案例分析：制造業的數字化為何頻頻出現區塊鏈？_區塊鏈

?01??傳統制造企業的痛點

當前，以數字化、網絡化、智能化為主要特征的新工業革命蓬勃興起，加速推進物理世界、數字世界和生物世界的深度變化，推動全球經濟結構、產業結構、國際分工發生深刻變革。?

傳統智能制造企業的數字化改造是不可逆轉的趨勢，很多傳統企業都面臨著如下的痛點，包括粗放經營，無形的損失較大；產線性能波動大，產品良品率低；非停損失大，安全生產壓力大；人工成本高，備件庫存大；缺乏信息化人才；高度依賴經驗；商業模式單一；創新能力弱，產能過剩。

但是如果實現智能制造數字化，數據將在其中發揮重要作用，根據麥肯錫的數據來源，傳統智能制造企業數字化以后，會有如下增長情況：勞動生產力會提高15-30%；每人每小時勞動生產率提高40-60%；提高運營部門間接人工效率30-40%；提高設備綜合效率15-25%；設備停機時間下降30-50%；預測準確度提高85%；提高一次通過率5-8%。同時，設計工程成本降低10-30%；減少廢料20-35%；庫存占用成本下降20-40%；減少能耗5-8%；質量成本優化10-20%；制造業增加值成本減少25-35%。

FTX現任CEO：FTX是一個“老式的挪用公款”案例:金色財經報道，FTX現任首席執行官John Ray周二在聽證會中表示，FTX的案件“一點也不復雜”，他說：“這確實是老式的挪用公款案例，這只是從客戶那里拿錢，并將其用于自己的目的。” Ray在2000年代初期因監督安然公司的清算而出名。

此前消息，FTX創始人SBF被控電匯欺詐和共謀濫用客戶資金等八項刑事指控。[2022/12/14 21:42:51]

?02??工業數據的特點

工業數據貫穿于整個工業生產和銷售過程，工業數據具有以下特點：

多態性：工業數據種類豐富、形態多樣，有以關系表格式存儲于關系數據庫的結構化數據、以時間序列格式存儲于時序數據庫的結構化數據、以文檔、圖片、視頻格式存儲的半結構化或非結構化數據等多種數據形態。

中國工程院發布“區塊鏈+數字檔案館”案例:金色財經報道，9月3日，中國工程院《中國區塊鏈發展戰略研究》項目發布“發現100個中國區塊鏈創新應用”欄目之“區塊鏈+數字檔案館”應用案例。

據了解，通過實施“區塊鏈+檔案”的工作模式，利用區塊鏈技術“安全、不可篡改”的優勢，長沙縣檔案館將文書檔案、婚姻檔案、土地承包檔案、林權檔案等信息“上鏈”打造出“家門口的檔案館”，村民不出村即可查詢打印所需檔案資料，真正做到了跨庫查詢、跨館出證，實現了“讓檔案多跑路，讓百姓少跑腿”的目標。

目前，長沙縣數字檔案館已對20多萬卷館藏和37萬件檔案進行了區塊鏈認證。（證券日報）[2021/9/3 22:57:45]

實時性：工業現場對數據采集、處理、分析等均具有很高的實時性要求。

可靠性：工業數據十分注重數據質量，在數據采集、傳輸、使用等環節中都要保證數據的真實性、完整性和可靠性，確保工業生產經營安全穩定。

火幣中國獲得“區塊鏈十佳應用鏈改案例”獎項:據官方消息，為表彰對“區塊鏈兩化發展”做出貢獻的單位和個人。10月22日中國通信工業協會區塊鏈專業委員會（以下簡稱專委會）在“1024區塊鏈中國日”系列活動現場頒發了倡導“1024區塊鏈中國日”金杏獎。

騰訊的電子發票、阿里的螞蟻鏈、火幣中國的椰子積分區塊鏈監管平臺等十大項目獲得“區塊鏈十佳應用鏈改案例”獎項。同時，火幣大學獲得區塊鏈生態貢獻獎。專委會輪值主席、火幣大學校長于佳寧等人獲得區塊鏈發展特別貢獻獎。[2020/10/22]

閉環性：工業數據需要支撐狀態感知、分析、反饋、控制等閉環場景下的動態持續調整和優化。

級聯性：不同工業生產環節的數據間關聯性強，單個環節數據泄露或被篡改，就有可能造成級聯影響。

價值屬性：工業數據更加強調用戶價值驅動和數據本身的可用性，用以提升創新能力和生產經營效率。

馬兆豐：可信區塊鏈BaaS平臺解決方案及成功案例:金色財經報道，數字島與清華大學技術創新發展中心聯合主辦的“2020高校區塊鏈技術創新云論壇”6月20日成功舉辦。論壇由數字島發起人兼CEO劉靖主持，匯集“百校百人百媒”，探討高校區塊鏈技術創新與人才培養。

北京郵電大學區塊鏈及安全技術聯合實驗室主任、北京郵電大學區塊鏈技術應用創新及信息安全聯合實驗室主任、北京郵電大學網絡空間安全學院研究生導師馬兆豐發表主題演講《可信區塊鏈BaaS平臺解決方案及成功案例》，表示區塊鏈本質是分布式的基礎設施，區塊鏈相對于中心化的系統來講，區塊鏈的信用結構是分布式高階。區塊鏈恰好是提供了分布式的信用基礎設施，確保數據的安全性。[2020/6/21]

產權屬性：工業數據產生于企業實際生產經營過程，數據產權屬性明顯高于個人用戶信息。

要素屬性：工業數據是驅動制造業和數字經濟高質量發展的重要引擎，具有更強的生產要素作用。

動態 | EMAC發布EOS資產丟失案例分類及風險防范指南:據IMEOS消息，截止2018年7月8日，EMAC911小組共從EMAC社區接到六起報道丟失EOS Token的案件，丟失數量從幾十到幾十萬個不等，針對這六起案件，小組進行了分類整理，并給出了建議：

1.私鑰不明原因丟失，建議各位EOS持幣人需要提升私鑰安全意識，絕對不可以給其他人私鑰或是通過社交軟件去傳輸私鑰，最好的方法是用紙和筆抄寫下來，并進行妥善保存；

2.一個公鑰對應多個賬戶導致權限被修改，建議首先受害人一定要報警，及時向報案說明被盜的原因；其次要尋求媒體以及社區的力量制造輿論壓力，但同時注意不要在事情尚無定論時去認責責任方；最后EMAC911會配合發生此類丟幣事件的朋友利用EOS轉賬附言、OTCBTC郵箱方式對盜取賬戶的黑客進行通知和警告、告知違法給予壓力；

3.私鑰忘記、丟失和轉錯賬戶，EMAC911小組認為，此類案件不屬于仲裁范疇，但對于轉錯賬戶的情況可以進行協商解決；對于秘鑰丟失問題，建議防患于未然，平時要加強安全意識。[2018/7/10]

?03?工業數據的應用困境

工業數據在當前的智能制造流轉中，存在如下幾個典型困境。

第一個是內外域數據循環不通暢。當前很多工業企業都位于工業園區，園區內部的各個委辦局之間的數據是很難打通的，很多還是通過手工對手工的這種記錄來實現，數據相互之間還是割裂的。各個部門和單位有各自的數據中臺，這個數據中臺給到下級去使用的時候，有很多條件，而且只能用不能存。很多時候，只能通過辦事人員去核對信息，數據是一個個煙囪，雖然這個數據上下之間是可以扭轉的，它的橫向之間并沒有打通，企業跟企業之間，企業跟園區之間，數據沒有辦法共享，產業鏈之間的數據是割裂的。

第二個是數據管控難。對于工業數據的管控，如何建立一個清晰的權責利關系，這個是比較難的。在很多工業企業中，有些企業不愿意把數據進行共享，數據管控手段無法支持數據“責權利”，導致數據對接困難重重；人工整理Excel臺賬數據容易出錯，效率較低；基于安全考慮，數據質量不高，提報動力不足；大數據倉庫同樣存在“責權”問題，共享困難；缺乏數據全生命周期管理，質量管控難；數據治理容易破壞血緣關系，導致責權不明晰，追溯困難。

第三個是多方協調難。在工業互聯網中，合作方包括各行業企業、機器制造商、云服務商、金融機構、業主、使用者、售后服務商、政府監管部門。合作主體眾多，信息溝通不對稱，容易造成協同緩慢。在合作過程中可能出現各種風險，例如公司特定產品停產、公司法律糾紛、公司資金風險等，可能影響正常履約，如果不及時發現和溝通協調，會影響企業生產進度，導致產品交付風險。

?04?區塊鏈在制造業中的應用案例

區塊鏈技術是使用多中心化共識維護的一個完整、分布式的賬本數據庫技術，具有去中心化、全程留痕可追溯、信息不可篡改、公開透明等特點，可以打通“數據壁壘”，破解信息不對稱問題和上述應用困境。

比如在高空作業車租賃中，存在設備使用不透明、設備購買資金不足，難以貸款等問題。可以利用區塊鏈技術搭建工程機械設備融資租賃服務平臺。在高空作業車的使用端，將高空作業車設備數據、位置數據、狀態數據、操作數據、控制數據、電子圍欄數據都記錄在服務平臺上，確保高空作業車租賃的真實信息反饋。在供應鏈金融這端，把企業的信用記錄、資金情況、采購、銷售情況記錄在平臺上，打破供應鏈信息孤島，實時提供可信的租賃交易、設備、客戶等信息。

區塊鏈技術搭建工程機械設備融資租賃服務平臺有助于提高設備出租業務效率、金融風險管控能力；降低客戶融資成本和融資門檻，提高下游產業鏈整體競爭力；降低售后服務成本，完善產品設計，提升產品質量和性能。

在圖紙信息流轉方面，工程師設計的圖紙在流轉中，主要存在圖紙傳遞的及時性、準確性以及圖紙的保密度、人員的疏忽等問題，容易產生圖紙等設計信息泄漏風險且難以追溯，可控性不強。

如果采用區塊鏈搭建設計圖紙管理平臺，則可以將圖紙存儲在區塊鏈上，并按需分割，發送給外協供應商，基于區塊鏈和加密技術的研發內網和辦公網自動化交換，解放專人管理；避免審批結果和拷入拷出結果不同，自動完成拷入拷出；資料流轉過程中可追溯，將區塊鏈技術用于文件查閱、下載過程，通過鏈接訪問方式，實現對訪問用戶的追蹤；SRM系統圖紙訪問信息存證，對接SRM外協圖紙訪問日志，實現圖紙全流程溯源。專用設備加密訪問技術，結合區塊鏈和硬件可信加密技術，構建互聯網遠程設計信息訪問能力。從以上多個維度保證圖紙流轉的安全，保護工程師的知識產權和智能制造企業的商業機密。

?05?總結

以上只是區塊鏈在智能制造中的兩個應用場景的案例。區塊鏈憑借其信息不可篡改，全流程追溯的技術特點，能夠推動構建安全可信的工業數據市場，打造工業互聯網數據安全共享、安全交換、安全交易等多種服務和商業模式，激活工業互聯網數據安全產業生態圈，在制造業的數字化中大有可為。

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