区块链技术在轨道交通制造业质量追溯中的应用

期数据的统一汇聚，为产品质量的正向追溯和反向追溯提供决策支撑，进而制定相应的应对举措，实现质量的持续改进。关键词：城市轨道交通；区块链；质量追溯；质量履历1引言近年来，国家先后推出“中国制造2025”、“大数据、互联网+” 等促进制造行业创新发展的相关战略，并优先提出了 “创新驱动”、 “质量为先”等基本方针，由此可见，质量管控在制造行业创新发 展过程中起到了非常重要的作用。在国家相关战略驱动下，轨道交 通行业作为制造业中不可或缺的专业领域，并成为国家“走出去” 的排头兵。其在历经技术引进、消化吸收和自主创新等系列过程后， 己经具备自主创新的能力，而在推进企业自主创新过程中，质量管 控一直是企业经营管理中的重点和难点。通过利用人工智能、区块 链、云计算、大数据等技术，加快推动新技术赋能质量与管理融合， 推进质量管理水平持续提升，为构建质量强国添砖加瓦。质量追溯是指根据产品特点利用相应的标识方式，以实现产品 标记，进而为产品设计、生产过程、使用情况等相关信息追溯提供 支撑。在质量管控过程中通常采用质量履历的方式对产品进行标识， 以期方便快速追查其设计、生产制造、交付等情况，当出现异常问 题时，能精准快速定位质量原因⑴。当前，轨道交通制造行业在质

量追溯方面往往采用人工的方式，造成无法快速全面的掌控生产信 息，使得质量追溯效果不佳。为解决以上问题，探索基于区块链技

图1：区块链技术实现流程方式进行支持。这样一方面保障质量数据受联盟链中所有参与者的

术的轨道交通质量追溯管理系统，通过区块链技术能够检査产品进 货、生产制造、运营的每个节点，汇聚企业设计、生产、制造等相

监管，也可有效控制参与者范围。区块链技术的具体特点如下：一是去中心化。在技术实现方面 无需中央处理器，数据分散在整个P2P网络中，可以有效降低因中 央数据库崩溃造成的数据风险。二是不可篡改。区块链在共识机制 方面具有非常丰富的类型，可以显著降低数据篡改及删除的风险， 提升数据安全。第三个特点是去信任化。在链中的数据内容采用分 布式存储，在运行过程中无需统一软硬件操作处理。最后是可追溯 性。链上数据以区块形式进行封装，通过链的形式实现块数据的链 接，系统自动记录其时间戳、数据信息、更新人员、数据地址等信 息，实现数据追溯。还能通过可编程的扩展，增加其他可供使用的 数据信息叫关信息并构建质量履历，形成一套完整的质量数据综合体，从而加 强产品质量追溯的各项管理和监督。2区块链技术从概念上讲，区块链(Block Chain)是将数据区块按照时间逻 辑顺序依次相连而构成的一种类似于链条状的数据结构，并运用了

非对称加密算法的不可被任意伪造、篡改的分布式账本。简单来讲， 区块链技术是一种记账方式，并且参与者不受限制，而具体实现方 式是通过一个大数据库来记录所有参与者的账本，而这个账本由各

自参与者分别记录，每个参与者均有平等的机会。而系统根据各自

3基于区块链技术的质量追溯系统设计3. 1质量追溯系统设计思路参与者的记账信息，自动判断出时间最早，记录最好的信息，并把 相应的信息存储到账本，由数据库统一管理。同时，把一定时间段 的账本信息统一分发给系统内所有参与者，其自行备份。这样系统 的参与者均保存一份完整的账本，当账本发生变化时要通知所有的 参与者才予以认可。具体区块链的技术实现流程如图1所示。从原理上看，区块链应用主要分为公有链、私有链、联盟链， 公有链是当前应用比较普遍的，也是最具有代表性，比如比特币、 莱特币等均是基于公有链而构建的。其主要的特点就是完全去中心 化，不受专门机构控制，所有参与者均有权参与，从而具有访问门 槛较低、中心化、无法篡改数据等多项特点。而私有链是所有链中 去中心化特征最弱的，这种方式仅仅使用技术中的总账技术记账， 写入权限被独享。私有链通过牺牲去中心化的优势，单保留分布式 的特性，有利于提高交易效率和隐私保护，这种技术的特性决定了 其更加适用于企业自身业务保密要求较高的相关应用。另外，去中 心化程度处于公有链和私有链之间的属于联盟链，通过一定的权限 来控制各参与者访问进行相应的信息保护。在技术实现方面采用多 中心化结构，具有高可扩展性。因而在质量追溯方面采用联盟链的以ISO-TS-22163为指导原则，借鉴区块链技术分布式存储、 共享维护和高可靠性等特点，结合轨道交通制造产品的特有属性构 建系列化的质量履历，详尽记录产品的构型、零部件、技术参数、 设计工艺等相关信息，当发现质量异常时可以通过履历快速精准定 位所发生异常的问题所在，为质量追溯提供数据支持。通过区块链技术的技术优势和特性，可以对存储在链上的质量 数据进行追溯，基于区块链的信任机制实现业务操作并完成质量信 息的存储和记录。在系统设计时无需专门设置集中式的管理核心， 甚至可以无需构建服务器和投入大量的硬件平台设施，极大的降低 了成本的投入，依然能保持系统信息和质量数据的完整性和正确性。

3.2整体架构质量追溯系统采用分层分级的系统实现模式，确保数据、应用、

功能等相互分离的系统架构确保系统的高可扩展性和灵活性。功能 层面分为基础功能、核心功能和交互功能三部分。其中，交互功能 是指与使用者提供交互的应用层，是系统的前端；核心功能是指质

196电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering量追溯系统的核心能力，分为合约层、共识层、网络层三层结构； 基础模块包括数据层、数据采集层、数据整合层。在该体系中所有 网络节点都是对等的，基于区块链技术共识机制、加密技术的保证， 所有节点参与人员均能独立、平等地参与并管理追溯系统⑶。基于 区块链技术的质量追溯体系系统架构设计如图2o在系统架构设计方面采用分层分级的设计模式，分别将数据层 和应用层分离，确保在应用需求发生变更时不对数据模型造成较大 影响，同样，数据模型发生变更时对应用的影响也降低到最小，无 形中提升了需求变更的响应时效。再者，数据应用构建是充分挖掘轨道交通制造行业的业务特性， 构建具有行业特色的电子履历，实现电子履历从整车到零部件、从 业务过程到最小作业单元层层递进，从供货到交付环环相扣，宏观 质量与微观缺陷全覆盖。质量履历信息主要包含以下质量信息：(1) 质量BOM范围内装车零部件的制造过程质量信息(含 项目、列号、车辆号、产品名称、物料编码、序列号、数量、供应商、 批次号、操作人员、检验人员、装配位置、检验时间、责任部门、 检验量具、检验条款、缺陷描述、质量问题处置状态信息等)；数据库技术Database Technology- 交互模块

产品质量追潮平台|应用层|整车厦所部件厦历列车质量追溯铁总厦可物料质量追溯质量问题闭环以ISO-TS-22163为指导原则

一|合约层|智能合约供应方合约||合作方合约||霧求方合约|监管方合约核

心模

I共识层| |股权证明机制(Pos) 量证明机制(PoQ块」

I网络层I I P2P网络协议||网络访问菅理T 验证机制||广播机制||数据层| |哙希算法I时间戳|| Merkle树[链式结构|数据果集层 实时数据采集及处理 一

11高线数据采集及处理(2) 整列出厂前开口项问题和所有不合格品使用情况；(3) 售后运营故障；(4) 维修检验信息；(5) 履历中的动静态技术参数等信息；基|数据整合层||机车BOM ]|城轨BOM |柴油机BOM |[础模块」供应商.-■O维修检验信息

(6) 随车履历中的技术改造记录、破损记录、特殊记录、软

件清单等。3. 3大数据+区块链

在大数据中使用区块链技术，可以确保数据不能被随意添加、 修改和删除，让更多数据被解放岀来，进而保障质量数据真实、安

紧急执行图2：质量追溯体系系统架构图关專部件以历车组级朋历佰息-

全、可信，一旦质量数据受到不可抗因素破坏，数据库中的灾备机 制能确保数据快速恢复⑷。但考虑到区块链技术在时间和数据量处

理上是有限度的，也就是实际的数据统计分析能力较弱，而大数据 则可以对数据进行深度分析和挖掘，通过两种技术的融合可以既保

车觸级I!历信患 L静态用历信息证数据的可信度，同时也能提升数据的应用价值和使用效能。区块链数据集合可以记录数据变更的详细信息，随着其技术的 发展及成熟，其数据也更加多样化，不同业务场景的数据也更加丰 富。由于其较强的追溯性可以确保数据产生、变更、消除等每一步

配件名称，铁总产品统称.系统分类名称.审8产品标识代玛 ,主机厂密料■码.供商粉料•码,供应育列号•

号，生产日■!. IBfit号,说嚼书・号■怪修手8MI号SS，F8*

迪态■跖＜8息运用\"总走行公9!.总运用时何.操作均有详细的记录，并不可消除，从而确保数据对真实生产过程 的反映，不可涂抹。同时，区块链的自动化的“基于规则”的运营 和管理功能可有效提高数据管理透明度，并节约管理成本。通过把 大数据与区块链相结合，能让区块链中的数据更有价值，也能让大

数据的预测落实为行动。4质量追溯应用设计装配车号.安装位安装总走行公變.安我日朗.安 装单位.安養工细……1»图3:质量履历层次结构图质量追溯是通过构建质量履历实现车辆制造各环节、零部件、

按照位置码、总装时总走行里程等)。如图3所示。质量履历可以实现以下应用能力：(1) 按项目号、装备号管理各工艺流程质量信息：系统可以 根据项目号、装备号查找相应的列车编号，并以编号定位到相应的

工艺、设计、检修、调试等相关信息的详细记录，当发生质量问题 时可以精准、快速定位异常原因，为解决质量问题提供数据支撑。 因而质量追溯系统的应用必须从车辆构型出发，聚焦工艺流程和供 应链信息进行构建，实现质量问题追溯有据可依、有章可查。4. 1质量履历层级设计车辆，并结合该车生产过程，如：首检、进货、过程、调试、运营 等不同阶段的质量信息，从总体掌控质量概况；(2) 按BOM结构组织质量信息：以产品构型、或工序为基础, 组织制造、维修数据，便于质量管理人员快速、精准定位质量问题。质量履历层级分为整车履历和关键零部件履历，整车履历是覆 盖车组级和车辆级相关信息，主要对车辆制造过程相关的数据留痕。 关键零部件履历是面向零部件的履历信息留痕。通过整车到车辆， 关键零部件的逐层细化，有效完善了履历信息的从宏观到围观的精 准记录。在信息维度方面，分为静态履历信息和动态履历信息，静 态履历主要包含基础信息(配件名称、系统分类、产品标识代码、 物料编码、供应商、产品序列号等)、静态技术参数等信息；动态

履历包含运用信息(总里程、运用时间等)、装配记录(装配车号、(3) 按全寿命周期组织质量信息：从供货、生产制造、运营、 检修等产品寿命阶段进行质量信息整合，确保质量问题有据可查。(4) 按装备号管理关键部件的质量信息、按装备构型及追溯 号管理关键部件的质量信息、关键零部件状态及历史信息管理等 相关能力，确保每个零部件可以精准定位其质量问题所在，同时也 可以根据批号查找存在质量问题批次的零部件所安装到具体的车辆«下转198页197数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Tech nology & Software Engineering基于排队论模型的车场出租车调度问题文/史可为张心悦陈润桓（南京邮电大学江苏省南京市210003 ）摘 要：本文针对愈发引人关注的机场出租车决策问题，建立了基于司机收益心理的多级指标决策模型，并参考实地机场数据建立了

理想乘车区模型；本文通过建立排队论模型为短途车的载客方案设计提供了一系列可行的方案。最后通过仿真验证了模型的合理性，旨在 合理有效地解决机场出租车面临的一系列问题，促进机场出租车产业的高效发展。关键词：模糊综合评判法；排队论；蒙特卡洛仿真；粒子群算法1问题背景介绍送客到机场的出租车司机会根据实际情况对下一步工作做岀两 种选择：（1） 前往缓冲区等待，载客人返回市区。此时出租车需要付 出等待时间成本。（2） 直接空车返回市区载客。此时出租车司机会付出空载损 失费用和损失潜在的载客收益。结合文献和实际情况⑴分析发现司机对某方案收益大小的预估

主要取决于机场抵达航班的乘客数量、蓄车池内已在等待的出租车

的数量、天气状况、道路拥堵情况囚。因此我们进行指标分级：某

段时间内的乘客数量受某时间段内抵达机场的航班数量、蓄车池内

已在等待的出租车的数量和当前时间因素（节假日、普通工作日等） 影响⑶。2.1.1基于线性最小二乘拟合的乘客数量回归模型来利用最小二乘法⑷对乘客数量X2关于m个子项指标的变化

曲线进行拟合，步骤如下：两种选择方式引发了值得探讨的问题：（1） 司机应该如何进行决策使自己获益最大；（2） 管理者应如何管理机场候车区使得总乘车效率最高；（3） 为使收益均衡，管理部门应如何给出租车分配“优先权”。

首先确定回归方程的维数。由于不同类别的自然环境和特殊时 期对乘客数量的影响程度一般由专家打分得出⑸，均为常数因

此乘客数量的变化规律是关于某段时间内抵达航班数的二维线性函

针对这三个问题建立模型求解。2模型的建立与求解数。其次选用曲线拟合中最常见的最小二乘法去拟合含有未知数的2. 1基于多级评价指标的司机载客方案选择决策模型«上接197页中。通过以上几种维度的履历信息管理模式可以确保整车、关键零 部件质量相关信息的全覆盖、层次结构清晰，以期达到质量履历的

通过以上质量履历信息的支撑，实现质量的正向追溯和反向追 溯。5未来研究展望预期效果。4.2质量履历应用愿景质量溯源是质量控制的一个关键环节，也是质量持续改进的保 障，在溯源方式上可分为包括正向溯源和反向溯源。正向追溯是指 从零部件加工到产品生产交付正向过程的质量监控，按照相应的工 艺流程逐步追溯其质量的关键环节，精准定位生产制造过程中质量 缺陷问题。反向追溯是与正向相反的思路，从产品切入，逐步倒查 生产工艺各环节的质量漏洞，为生产商精准定位质量问题根源提供 决策依据。在实际质量管理过程中，管理者利用反向追溯产品制造 各环节影响质量的因素，定位问题发生原因。在确定问题原因后， 从零部件批号切入，利用正向追溯的方式定位存在相同问题的产品 批次，并对批量零部件进行返修或召回，确保产品质量的零缺陷。 质量追溯系统包含了生产过程中人、机、料、法、环、测等一系列 的信息，具体包括：质量管控是企业持续创新的源动力，而质量追溯是质量管控的 关键关节，已经成为企业重点经营管理工作，本研究着眼于区块链 技术在质量追溯方面的应用，其主要作用是聚集了生产制造过程中 的多方数据，为质量问题精准定位提供数据支持，但是具体的质量 问题是否能切实改进还需现场生产提供必要的支撑。未来研究将延 伸到质量改进支持，利用先进的技术手段详细记录质量改进的过程， 并精准评价改进的效果，最终实现质量管理的闭环支撑。参考文献（1） 人员：在产品生产过程中每道工序操作人员的信息；（2） 设备：在产品生产过程中用到的设备、刀具、磨具及其 参数等信息；（3） 物料：根据产品BOM结构记录使用的各原材料的批次、 规格、型号等信息；（4） 工艺：记录产品生产过程中使用的工艺文件；（5） 环境 记录产品生产过程中的环境参数，包括温度、湿度等（6） 检测：产品生产过程中的质检信息，具体包括检验人员、 检验方式、检验结果、品质缺陷处理记录等。[1] 谭晓栋.面向供应链全程的物料跟踪系统研究[D].上海：上

海交通大学,2007.[2] 顾玉佩，严良文.区块链技术在质量追溯体系的应用前景展望[D].上海大学，中国航发商用航空发动机有限责任公司.[3] 勾明月.基于区块链技术的DE公司产品质量追溯体系优化研

究[D],山东大学,2019.[4] 鲁玉峰，唐婷婷，王橹媛等.基于B0M航空发动机产品质量追

溯管理信息化方法的研究[J].企业管理与信息化,2011（5）.作者简介宋冠蕾（1978-）,女，山东省烟台市人。大学本科学历（双学士学位）， 高级工程师，现为中国中车股份有限公司投资管理部投资一处副处 长。主要研究方向为城市轨道交通，区块链，质量追溯。

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