郭春荣

摘要：缺乏智能服务体系的支撑已经成为遏制智能制造进一步发展的瓶颈问题，尤其表现在信息系统服务、供应链服务等关键环节。文章在对智能服务及区块链技术进行系统分析的基础上，将下一代供应链技术及区块链技术引入服务系统框架，通过结构及关系嵌入方式构建端至端智能服务创新体系。并对其结构及功能加以设计分析，不但解决了面向智能制造的服务不智能问题。而且为促进制造和服务融合发展指明了方向。

关键词：端至端;智能服务;供应链;区块链

中图分类号：F253.9文献标识码：A

0引言

发展智能制造，推动制造业向服务型智能制造跃升已经成为一些发达国家抢占新一轮世界科技制高点的国家战略之一。由此可见，智能服务不但构成了智能制造的重要元素而且为智能制造指明了发展方向。智能服务是制造服务智能化的具体应用，是基于现代服务技术与制造技术的以用户需求为导向的围绕产品生产和服务提供的所有活动，服务企业、制造企业及终端用户等均为主体，涵盖生产性服务及制造服务两个方面，前者是面向智能制造企业提供的各种服务，如供应链服务、信息系统服务等;后者是为智能制造企业的终端用户提供的各类服务，如售后服务、远程维护服务等，两者共同促进制造与服务的融合发展。虽然智能服务的两个方面相互交织但不难发现，面向智能制造企业的服务是智能服务的基础，基础不牢固，智能制造发展就举步维艰，而在现实中这恰恰成为遏制智能制造進一步发展的瓶颈问题，最突出的是目前尚未建立起相应的服务体系，围绕智能制造企业的不同类型组织之间的边界清晰，缺乏协作与渗透面向智能制造的服务不智能，恰恰表现在信息系统服务、供应链服务等关键环节。根据《经济日报》报道，中国制造业每年单因供应链质量问题所遭受的直接损失就超过1700亿元人民币。仅2018年就有28%的制造商因网络安全攻击而遭受损失。显然，面向智能制造的服务创新刻不容缓。传统的松散性合作已经难以真正实现创新，特别是针对智能制造这种富含先进技术的生产形式，因此，必须通过网络嵌入的形式将基于智能制造导向的创新与服务定位的创新纳入一个整体性框架，并形成融合发展的稳态。

1智能服务及区块链技术分析

1.1基于智能制造多维要素的智能服务分析。现实经验告诉我们，只有功能匹配、服务才能真正激发智能制造发展。智能制造首先体现的是以客户为中心的产品全生命周期理念，只有生产性服务与产品、制造性服务一体化融合，才能有机整合、集成分散化的制造资源。其次，由于依赖物联网的感知、收集及分析功能，面向智能制造的服务所处的是一个分散和分布式的物理环境，多维服务协同将成为一种有效的方法，但要基于共识协同机制平衡供应端、生产端、需求端、市场端与服务端等多主体的利益。此外，连接数量呈指数增长的物联网节点、全产业链的智能设备及其生产轨迹共同产生了海量的数据与信息，云计算、大数据、工业互联网等技术服务虽然能够发挥一定的作用，但中心化的服务储存器已经难以承受如此庞大的负荷，信息安全跟节点信任等问题也逐渐暴露出来;而且生产的纵向集成、价值链的横向集成和端至端集成需要打通整个产品生命周期的数据流、信息流，实现透明、安全、高效的互联互通必须借助新技术。因此，智能制造体是多维要素的集中体现，相应的服务也独具特点（表1）。

1.2区块链技术的多维要素分析。面向智能制造的服务具有用户导向性、分布式、柔性、持续性等端至端特点，恰恰与区块链技术的特性不谋而合。区块链是起源于比特币并建立在密码学、端至端网络技术、共识机制等技术基础之上的现代信息技术，其本质是交易各方为信任而建立的一种去中心化、分布式数据存储解决方案。区块链技术同样具有多维属性（表2），基于区块链的平台可用于支持分布式参与者之间的协作，区块链技术的共识机制使参与者无需建立信任关系也可完成交易，去中心化的解决方案透明度高，点对点基础设施可以快速部署共享数据，分布式数据存储和计算能够有效防止恶意攻击的连锁反应，由程序代码及存储文件组成的智能合约可以由所有共识节点自动执行。基于区块链的系统可以提高分散系统的安全性、透明度及效率，已经在供应链管理、物联网、互联网金融等领域得以应用，例如，区块链对供应链的结构和流程产生了重大影响，提高了供应链管理质量。以沃尔玛为例，其区块链上有上百万件商品，记录了它们从制造商到零售商的全部历程。全球航运公司马士基与IBM公司合作，利用区块链云服务跟踪集装箱，物流效率大大提高，货物安全性能增强。当然，作为一种新兴技术。区块链也有一些明显的缺点，所以成功的范例往往是多种技术相融合的成果。

2端至端智能服务体系结构及功能设计

2.1供应链层。供应链构成了智能服务体系中的基础层次，它直接将终端延伸至客户，包括从智能制造供应端一直到最终用户端的服务产品生命周期的所有对等利益主体（图1），体现的是分散的、分布的、动态的物理世界中的目标对象围绕客户价值所形成的端至端集成。与传统供应链不同，面向智能制造的供应链所有节点是平等的生态关系，没有哪一个端点是核心企业;各级用户购买的是具有创新性的服务，产品成为服务的附属品，服务与产品一起被生产出来并贯穿于供应链的始终。供应链节点企业借助其它层次的功能将透明化的智能制造端展现在客户面前，用户可以与智能工厂交互沟通，享受集成化、个性化定制服务。供应链各层级所产生的数据和信息也为智能工厂源源不断的注入创新元素。因此，具备自适应性、动态集成特点的供应链网络可以满足不同定制产品的制造和交付。

2.2物联网感知层。物联网感知层是智能服务体系中的次一级层次。由RFID（Radio Frequency Identification Devices射频识别器）、NFC（Near Field Communication近场通信）、条形码、二维码等扫描设备，智能传感器、智能驱动器及5G无线通讯网络等数据及信息识别、采集、检测、存储、处理、传输等软硬件设备构成。通过广域布局物联网感知层为整个供应链体系创造了一个无所不在的端至端传感环境，通过它可以获取供应链的原材料、机械设备、半成品、产成品、人员、运输工具、包装等物理项的多维及多域数据及信息，经过过滤分析后向系统下一层级输送。

2.3数据层。由物联网感知层采集的数据及供应链生成的数据汇聚到数据层，它主要包括智能产品数据、物流数据、资产数据、交易数据及人员数据等。技术人员借助先进的软硬件设备及大数据运算技术对上述数据进行挖掘、集成、处理及分析，将现实智能制造世界中的产品、货物、设备及运输工具等物理對象转换为数字孪生体，并通过它们具体的时间、地点等属性建立数据关联，从而将对物理世界的管理转化为对数字世界的管理。释放数据价值。大数据技术提高了整个供应链的经营行为的可洞察性，从而将有价值的供应链数据转化为有效的管理，例如，供应链节点企业可以根据客户行为模式实时调整供给及产能。各级节点企业在数据分析及管理过程中不断发现新知识、学习新知识并形成集体性智能决策，从而获得供应链管理的新竞争优势。

2.4区块链层。经过数据层处理的数据加密后通过智能合约模块接口上传保存到区块链层。经过系统注册的供应链成员可以通过公共密钥和私有密钥对数据享有特定的权利。基于区块链的分布式数据存储和验证平台为整个供应链提供了一个分散和分布式的数据处理环境。其中，数字标识的利用及其访问权限的设置一方面实现了信息共享，另一方面保证了隐私数据的保密性;将完整性检查机制与区块链相结合确保了数据的完整性;开发适当的算法为通过区块链进行交易提供了端至端的安全性能;利用智能合约服务处理数据并支持不同供应链实体的交互实现协同管理功能;通过智能装备数据监督生产运行情况，消除智能制造中的单点故障;通过实时质量数据进行质量监控，通过物流数据自动规划物流线路，通过交易数据自动高效执行商业合同，通过零售商的交易数据分析最终用户需求并向制造商及供应商提供生产及供应建议。区块链技术将传统供应链的个人信任转化为端至端的系统信任，对供应链管理及治理结构产生了重大影响，为分散自治管理提供了技术支持，并通过提高透明度、降低不确定性降低了整个系统的交易成本。

2.5云端层。在智能服务体系当中，云端层连接区块链层及数据层从而将智能制造导入云端平台。云端系统由分布式数据中心作为支撑的源动力，由云软件、人工智能等作为技术支持，并配备服务器、存储设备、云景可视化管理系统，为整个物联网系统创造了一个开放、可视的云端环境，为智能制造的最终用户及供应链各利益相关者提供了一个面向服务的、基于系统结构的交互环境。根据应用及实际需求的不同，物联网采集的大数据既可以存储在区块链层，也可以上传到云端层。基于硬件虚拟化和动态计算资源提供的能力，云系统能够无缝集成物联网和区块链基础设施的数据和信息，并在云消费者和云提供者之间进行安全传输，为供应链节点企业及用户提供多维云边协同服务，加速智能制造价值链体系的量化及融合，提高资源利用效率。2.6服务层。服务层由基于云的多维服务交付系统构成，包括基础设施即服务系统（Infrastructure as a Service，Iaas）、数据即服务系统（Data a8Service，DaaS）、平台即服务系统（Platform as a Service，PaaS）、软件即服务系统（Software as a Service。SaaS）及区块链即服务系统（Blockchain as a Service，BaaS）。通过提供上述服务来处理物联网数据并支持供应链节点企业及最终用户的交互运营。供应链各级用户可以按需创建、访问远程虚拟服务器、存储器并进行业务操作;通过云数据服务接口和云授权机制访问特定的物联网和区块链基础设施中的数据。供应链节点企业可以汇同用户在云上开发各种应用程序，例如，开发及应用各种智能合约，开发云可视化工具并可视化数据。区块链技术为各种不同技术和服务的开发、交付创造了一个低风险环境，使得基于区块链的服务和应用更加容易部署和使用。基于共识机制的智能服务协同优化方案使产品、制造系统及业务活动均按照自己的生命周期有序进行，有助于形成基于服务的智能生态系统。

3结束语

本文设计了基于共识机制的区块链与供应链协同嵌入的端至端智能服务协同优化方案，包括供应链层、物联网感知层、数据层、区块链层、云端层、服务层六个层级，通过将服务嵌入到整个智能制造价值链体系当中实现了资源、信息、产品及参与者的高效交互，进而实现供应端、生产端、需求端、市场端与服务端进行有效集成，为制造化服务化奠定了坚实的理论及实践基础。当然，本文的研究只是从功能及结构上进行了探索性分析。智能服务体系的组织及运营将构成本文的后续研究。