基于区块链的分布式智能制造系统服务配置方法

《ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING》：A blockchain-enabled distributed service configuration approach for distributed smart manufacturing systems

　　•提出一种基于区块链的网联物理网络，用于服务配置。•设计声誉评估与预筛选合约，以实现链上过滤功能。•开发具有冷却机制的声誉证明机制，以保障公平治理。•通过智能合约实现保护隐私的分布式优化。•提出基于BFS的逆时间传播合约，以解决配套约束问题。

引言
得益于物联网、网联物理系统、区块链和云计算等新一代信息技术，工业4.0正在逐步催生出可部署的制造系统范式，推动制造业向更高智能化和灵活性发展[1]、[2]。在这一变革过程中，出现了三个显著特征。首先，客户需求日益多样化和个性化，对产品定制能力和服务质量提出了更高要求。其次，生产环境变得更为动态和不稳定，要求制造系统能够快速响应市场变化。第三，制造资源正朝着开放和分布式形式发展，分工越来越专业化，从而为跨地区、跨组织的大规模资源优化配置创造了有利条件[3]、[4]。在此背景下，传统的集中式制造管理模型存在固有局限性，包括决策效率低、反应迟缓以及难以满足个性化需求[5]。为此，分布式智能制造系统应运而生，它利用现代信息技术将地理上分散但功能互补的制造资源动态连接起来，形成高效的协作生产网络，从而实现资源的最佳配置并提升生产灵活性[6]、[7]。除了克服传统制造模式在时间和空间上的限制外，分布式智能制造系统还能通过分布式决策和协作优化机制，进一步提升其对复杂且不断变化的需求的适应能力[8]。

目前，工业4.0背景下的典型分布式智能制造系统范式主要包括CMfg[9]、[10]、共享制造[11]、[12]以及社会制造[13]、[14]。这些范式通常依赖第三方服务平台，并采用集中式的信息聚合与决策机制。以CMfg为例，其运作流程可概括为以下步骤：首先，设备节点通过智能物联网终端收集实时生产数据；其次，DM节点处理这些数据，并结合可用容量和工艺参数等因素评估自身的服务能力；最后，各节点的关键信息被上传至云平台，通过虚拟化技术构建面向制造子任务的集中式资源服务池，从而实现对DM资源的统一管理和调度[15]。尽管这些范式在资源整合和服务响应速度方面取得了显著成效，但集中式的信息架构在数据隐私保护、系统容错性以及去中心化协作方面仍存在固有缺陷[16]。首先，集中式平台能够完全访问来自制造节点的敏感数据，如设备参数、产能信息及工艺细节，这带来了数据泄露和滥用的风险，进而降低了节点的参与意愿。其次，平台层面的单点故障可能导致整个系统瘫痪，降低系统的稳健性。此外，由于涉及多个目标各异的利益相关方，集中式的决策机制难以充分激发各个节点的自主性和协作潜力，从而限制了系统的灵活性和可扩展性[17]。因此，亟需开发一种可信且更加去中心化的资源交互机制，能够在保护数据主权的同时，将分散的服务提供商与客户动态连接起来，从而构建一个可靠、透明且具备强韧性的DM系统。

区块链作为一种分布式账本技术，融合了点对点网络、加密算法和共识机制，构建了一种无需依赖集中式信任机构即可运行的协作基础设施。它具有去中心化、抗篡改、可追溯以及透明可验证等关键特性[18]。通过分布式账本和协议规定的规则来重构多方协作，区块链使得在没有集中控制的情况下，数据记录、状态演变以及交互过程依然保持一致性和可信性[19]。鉴于这些技术特性与分布式智能制造系统的核心需求高度契合，将区块链技术引入该领域有望在保护节点隐私的同时，实现制造资源的可信共享与协作优化，从而为推动DM系统向新范式发展提供技术支持和理论基础。

基于上述分析，本文聚焦于分布式智能制造系统中的服务配置问题，探讨以下关键研究问题：
RQ1：如何构建基于区块链的分布式智能制造系统信息架构，并设计闭环、可执行的服务配置工作流，以支持分布式协作？
RQ2：如何设计有效的链上机制（如智能合约和共识机制），以确保服务选择的可信度和公平性？
RQ3：如何设计一种既能保障隐私又具备高计算效率的分布式服务配置解决方案？

为解决上述问题，本文提出了一种基于区块链的分布式解决方案。具体而言，首先为分布式智能制造系统引入BCPN架构，以此系统地规范服务配置业务流程，并开发相应的功能模块和执行机制。该方案的核心思想包含三个方面：首先，利用分布式账本在参与节点之间同步记录整个服务配置过程中的交易信息，从而在多方环境中确保数据的透明性和可追溯性；其次，运用共识机制维持全局账本的一致性并防止数据被篡改；最后，通过智能合约将服务配置规则编码为可在链上部署的可验证程序逻辑，从而无需依赖集中式中介即可实现可信的协作决策和最优的资源分配。

本研究的主要贡献如下：
(a) 将分布式智能制造系统抽象为BCPN模型，在此模型中设计了闭环、可执行的服务配置工作流，以实现分布式协作。同时，引入层次化装配网络和层次化装配矩阵概念作为形式化工具，精准描述任务分解后形成的制造协作网络，为后续的服务配置优化奠定结构化基础。
(b) 与传统研究主要依据即时服务质量值选择节点不同，本文提出了节点声誉的概念。设计了声誉评估和服务预筛选智能合约，以实现可验证且自动化的链上筛选机制。在此基础上，进一步提出了PoR共识机制，该机制包含了反垄断冷却机制以及声誉与共识之间的双向反馈机制。这一设计将制造服务质量与区块链共识权利紧密关联，从而在保障链上治理效率的同时，维护网络的公平性。
(c) 为分布式智能制造系统中的服务配置优化问题建立了数学模型。借助分布式增广拉格朗日分解算法，设计了分布式服务配置智能合约，以便在经过预筛选的候选服务集中实现保护隐私的服务选择。此外，还提出了基于BFS的逆时间传播智能合约。通过充分利用层次化结构特征，该方法能够在分布式制造环境中实现并行时间计算并满足装配完整性要求。

本文的其余结构如下：第2节回顾相关研究；第3节为分布式智能制造系统构建BCPN架构，并规范服务配置业务流程；第4节从区块链视角阐述BCPN的关键技术设计；第5节明确服务配置问题并提出相应的解决方案；第6节通过大量仿真实验验证所提方法的可行性和有效性；最后，第7节总结全文并指出未来研究方向。

制造服务配置概述
在分布式制造环境中，实现制造服务与任务之间的最优匹配是提升系统整体性能的关键因素。恰当的服务配置策略能够有效提高资源利用率，降低制造成本，缩短订单交付周期，增强系统对动态且不确定需求的响应能力。关于分布式智能制造系统中的服务配置问题，现有研究主要探讨了四种技术路径。

系统描述与关键挑战
在分布式智能制造系统中，制造任务通常由需求方发起，然后根据产品要求分解为多个子任务。每个子任务都需要从分散的服务提供商处选择合适的制造资源来执行。这一过程涉及多个关键阶段，包括服务发现、能力匹配、任务分配以及协作调度，从而形成动态的跨节点制造协作网络。

区块链驱动的解决方案
本节详细分析了基于BCPN的服务配置工作流中所涉及的关键技术，包括交易类型、声誉计算与服务预筛选合约的设计，以及共识机制。

分布式制造服务配置案例研究
本节以分布式制造环境中的一种典型服务配置场景为例，说明地理上分散的DM节点如何通过区块链网络进行协作。该系统包含需求方和服务提供方，需求方发起制造任务并将其分解为多个子任务，这些子任务则由具备相应能力的服务节点执行。区块链网络通过共识机制记录服务交易，确保数据的可信性和一致性，从而实现服务的分布式处理。

结论
为解决分布式智能制造系统在服务配置方面存在的信任缺失、隐私泄露以及可扩展性有限等治理难题，本文提出了一种系统化的基于区块链的解决方案。具体而言，该方案构建了BCPN架构，将物理层上的制造业务流程与网络层上的智能决策流程紧密集成，从而实现服务执行与系统治理之间的无缝协调。在该架构的基础上……

CRediT作者贡献声明
郭文友：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，可视化，方法论，研究，形式分析，概念构建。曲婷：写作——审稿与编辑，监督，资源协调，项目管理，资金获取。魏亚峰：写作——审稿与编辑，验证，方法论，研究。张忠飞：写作——审稿与编辑，监督，方法论，研究。潘春荣：写作——审稿与编辑，可视化，监督，资源协调。

利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢
作者衷心感谢匿名责任编辑以及两位审稿人提出的宝贵意见和建议，这些意见和建议有助于改进本文。本研究部分得到了国家自然科学基金（编号：52375498）以及中央高校基本科研业务费（编号：21623111）的支持。

郭文友|曲婷|魏亚峰|张忠飞|潘春荣|George Q. Huang