，并将解析的测量结果填入数据采集卡中，对解析的检测结果与数据采集卡中的理论要求、上下偏差进行比对，如果在公差范围内，则检测结果合格，若超出公差范围，则在第二质量数据监管系统中提示检测结果不合格。
有利地，质量状态感知模块根据零件图号，结合检验规程，对多个零件编号，及其同一质量特性，进行数据的统计性分析，主要采用统计过程控制方法，利用SPC工具，绘制Xbar-R控制图、Xbar-S控制图、Me-R控制图、X-Mr控制图，并计算过程能力指数CPk值。
有利地，数据溯源分析模块进行溯源的方向有：向前溯源，发现零件问题后，根据区块链生成的业务ID哈希值以确定生产批次，通过查询产品批次物料清单确定该批次零件装配的产品，从而确定问题产品的准确位置；后向溯源，以产品结构树为主线，以产品批次信息为条件，进而定位一个质量问题的源头，在产品生产过程或交付后发现产品中有不合格零部件，根据区块链生成的业务ID哈希值，找出其对应的产品批次物料清单，进行质量问题诊断，定位问题零件，从而确定出现质量问题的批次。
7、本发明还提出一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管方法，该方法利用上述的基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统，包括以下步骤：
S1、供应商根据生产要求编织检验规程；
S2、供应商通过物理摆渡的方式将检验规程和对应的测量程序下发至生产现场，由车间的生产管理系统将检验规程发送至私有链端的第一质量数据监管系统，解析检验规程内容并形成智能合约；
S3、根据智能合约，在生产过程中采集设定检测节点的数据，并进行存储与加密，形成存证证书；
S4、第一质量数据监管系统通过调用工业网与互联网的webservice接口将区块存证证书与第一数据库中的加密文件和原始未加密的测量结果文件单向传输至区块链上的第二质量数据监管系统中的第二数据库中；
S5、第二质量数据监管系统利用解码工具对加密数据进行解码，并和源文件附件进行对比，确保数据在传输过程中没有被篡改；
S6、将数据采集卡及相关附件、私有链存证证书上传至区块链，区块链上的各节点进行共识认证和存证处理；
S7、由质量状态感知模块分析区块链上的实测数据。
有利地，S1中，供应商根据要生产零件的具体图号，对照二维工程图纸，编写检验规划，包括检测的特性类型、各特征的公差要求范围、量具。
有利地，S2中，物理摆渡的介质为移动存储介质，包括光盘或U盘。
有利地，S3中，在工业网内的第一质量数据监管系统中具有多个私有链节点，每个私有链节点上部署有私有链加密存储工具、生产线上的数控机床上位机以及总检检验站中的三坐标测量机上位机，私有链加密存储工具以固定时间间隔，读取各上位机中存储生成测量结果文件的文件夹，若该文件夹中有新的测量结果文件，质量数据监管系统利用哈希算法即私钥，对该文件进行加密处理，并加盖时间戳，形成具体的区块存证证书，存入第一质量数据监管系统的第一数据库中。
技术效果：本发明基于供应商在制造过程中对质量状态感知的质量监管数据采集机制，突破智能泛在感知与区块链融合应用的供方制造过程数据可信采集关键技术。基于区块链的制造过程质量数据监管系统，针对供应商密级要求而导致供应商网络环境受限情况下，采用双网融合单向传输模式。设计与区块链相集成的质量特性溯源算法，实现对供应商制造过程质量状态数据的信息化、高可信采集与溯源，为全面提升供应商质量管控能力与水平提供先进的系统支撑。
附图说明
图1基于区块链的供应商制造过程数据可信监管应用场景图；
图2关键质量特性感知场景示意图；
图3质量数据溯源框架；
图4增加监管方法的总体流程图。
具体实施方式
基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统，运行在两种网络模式下，一种是在工业网上的私有链模式，一种是在互联网上的区块链模式。
质量监管系统在工业网内包括供应商系统、在机测量数据采集模块、三坐标测量数据采集模块和第一质量数据监管系统，在互联网内包括区块链系统，该区块链系统包括第二质量数据监管系统、数据上链模块、质量状态感知模块和数据溯源分析模块。
其中供应商系统根据生产要求编织检验规程。在机测量数据采集模块，主要根据产品的制造流程，在各生产工序中对质量特性数据进行采集。三坐标测量数据采集模块，主要针对总检检测场景，利用三坐标测量机对总检质量特性数据进行采集。第一质量数据监管系统接受并存储测量结果文件并加密处理，形成区块存证证书，存入第一数据库中。
第二质量数据监管系统负责接收第一质量数据监管系统通过webservice单向传输的数据，并将数据形成检测报告。数据上链模块，主要实现在区块链端的质量数据上链操作，进行信息网络广播和节点认证、存证。质量状态感知模块，主要实现各节点对上链数据进行统计过程控制分析，绘制统计过程控制图，分析出质量问题数据，感知质量状态。数据溯源分析模块，是各个业务节点通过上链数据利用正向溯源或逆向溯源方式，确定问题产品，及问题产品是哪个业务节点负责生产的，检索出质量问题产品的出处。
本发明针对弱连接网络环境导致的生产线与互联网不能联通的场景，设置区块链(互联网)与私有链(工业网)，采用双链融合单向传输模式，将数据上链至区块链进行存证，并形成存证证书，让区块链中的各个节点进行监督，达到安全可信采集与防止篡改的目的。同时在私有链端，生产现场(车间)的各生产单元为私有链的节点，可在数据采集时，对采集的数据进行共识认证，保证采集数据的准确性与真实性。
由于网络环境限制，车间不能满足连接互联网要求，导致实时采集的数据无法及时上传至区块链网络，因此研究了溯源验证技术，达到私有链上的数据在区块链中可追溯查询的目的，以保证私有链上的数据未经过任何人为篡改处理等，使得采集数据是真实可靠的。
本发明基于区块链的弱连接式供应商质量监管方法的应用流程如图4所示，具体包括以下步骤：
步骤1：供应商根据生产要求编织检验规程
供应商根据要生产零件的具体图号，对照二维工程图纸，编写检验规划，即规定检测哪些特性，比如孔特征、槽特征、圆柱特征等；各特征的公差要求范围是多少，即精度为±0.1mm、±0.2mm还是±0.05mm等；用什么量具去检测，比如游标卡尺、千分尺、三坐标测量机等。编制好的检验规划是EXCEL形式的列表，称为检验规程；
步骤2：供应商通过物理摆渡(比如刻盘、U盘等移动存储介质)的方式将检验规程和对应的测量程序下发至生产现场，由车间的生产管理系统将检验规程发送至私有链端的第一质量数据监管系统，解析检验规程内容并形成智能合约
供应商将检验规程发布至现场的测量程序编制系统，根据检测业务场景的不同以及检测特征(孔、槽等特征)的不同，分别编制三坐标测量程序和在机测量程序。将编制好的测量程序与检验规程摆渡到生产车间的各任务区，包括生产线(在机测量)和总检检验站(三坐标测量)。生产线上的数控机床上位机以及总检检验站中的三坐标测量机上位机，将检验规程以json格式发送给第一质量数据监管系统，随后质量数据监管系统解析检验规程并形成智能合约进行存储，为后续采集与评判结果做支撑。
步骤3：根据智能合约，在生产过程中采集设定检测节点的数据，并进行存储与加密，形成存证证书
根据具体生产流程，根据智能合约中规定好的检测节点，在生产过程中触发检测业务。触发检测业务后，如果是在机测量检测任务，那么数控机床执行在机测量程序生成在机测量结果文件；如果是三坐标测量业务，三坐标测量机执行三坐标测量程序生成三坐标测量结果文件。将各测量结果文件，上传至第一质量数据监管系统，并形成存证。
在工业网内的第一质量数据监管系统中具有多个私有链节点，每个私有链节点上部署有私有链加密存储工具、生产线上的数控机床上位机以及总检检验站中的三坐标测量机上位机，私有链加密存储工具以固定时间间隔，读取各上位机中存储生成测量结果文件的文件夹，若该文件夹中有新的测量结果文件，质量数据监管系统利用哈希算法即私钥，对该文件进行加密处理，并加盖时间戳，形成具体的区块存证证书，存入第一质量数据监管系统的第一数据库中。若没有新的测量结果文件则不做任何操作。
步骤4：第一质量数据监管系统通过调用工业网与互联网的webservice接口将区块存证证书与第一数据库中的加密文件和原始未加密的测量结果文件单向传输至区块链上的第二质量数据监管系统中的第二数据库中
说明：采用webservice接口形式单向传输，因为生产车间所在的工业网和系统服务器所在的互联网是隔离开的，原则上不允许工业网访问互联网的内容信息，因此两个网络是一种弱连接状态，所以只能由工业网将数据通过接口单向至互联网的固定文件夹下以及数据库中。如图1所示。
步骤5：第二质量数据监管系统利用解码工具对加密数据进行解码，并和源文件附件进行对比，确保数据在传输过程中没有被篡改
第二质量数据监管系统对存入第二数据库中的加密数据以及区块存证证书运用公钥进行解密，并与解析的测量结果文件进行比对判断，如果解密的区块存证证书内容和解密的数据以及测量结果文件中的内容不匹配，证明数据被篡改，如果一致，则数据可信并执行下一步。
第二质量数据监管系统对检验规程进行解析形成数据采集卡，对存入第二数据库中在私有链上加密后的测量结果进行解析，并将解析的测量结果填入数据采集卡中，对解析的检测结果与数据采集卡中的理论要求、上下偏差进行比对，如果在公差范围内，则检测结果合格，若超出公差范围，则在第二质量数据监管系统中提示检测结果不合格，即感知检验规程中特征的实测状态，最终由第二质量数据监管系统将数据采集卡上的内容生成检测报告。
步骤6：将数据采集卡及相关附件、私有链存证证书上传至区块链，区块链上的各节点进行共识认证和存证处理
第二质量数据监管系统将检验规程、检测结果数据、生成的检测报告等以附件和JSON的格式，通过restful接口，结合HTTP等相关协议将数据传输至区块链网络，广播至各个节点，进行共同监管与存证，如图2所示。
步骤7：由质量状态感知模块分析区块链上的实测数据
分析链上的实测数据，主要根据零件图号，结合检验规程，对多个零件编号，及其同一质量特性，进行数据的统计性分析，主要采用统计过程控制方法，利用SPC工具，绘制Xbar-R控制图、Xbar-S控制图、Me-R控制图、X-Mr控制图，并计算过程能力指数CPk值。运用多种控制图和过程能力指数综合分析加工过程中零件的质量状态，判断各供应商加工过程中是否稳定，预防质量问题的产生。
当分析预测出质量问题时，第二质量数据监管系统结合质量特性标识运用制造过程数据溯源与关联检索算法，对出现问题的数据进行问题源定位，分析出现问题的来源，并将分析结果以及问题零件图号、批次号、生产供应商信息，反馈至区块链网络，各个节点对分析结果进行PBFT与DPOR组合共识认证，确保分析的可靠性，如图3所示。
基于数据标识的制造过程质量数据溯源与关联检索算法，根据质量特性和制造过程数据的特点，对其进行溯源的方向有：向前溯源，发现零件问题后，根据区块链生成的业务ID哈希值以确定生产批次，通过查询产品批次物料清单确定该批次零件装配的产品，从而确定问题产品的准确位置，如图3所示；后向溯源，以产品结构树为主线，以产品批次信息为条件，进而定位一个质量问题的源头，在产品生产过程或交付后发现产品中有不合格零部件，根据区块链生成的业务ID哈希值，找出其对应的产品批次物料清单，进行质量问题诊断，定位问题零件，从而确定出现质量问题的批次。
Claims (10)
1.一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统，其特征在于：该系统包括两种网络模式，一种是在工业网上的私有链模式，一种是在互联网上的区块链模式，其中
在工业网内包括供应商系统、在机测量数据采集模块、三坐标测量数据采集模块和第一质量数据监管系统；在互联网内包括区块链系统，区块链系统包括第二质量数据监管系统、数据上链模块、质量状态感知模块和数据溯源分析模块；
供应商系统根据生产要求编织检验规程，通过物理摆渡的方式将检验规程和对应的测量程序下发至第一质量数据监管系统并形成智能合约；由在机测量数据采集模块和三坐标测量数据采集模块分别对质量特性数据和总检质量特性数据进行采集，并由第一质量数据监管系统加密处理，形成区块存证证书，存入第一系统数据库中；
第二质量数据监管系统通过webservice单向接收第一质量数据监管系统传输的数据，形成检测报告，通过数据上链模块执行质量数据上链操作，进行信息网络广播和节点认证、存证；由质量状态感知模块对各节点的上链数据进行统计过程控制分析，绘制统计过程控制图，分析出质量问题数据；由数据溯源分析模块基于各个业务节点的上链数据，利用正向溯源或逆向溯源方式，确定问题产品及产品出处。
2.根据权利要求1所述的弱连接式供应商质量监管系统，其特征在于：在机测量数据采集模块根据产品的制造流程，在各生产工序中对质量特性数据进行采集。
3.根据权利要求1所述的弱连接式供应商质量监管系统，其特征在于：三坐标测量数据采集模块针对总检检测场景，利用三坐标测量机对总检质量特性数据进行采集。
4.根据权利要求1所述的弱连接式供应商质量监管系统，其特征在于：第二质量数据监管系统对私有链上加密后的测量结果进行解析，并将解析的测量结果填入数据采集卡中，对解析的检测结果与数据采集卡中的理论要求、上下偏差进行比对，如果在公差范围内，则检测结果合格，若超出公差范围，则在第二质量数据监管系统中提示检测结果不合格。
5.根据权利要求1所述的弱连接式供应商质量监管系统，其特征在于：质量状态感知模块根据零件图号，结合检验规程，对多个零件编号，及其同一质量特性，进行数据的统计性分析，主要采用统计过程控制方法，利用SPC工具，绘制Xbar-R控制图、Xbar-S控制图、Me-R控制图、X-Mr控制图，并计算过程能力指数CPk值。
6.根据权利要求1所述的弱连接式供应商质量监管系统，其特征在于：数据溯源分析模块进行溯源的方向有：向前溯源，发现零件问题后，根据区块链生成的业务ID哈希值以确定生产批次，通过查询产品批次物料清单确定该批次零件装配的产品，从而确定问题产品的准确位置；后向溯源，以产品结构树为主线，以产品批次信息为条件，进而定位一个质量问题的源头，在产品生产过程或交付后发现产品中有不合格零部件，根据区块链生成的业务ID哈希值，找出其对应的产品批次物料清单，进行质量问题诊断，定位问题零件，从而确定出现质量问题的批次。
7.一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管方法，其特征在于：该方法利用入权利要求1-6中任一项所述的基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统，包括以下步骤：
S1、供应商根据生产要求编织检验规程；
S2、供应商通过物理摆渡的方式将检验规程和对应的测量程序下发至生产现场，由车间的生产管理系统将检验规程发送至私有链端的第一质量数据监管系统，解析检验规程内容并形成智能合约；
S3、根据智能合约，在生产过程中采集设定检测节点的数据，并进行存储与加密，形成存证证书；
S4、第一质量数据监管系统通过调用工业网与互联网的webservice接口将区块存证证书与第一数据库中的加密文件和原始未加密的测量结果文件单向传输至区块链上的第二质量数据监管系统中的第二数据库中；
S5、第二质量数据监管系统利用解码工具对加密数据进行解码，并和源文件附件进行对比，确保数据在传输过程中没有被篡改；
S6、将数据采集卡及相关附件、私有链存证证书上传至区块链，区块链上的各节点进行共识认证和存证处理；
S7、由质量状态感知模块分析区块链上的实测数据。
8.根据权利要求7所述的弱连接式供应商质量监管方法，其特征在于：S1中，供应商根据要生产零件的具体图号，对照二维工程图纸，编写检验规划，包括检测的特性类型、各特征的公差要求范围、量具。
9.根据权利要求7所述的弱连接式供应商质量监管方法，其特征在于：S2中，物理摆渡的介质为移动存储介质，包括光盘或U盘。
10.根据权利要求7所述的弱连接式供应商质量监管方法，其特征在于：S3中，在工业网内的第一质量数据监管系统中具有多个私有链节点，每个私有链节点上部署有私有链加密存储工具、生产线上的数控机床上位机以及总检检验站中的三坐标测量机上位机，私有链加密存储工具以固定时间间隔，读取各上位机中存储生成测量结果文件的文件夹，若该文件夹中有新的测量结果文件，质量数据监管系统利用哈希算法即私钥，对该文件进行加密处理，并加盖时间戳，形成具体的区块存证证书，存入第一质量数据监管系统的第一数据库中。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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