2. 西安交通大学 机械制造系统工程国家重点实验室,陕西 西安 710049
2. State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China
区别于以传统大装备制造商为核心的企业生产组织模式,一些新兴的开放式和开源式产品(如RepRap开源3D打印机)的制造网络往往是由地位均等的产消者(一般为小微企业)自组织而成[1]. 由于知识产权、数据保密及信用机制等原因,一些中心化的管理平台不再适用这种组织模式. 当前自组织模式下的服务交易往往是通过在市场自然调解作用下的线下点对点直接交互的方式进行,缺少一些辅助方法和工具. 如图1所示,当前新的制造模式概念依赖于中心化平台、服务器系统与统一管控模型,拥有巨大制造能力的社会化制造资源装备与云服务器相连,在制造资源装备逐渐增长为大规模的时候,这种模型就会显示出缺点.
(1) 上下游协同能力薄弱,信息可追溯性差,从最终产品存在的问题出发追溯原因,可能是设计、制造、材料、装配单个环节的问题,也可能环节之间的衔接产生的问题.
(2) 当制造企业规模增长时,需要的中心云服务、大规模服务器集群和网络设备会大幅度增长,而云服务器出现一个故障点就会导致网络的制造功能大面积崩溃.
(3) 不同装备间的异构性和服务需求多元个性化让点对点交互困难,不同的企业也不能保证装备之间的互操作性和兼容性.
传统网络化制造模型出现以上一些问题的根本原因在于其互联与组织一般都停留在应用层表面,而仅仅是借鉴社交媒介等信息互联方式不能改变底层设备互联和制造逻辑根本.
针对传统点对点方案的安全与信任机制问题,区块链技术在网络节点之间创建一种相互共享的分布式数字账簿(Decentralized Shared Ledger)来记录交互. 区块链概念起源于比特币,是一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式[2]. 区块链具有几个显著特征:一是去中心化,区块链技术是一种不依赖第三方的、通过分布式节点进行网络数据的存储、验证、传递和交流的一种去中心化方案,各个节点实现了信息自我验证、传递和管理;二是开放性,区块链技术基础是开源的,区块链的数据对所有人开放透明,任何人任何时间都可以采用相同的技术标准通过公开的接口加入自己的信息延伸区块链;三是独立性,基于协商一致的规范和协议(如哈希算法等),区块链不依赖第三方的管理和干预,所有节点能够通过加密技术在区块链内自动安全地验证、交换数据.
区块链技术通过运用公共的区块链账本加密技术、分布式共识算法和适当的经济激励机制等协议与计算方法手段,在分布式系统中实现了基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作,从而为中心化平台普遍存在的高成本、低效率和数据存储不安全等问题提供了解决方案. 基于此考虑,本文采用区块链技术模型来构造社群化制造模式[1, 3-6]下的小微企业自组织结构,这个模型的重建不是仅在应用层面,而是从底层企业互联与组织逻辑展开;从而使得分布式的小微企业可以去中心化互联,避免因一个服务节点的失效而破坏大规模制造网络的运行.
1 相关研究进展区块链领域已经呈现出明显的技术和产业创新驱动的发展态势,相关学术研究严重滞后、亟待跟进[2].
在区块链的理论研究方面,自从Nick Szabo在上世纪90年代提出无需第三方机构介入、可自动生效的智能合约(Smart Contract)概念以来,一直到区块链模型被提出才被真正实现. 区块链是通过分布式存储的记忆和感知,支持分布式节点动态协作完成复杂的任务,具有典型的自组织性和自适应性. 在区块链上建造智能合约,可以实现以共识为基础的交易协议;去中心化是区块链理论的核心价值所在. 加拿大约克大学的Kim和Laskowski[7]提出了基于可追溯本体设计方法构建智能合约,以支持历史数据的追溯问题. 美国UC伯克利大学的Mattila等[8]在研究区块链系统构建的过程中,提出了参与者感知交互情境及选择信息传播机制. 澳大利亚新南威尔士大学的Luciano等[9]针对去中心化的业务管理问题,提出了一种空间优化的流程数据模型,并融合到智能合约中.
在区块链的应用发展方面,澳大利亚Flinders大学的Apte和Petrovskyb[10-11]将区块链应用于药品制造过程管控,使得终端用户掌握药品整个制造过程中原材料供应、生产等全过程的时间、地点、提供方以及最终检测指标. 苏黎世联邦理工学院的Frey等[12]将区块链概念引入到电子商务系统,基于用户交互行为数据的安全共享,实现了精准的用户需求预测与主动推送功能. 英国萨塞克斯大学Huckle等[13]指出区块链和物联网是共享经济的关键使能技术,并以共享汽车场景Autopay为例说明了整个系统如何运行. Jesse等[14]提出了虚拟币solarcoin系统以鼓励可再生能源的使用,参与者可以通过提供太阳能的方式获得solarcoin. 区块链是分布式社会系统的自然建模,为社群化制造提供了一套行之有效的去中心化的数据结构、交互机制和计算范式. 将区块链与自治的智能合约引入到社群自组织中,可通过线上线下互动和调谐,实现去中心化的决策协同优化.
制造社群中开放式协同产品开发的实质是以满足个性化需求为目标的一种群体决策过程;在该过程中,产消者按照社群共识以制造服务的方式交换供需,最终形成个性化产品. Johar等[15]提出的Maker Manufacturing、Kostakis和Papachristou[16]提出的Peer-Production、Wulfsberg等[17]提出的Open Production、Bonvoisin与Boujut[18]提出Crowdsourcing的一种改进--Crowd Manufacturing,这几个新概念的共同点在于强调资源社会化与互联去中心化的制造组织的新特征,而后两者概念上更接近,均更加突出了集群(Crowd或Cluster). 虽然这些新概念仍在不断发展中,但是其所倡导的开源产品人人制造模式非常明确. 当前产消者在Cyber层面缺乏辅助决策方法,大多社群存在于以互联网为基础的各个社交媒介中,缺少直接支撑工具来明确、维持、进化群体规范与共识,因此本文引入了区块链模型到社群化制造自组织过程中,在此环境基础上如何设计共识算法和智能合约以支持制造社群进行有效的利益协调是一个本文所关注的问题.
2 基于区块链的自组织社群构建逻辑本文提出了基于区块链技术的制造服务自组织逻辑. 如图2所示,装备被企业以服务节点的形式在一个制造服务区块链网络中注册,它们在服务需求被匹配后通过为产消者提供服务力来获得收入;产消者通过区块链支付虚拟币,虚拟币可以通过交易平台进行市场化交易. 区块链技术解决了不同企业间的利益冲突,它提供了一个合约标准,让每个企业有平等的权益,通过建立动态的社群将传统的串行生产方式转变为并行的自组织模式,从而有效地实现了制造资源整合效率的提升. 基于区块链技术的制造服务应用前提条件是形成共识的制造服务力计算与交易体系.
基于区块链技术的服务自组织包括有两个层次:一是数据登记,区块链具有可信、可追溯的特点,因此可作为可靠的分布式数据库来记录各种制造服务全生命周期过程信息;二是制造服务自组织,区块链技术提供灵活的脚本代码系统,支持用户在区块链的应用层构建满足不同需求的分布式应用(Decentralized APP, DAPP)来辅助支持小微企业自组织过程中的信息发布,供需匹配,交易与信用评估等活动.
3 面向社群的区块链基础模型配置面向小微企业自组织制造服务社群的区块链基础架构模型如图3所示,由数据区块层、网络共识层、合约激励层和分布应用层组成.
数据区块层封装了数据区块以及数据加密和时间戳等技术. 数据层作为区块链底层虚拟机承担数据表示与加密功能,以支持上层的数据传播和数据验证功能. 区块链上每个分布式节点都可通过哈希算法和Merkle树将接收到的交互数据封装到一个带有时间戳的区块中,并连接到当前最长的主区块链上. 链式结构记录了区块链数据的完整历史,能够提供区块链数据的溯源和定位功能. 如图4所示,每个数据区块包含区块头和区块体. 区块头封装了当前版本号、前一区块地址、服务需求、服务节点、服务内容、当前区块的目标哈希值、当前区块共识过程的解随机数、Merkle根以及时间戳等信息. 时间戳可以作为区块数据的存在性证明,保证数据不可篡改. 哈希函数用于存储区块链数据. Merkle根可快速校验区块数据的存在性和完整性.
网络共识层包括分布式组网、数据传播、数据验证以及封装网络的共识算法等. 采用以扁平式拓扑结构和交互对等式(Peer-to-Peer)网络来组织所有小微企业节点,每个企业节点均会承担网络路由、验证/传播制造服务数据、发现新节点等功能. 任一制造服务区块数据生成后,将由生成该数据的企业节点广播到其他企业节点来验证. 其他企业节点接收到后验证数据有效性,如果有效,则按照接收顺序为新的制造服务数据记入区块并继续向其他节点传播;如果无效,则立即废弃该数据并阻止无效数据在网络继续转发. 共识算法是实现制造服务自组织逻辑的算法,是实现区块链系统灵活编程、操作制造服务数据和制造服务交易的基础. 制造服务区块链共识过程通过汇聚大规模共识节点的服务能力来实现发布到共享区块链账本的服务需求,因而其本质上是一种共识小微企业节点间的制造任务众包过程.
合约激励层包括经济激励的制造服务需求发布、匹配与交易机制及其各类智能合约脚本和算法. 去中心化共识系统中的企业节点本身是自利的,最大化自身服务收益是其参与制造服务的根本目标;因此,必须设计激励相容的合理众包机制,使得共识小微企业节点的最大化自身收益的个体理性行为与保障去中心化区块链系统安全和有效性的整体目标相吻合,从而汇聚大规模的小微企业节点参与并形成对区块链历史的稳定共识. 后文在区块链运行方法小节将重点阐述本部分内容.
分布应用层封装了区块链的各种可编程制造服务应用场景和案例,包括需求发布、服务力评估、供需匹配、服务交易等. 后文在案例研究部分将重点阐述本部分内容.
4 面向企业自组织服务社群的区块链运行方法区块链驱动的服务社群自组织对小微企业来说,关键问题是建立经济激励的统一协议,汇聚大规模的小微企业节点参与并形成了对区块链历史的稳定共识. 本小节将在建立区块链底层数据及网络层的基础上,从共识层和合约层建立支撑面向企业自组织制造服务社群的区块链运行方法.
4.1 分布式节点共识算法区块链共识过程本质上是一个制造服务的任务众包过程,如何设计合理的激励相容的制造服务交易共识机制,使得去中心化的自利节点能够主动地参与提供制造服务,是区块链稳定运行的重要前提条件. 在面向企业自组织制造服务社群的运行过程中,区块链依赖于分布式网络节点共同参与一种称为工作量证明(Proof of Work, PoW)的共识过程以完成制造服务交互与交易. 通常是各节点贡献自己的制造资源来满足一个制造服务需求,成功完成服务任务的节点将获得区块的记账权,并将协议获得的虚拟币交易打包记入一个新的区块、按照时间顺序链接到区块主链上. 基于PoW的制造服务交易共识算法如表1所示.
上述算法可以简述为:区块链节点将新生成的服务需求数据向全网所有节点进行广播,其他小微企业节点都将收到的服务数据存储到一个区块中;每个小微企业节点基于自身服务力在区块中找到一个服务需求进行匹配,并得到区块链合约层算法确认的工作量证明;继而向全网所有小微企业节点广播此区块;仅当包含在区块中的所有数据都是有效的,其他小微企业节点才认同该区块的有效性;其他小微企业节点接受该数据区块,并在该区块的尾部追加新区块标记被匹配的需求,形成被延长的新链条.
4.2 智能合约与自动化脚本智能合约是实现可编程、可自动生效的嵌入式程序化合约协议. 所有加入的小微企业节点就制造服务合约内容和违约责任达成一致,以智能合约的形式部署在区块链上,可不依赖任何中心机构自动代表各签署方执行合约.
智能合约的运作机理如图5所示,智能合约是由制造服务事件驱动运行在去中心化可信共享区块链上的一组情景应对型的状态及响应规则、触发特定制造服务情景下的合约执行的应对行动等. 区块链可根据合约的状态处理数据,确认特定触发条件后执行合约. 合约经小微企业签署后,以程序代码的形式附着在制造服务区块链上. 后文中将给出一个智能合约实例.
根据实际应用场景和需求,基于区块链技术的企业自组织制造服务社群可分为3种应用构型模式,即公共服务区块链(Public Service Blockchain)、共同体服务区块链(Consortium Service Blockchain)和私有服务区块链(Private Service Blockchain).
5.1.1 公共服务区块链作为中心化或者准中心化制造服务平台的替代物,公共服务区块链是完全去中心化的区块链,由加密数字经济维护安全,由基于PoW贡献的经济激励驱动运行,分布式系统的任何节点均可参与链上制造服务交易共识过程.
5.1.2 共同体服务区块链共同体服务区块链是部分去中心化或多中心化的区块链,适用于多个实体如园区或集团构成的组织或联盟,其共识过程受到预定义的一组节点控制,生成区块需要获得预选的共识小微企业节点中的一定数量以上的节点确认.
5.1.3 私有服务区块链私有服务区块链则是完全中心化的区块链,适用于企业的内部数据管理等,其写入权限由中心机构控制,而读取权限可视需求有选择性地对外开放. 私有区块链相比公共区块链,有许多优点:一是规则柔性大,运行着私有区块链的企业可以很容易地修改该区块链的规则;二是效率高,制造服务只需被有限个受信节点验证就可以;三是权限保护,如果读取权限受到限制,这样私有区块链还可提供更好的隐私保护. 考虑到上述情况,私有区块链更适合单个企业内部所用.
需要说明的是,由于去中心化程度不同,共同体服务区块链和私有服务区块链可能不完全符合4.1节提出的区块链运行模型,因此不需要设计经济激励.
5.2 制造服务社群动态演化社群化制造通过产品大规模个性化需求驱动的社群组织整合产消者的制造能力与服务以建立个性化的产品. 产品的开发需要经过一群产消者的协作,并涉及到一系列的制造服务的协调. 制造服务社群的创成是一个动态演化的过程.
图6显示了一个制造服务社群的创成与动态演变过程. 它包括5个阶段,即资源社群、价值社群、共信社群、合作社群和利益社群. 制造服务社群的特点有以下几个方面:一是产品制造驱动的专长互补的产消者聚合和制造资源优化配置;二是以产品制造过程自组织,随着产品的生命周期产生和消亡;三是制造服务社群的总体演化趋势是经济利益驱动的成员群体公共信任的增强. 社群在自适应发展的过程中最终达到一个产业链共识,在区块链技术的支撑下,最终形成一个自组织生产协作的生态系统.
为了支持小微企业群进行制造服务社群自组织,如图7所示,本文示例性地构建了一个面向社群化制造企业自组织服务社群的分布式应用(Decentr-alized APPlication, DAPP). 在基础Ethereum环境层,采用基于Python语言实现所有Ethereum节点的Internet网络交互. 智能合约的编写语言选用流行且稳定的Solidity语言.
智能合约开发基于如图8所示的Linux+ MixEthereum IDE开发平台. 当Solidity合约编译好后发送到网络上,通过远程过程调用RPC程序在测试网络运行节点创建一个私有/公共区块链,其他节点与网络同步下载整个区块链,并负责执行智能合约. 每个小微企业节点都有一把公钥和一把私钥,节点可以用其私钥创建数字签名,而其他节点可以用这个节点的公钥来验证这个签名确实是用其私钥创建的. 当每个企业创建一个Ethereum节点的时候,其被赋予地址实质上是个公钥,对应的私钥为小微企业秘密保存. 在应用层,使用基于Web3的脚本语言等来构建支持人机交互的DAPP.
如图9所示,本文提供了一个基于Ethereum(一种图灵完备的智能合约脚本语言)的制造服务智能合约示例,该合约定义了一个需求方发布的一个服务需求,并规定承接方的最大数目为3. 承接方可以申请匹配需求,也可以取消申请;合约中同时定义了制造服务交易规则. 智能合约的自动化和可编程特性使其可封装分布式区块链系统中各制造服务节点的交互与交易行为,成为基于区块链的企业自组织制造服务社群中的软件代理,支撑各类分布式人工智能系统应用,使得基于区块链技术构建各类去中心化应用DAPP和去中心化自组织成为可能. 在后文的案例研究部分,本文将给出的一些支持企业自组织制造服务社群的去中心化应用DAPP.
基于图9中提供的制造服务智能合约框架,整个智能合约执行过程的第一步是服务供需匹配的协议定义,如图10(a)所示,本文建立了智能合约Service中的服务需求与能力匹配对接过程,其匹配过程分为两个小步骤:一是服务供需节点双方关于能力与需求是否完全匹配的交互决策确认过程;二是检查当前服务申请方是否超过需求方预定的最大承接方数目,若超过预设值则返回不匹配的结果. 就程序语言而言,Solidity语言简化了传统的IF-ELSE语法为THEN-RETURN形式,从而减少程序中的嵌套,使代码扁平化,并允许调用结果以异步传输的方式返回.
合约的第二步是服务交易的确认规则定义. 在智能合约Service主体中,图10(b)中明确了服务交易确认过程中用户节点(accounts[0])和(accounts[1])以orderPrice的价格承接了一部分任务的共识规范,服务完成之后检查合约中的小微企业节点双方账户,最后区块链智能合约更新需求用户节点发布的该制造服务的承接方列表.
在前两步的智能合约层次的制造服务交易共识达成的基础上,下一步就是基于智能合约的去中心化的应用程序DAPP的开发. 本文给出了基于Web3从智能合约Service中读取节点的制造服务交易细节示例代码,如图10(c)所示. DAPP的目标是为让制造服务交易智能合约提供一个用户友好的交互界面,以及一些存储和读取制造服务交互与交易数据的去中心化网络. 如图11所示,DAPP可以被运行在与Ethereum节点交互的任意节点上,每个节点需要提交制造服务交易及运行的数据到区块链上,并同时从其他节点读取区块链数据.
本文采用的区块链技术是实现社群化制造自组织模式的基础架构之一,它能够将分布式和去中心化资源与需求带给制造服务社群中的每个参与的小微企业. 去中心化的区块链可帮助小微企业群开展制造服务,将剩余的制造服务能力进行计量并发布到Ethereum区块链. 这个过程使制造服务能力在社群范围内共享,提高了整体利用率的同时也给产消者创造了价值. 当前,区块链应用与制造服务社群自组织亟需解决的问题是:当前现存的各类智能合约及其应用的本质逻辑仍是根据预定义制造服务场景的条件响应规则,能够满足目前制造服务自动化交易和制造服务数据处理的需求. 未来的智能合约应具备根据制造服务交互和交易上下文的认知和自主决策功能,从而实现由文中的自动化合约向真正的智能合约转变.
[1] | JIANG P, LENG J, DING K, et al. Social manufacturing as a sustainable paradigm for mass individualization[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2016, 230(10): 1961-1968. DOI: 10.1177/0954405416666903. |
[2] |
袁勇, 王飞跃. 区块链技术发展现状与展望[J].
自动化学报, 2016, 42(4): 481-494.
YUAN Y, WANG F Y. Blockchain: The state of the art and future trends[J]. Acta Automatica Sinica, 2016, 42(4): 481-494. |
[3] | JIANG P, DING K, LENG J. Towards a cyber-physical-social-connected and service-oriented manufacturing paradigm: Social manufacturing[J]. Manufacturing Letters, 2016, 7: 15-21. DOI: 10.1016/j.mfglet.2015.12.002. |
[4] |
江平宇, 丁凯, 冷杰武. 社群化制造: 驱动力、研究现状与趋势[J].
工业工程, 2016, 19(1): 1-10.
JIANG P Y, DING K, LENG J W. Social manufacturing: drivers, research status, and trends[J]. Industrial Engineering Journal, 2016, 19(1): 1-10. |
[5] |
江平宇, 丁凯, 冷杰武, 等. 服务驱动的社群化制造模式研究[J].
计算机集成制造系统, 2015, 21(6): 1637-1649.
JIANG P Y, DING K, LENG J W, et al. Service-driven social manufacturing paradigm[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2015, 21(6): 1637-1649. |
[6] | LENG J W, JIANG P Y, ZHANG F, et al. Framework and key enabling technologies for social manufacturing[J]. Applied Mechanics and Materials, 2013, 2382(312): 498-501. |
[7] | KIM H M, LASKOWSKI M. Towards an ontology-driven blockchain design for supply chain provenance[EB/OL]. (2016-08-23)[2017-05-05]. http://dx.doi.org/10.2139/ ssrn.2828369. |
[8] | MATTILA J, SEPPÄLÄ T, HOLMSTRÖM J. Product-centric information management: A case study of a shared platform with blockchain technology[C]//FIGLIULO J. Industry Studies Association Conference. California: California Digital Library, 2016: 1-23. |
[9] | GARCÍA-BAÑUELOS L, PONOMAREV A, DUMAS M, et al. Optimized execution of business processes on blockchain[EB/OL]. (2016-09-09)[2017-05-05]. https://arxiv.org/abs/1612.03152. |
[10] | APTE S, PETROVSKY N. Will blockchain technology revolutionize excipient supply chain management?[J]. Journal of Excipients and Food Chemicals, 2016, 7(3): 76-78. |
[11] | YUE X, WANG H, JIN D, et al. Healthcare data gateways: Found healthcare intelligence on blockchain with novel privacy risk control[J]. Journal of Medical Systems, 2016, 10(10): 218. |
[12] | FREY R M, WÖRNER D, ILIC A. Collaborative filtering on the Blockchain: A secure recommender system for e-commerce[C]// ROSS H. Twenty-second Americas Conference on Information Systems. San Diego: AIS Electronic Library, 2016: 1-5. |
[13] | HUCKLE S, BHATTACHARYA R, WHITE M, et al. Internet of things, blockchain and shared economy applications[J]. Procedia Computer Science, 2016, 98: 461-466. DOI: 10.1016/j.procs.2016.09.074. |
[14] | YLI-HUUMO J, KO D, CHOI S, et al. Where is current research on blockchain technology?—A systematic review[J]. PLoS ONE, 2016, 11(10): e163477. |
[15] | JOHAR I, LIPPARINI F, ADDARII F.Making good our future exploring the new boundaries of open & social innovation in manufacturing[EB/OL]. (2015-05-30)[2017-05-05]. http://uk.ukwon.eu/File%20Storage/4970285_7_SIE-Making-Good-our-Future-May-2015.pdf. |
[16] | KOSTAKIS V, PAPACHRISTOU M. Commons-based peer production and digital fabrication: The case of a RepRap-based, Lego-built 3D printing-milling machine[J]. Telematics and Informatics, 2014, 31(3): 434-443. DOI: 10.1016/j.tele.2013.09.006. |
[17] | WULFSBERG J P, REDLICH T, BRUHNS F L. Open production: scientific foundation for co-creative product realization[J]. Production Engineering Research and Development, 2011, 5(2): 127-139. DOI: 10.1007/s11740-010-0286-6. |
[18] | BONVOISIN J, BOUJUT J. Open design platforms for open source product development: current state and requirements [C]// WEBER C. Proceedings of the 20th International Conference on Engineering Design. Politecnico Di Milano: Design Society. 2015: 11-22. |