工业4.0制造系统当中启用区块链技术的信息物理系统架构

基于PHM的BCPS结构。

建议的三层BCPS架构。

工业4.0的主创性为制造业带来了多种新模式，包括信息物理系统、物联网、大数据分析、云制造、雾计算等。预计此类技术将带来诸多优势效益和潜在机遇，例如，自我感知、自我预测、自我比较、自我重构和自我维护等。但此类模式依然使用了集中式的工业网络和第三方授信。因此，现在的生产制造不得不面对灵活性、安全性、保密性、透明性、效率、数据完整性、弹性、数据的可信性等方面的问题。

近年来，区块链技术在金融技术领域受到了广泛关注。但该技术的巨大潜力和实力同样适合于支持工业4.0举措并消除与之相关的各类问题。信息物理系统（CPS）的5C架构已在生产制造中应用。但在数据安全、隐私、集中化、网络化等方面存在许多挑战，仍有待进一步的发展和进步。因此，在本次研究当中提出了三层次的区块链结构，即BCPS，以应对此等挑战。

区块链

区块链是一种分布式的账本，在对等（P2P）网络的成员之间可以进行模拟和共享。近年来，区块链概念在IoT物联网等具有分布式性质的技术当中引起了广泛关注，因为区块链能够增强安全和隐私、提高系统的容错率、提供更为快速的解决和协调处理、创建可延展网络，而且能够通过减少中间环节来帮助节约成本和时间。区块链技术已经在多个行业取得了发展，如电网系统中的机器通信、食品供应链溯源系统、去中心化分散物流运营、医疗护理应用之间的去中心化数据共享以及银行业的金融服务。但对于区块链技术在制造系统中的应用还没有进行过系统性的研究。

分布式账本必须具备一定的关键特性才能成功用于IoT/CPS应用当中，即能耗、自动订单执行能力（如智能合同）、网络访问类型（许可和无许可）以及网络类型（公共网络还是私有网络）。所开展的一项研究发现了最适合于IoT/CPS应用的三种分布式账本：Ethereum、Hyperledger Fabric和IOTA。区块链技术所固有的结构性架构可以创建如下所述的若干关键特性：A.不可变动：高级加密（哈希函数），无法更改。B.透明：网络中的每台计算机都有一份分类账副本。C.真实：交易各方拥有准确、及时、一致和完整的数据。D.去中心化：没有单一的控制实体。E.分布式：分散在不同的位置和/或组织当中。F.无中间环节：可自我执行的算法，如智能合同。G.匿名：公钥和私钥可用于无需私人信息的交互。

连接网

高级连接性、数据管理、完整性和安全性是该层级的主要特征。这种全球连接和集成的最重要因素是“互操作性”。建立成功的“技术互操作性”有八个环节：安全性、隐私性、可访问性、多语言性、辅助性、多边解决方案、开放标准的使用和开源软件。

区块链通过使用高级加密算法和全球共识机制来帮助解决安全和隐私问题。通过区块链提出的分散化框架可提高辅助性。通过改进节点（计算机、传感器、执行器等）之间的互连性，可以增强多语种和多边解决方案。一般来说，容量能力更高的节点（主节点）可以用作资源受限节点的本地服务器（微云）以存储其数据、执行计算任务以及与其他节点交互。公钥可以分配给每个主节点，以便与其他节点直接通信。因此，所有的节点都可以相互交互，共享数据，甚至可以相互共享计算和组网能力。预计将分布式存储和共享网络结合起来提高冗余并增强网络弹性。

计算机网络

这一层负责将数据转换为有意义的信息，并管理物理空间与网络空间、各个节点网络空间之间的交互以实现完整性、容错性和弹性恢复能力。网络安全、大数据容量、多样化和速度、云计算、网络连接性、隐私和透明度是这一层需要考虑的主要特征。不同的技术如网格计算和云计算通常用于提高计算速度、系统弹性、网络可伸缩性和有效利用空闲资源。这些技术的作用是在网络中的不同计算机之间分配计算和存储负担。通过提供数据安全性、分布式数据存储以及促进通过P2P网络的数据访问，区块链结构将成为分布式计算发展的中流砥柱。

在这一层，工具的集成对于将原始数据转换为有意义的信息以及将情报信息扩展到单个节点是必不可少的构成要素。今天的制造系统离不开启用人工智能的网络，而更重要的是，启用分布式去中心化的人工智能（DDAI）必将在性能上赶超集中化的智能平台。在区块链的帮助下，AI工具可以通过分布式计算实现运行、自学习和自我演进。由于DDAI模块在训练时采用了更加可靠、更加全球化的数据，因此全面性和可靠性均有提升，通过操作运行中的直接反馈而提高了可信度，又由于P2P资源共享和机器自学习（AutoMl）的使用，极大地降低了其部署实现的成本。

管理网

在这一层，数据驱动决策支持系统（DSS）采用了来自网络层次的综合信息以期实现知情而快速的决策，提高生产效率、弹性并最终满足制造可持续性。在当前的制造系统中，决策支持系统组件和/或其用户在地理上分散分布，需要一套可靠的、分布式企业信息完整性平台，以实现能力、效率和竞争力。基于DSS的区块链为去中心化分布式技术，意味着可以通过全球一致性并考虑去中心化网络中的所有局限性再做出决策。因此，所有节点都会参与到决策过程当中。考虑到区块链技术的核心优势，这种设计可以不受地点影响、容错性好、安全、自主并且可扩展。

通过解决数据可用性、智能故障预测与健康管理（PHM）以及预测维护支持系统（PMSS），区块链可以显著解决目前5C-CPS结构中所有层次的PHM问题，具体如下所述。

数据可用性。在5C-CPS架构内，安全性、隐私和容量是数据从连接层到转换层再到网络层传输时的主要担忧问题。为应对这一不足，有建议在BCPS的第一层当中整合“主节点”以确保可以在相同局域网的其他节点中共享容量。对于传感器和执行器、通信网络和物理接口的网络攻击是网络物理交互中的主要安全性担忧问题，而这些基本上可以通过BCPS结构加以解决。

智能PHM。基于PHM的AI工具需要学习并调整适应动态变化的生产环境。但部分所需的数据因为隐私和安全问题而受限于公共访问权限之外。对于PHM应用，启用区块链的DDAI平台可以通过安全而私密的方式为学习智能体提供更多训练数据并提高系统的可靠性和性能。例如，不同工厂的CNC机器获取数据快照，通过嵌入式的本地AI来进行分析，最终解码并通过“计算机网络”层的互联性而实现与其他感兴趣实体（维护人员和CNC或工具制造商）的数据共享。

预测维护支持系统（PMSS）。从“连接网”和“计算机网络”上收集到的补充信息如制造设备成本、寿命周期、订单交付时间、更换停机时间、工作负载分布等可以形成集成式的支撑体系来开展智能预测维护。该信息集成于‘管理网’层级的DSS操作当中可以实现PHM应用的智能决策系统。

此次研究建议了一种基于区块链的系统性架构来缓解信息物理系统在制造应用领域内实时部署时所固有的问题。预计所建议的耦合处理可重新分配现有CPPS结构内部的通信和数据流以确保制造系统的安全可靠运行。