宋华:区块链、云计算、IoT等如何在供应链中有效应用?

《智慧供应链金融》 , 宋华 , 2019-12-19 , 浏览:2656

万联导读:

由中国人民大学商学院宋华教授所著的最新力作——《智慧供应链金融》,于2019年9月由中国人民大学出版社正式出版,目前,该书已登陆各大电商平台,是供应链金融业内人士不容错过的精品读物。


本书重点探讨了智慧供应链金融的内涵以及智慧供应链金融的基本构架,提出实现智慧供应链金融的五维度模型——SMART,并探索了智慧供应链金融的风险管理问题。经与宋华教授沟通,万联网将陆续放出该书部分内容与业内人士共同分享和探讨。今天带来的是《智慧供应链金融》第6章中“6.3-供应链运营中应用的关键技术章节,本章节重点介绍了IoT、AI、区块链、云计算等技术在供应链中的应用。


6.3-供应链运营中应用的关键技术


融合式的ABCD立足供应链全过程的四层ICT架构,层次自下向上主要将应用到以下5项关键技术,包括IoT、边缘计算、云计算、AI和区块链技术。


其中位于感知层的ICT主要通过IoT技术获取供应链各个流程环节中设备端所采集的基本数据。感知层获取的数据将传递给数据层,利用移动边缘计算在靠近设备端进行诸如降噪、降维和特征抽取等数据处理后,将后续分析所需的信息发送到云端,通过云计算技术以整合、挖掘和分析供应链数据并基于以上挖掘与分析的数据信息进行决策。而在决策过程中,通过AI技术能够精准按需分析数据层的数据并基于数据构建决策模型从而可靠地辅助决策者进行决策。决策结果将会传输给位于第三层的流程层。流程层负责供应链单证、票据、凭证等电子化流转以及基于上述电子单证的区块链技术和管理,同时区块链技术也将服务于数据信息的共享和访问,为供应链中各参与方的流程层提供可靠和按需共享的数据源。而电子单证及管理信息作为流程层的输出结果将会被传输给模式层来做进一步的价值评估与价值创造,例如,行为监控、利益确认、流程活动图示化呈现等——用于供应链流程管理与风险管理,以及供应链业务的确立与创新。价值创造结果最终以数据需求驱动的流程演化形式反馈给下层供应链业务。


具体而言,感知层根据最新的数据需求来重新获取业务信息,数据层根据新的数据需求来分析和提炼新的数据特征并调整数据分享规则以共享新数据,流程层则根据数据需求的变化调整流程并进行演化。


各层的演化将在供应链运营过程中反复迭代进行,从而使得供应链运营中的各层能够自适应调整——从数据采集到数据处理,从流程制定再到模式更新,形成了完整的供应链运营反馈演化闭环,从而提高了供应链运营的总体效率。同时,通过应用IoT和边缘计算技术,数据采集与分析过程逐步从面向设备数据采集的信息化阶段迈进到面向数据分析需求进行数据采集和分析的数字化阶段,从而利用AI和云计算技术将供应链中的设备端数据采集完全重构建模为数字化流程与模型,使得供应链运营全生命周期中大部分活动及交互都在数字化流程中进行,少量决策信息反馈回到供应链设备端指挥设备和机器完成操作。


6.3.1 智慧供应链中的IoT技术


广义上的IoT技术是指通过各种信息传感设备和协议[即通过RFID(RFID+互联网)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等],实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息,并将其与互联网结合而形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人及所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。


IoT技术在融合式ABCD架构中主要应用于供应链各环节所涉及的设备端的数据采集的感知层。感知层好比融合式ABCD供应链运营体系中的神经末梢,起到以下两方面的作用:一是设备端数据的采集和共享,对设备端所涉及的所有有价值的数据进行实时收集并分享给上层数据层以进行进一步的数据提炼和抽象;同时设备端也可能需要按照参与方之间的流程的共识结果将该设备的实时数据直接分享给其他参与方。二是设备端根据流程层的决策做出相应反应并执行指令。


而为保障供应链运营过程的可靠可信,设备端必须应对以下两方面的挑战。首先是数据的可靠性保障,此处的可靠性不仅指需要排除人为因素对设备端采集数据的干扰和窜改风险,而且也指设备数据接收端需要有足够的数据预处理能力(如快速缓存和数据压缩)以并行处理高频传感器端所产生的高频数据流,同时也需要考虑到数据信息本身的异构性。其次是设备端数据基于身份的访问控制。在设备与供应链上层数据层和流程层进行数据和指令交互的过程中,如何保证设备端数据在传输过程中不被窜改,如何使对设备的指令在设备端或者靠近设备端得到可靠验证,同时不同的参与方如何根据流程预定义的访问控制规则获取设备端的数据。


以上所有需求均需要对设备端在IoT层面上进行统一的身份管理。通过IoT身份管理赋予每个IoT设备唯一的网络可识别身份,并基于此进一步在供应链运营框架内管理设备端与使用方、拥有方和租赁方等之间的关联关系,从而使得设备端与交互方能双向验证对方身份和访问控制权限,以保证供应链运营过程中端设备数据流可信安全地从感知层流向流程层,而设备指令流可信安全地从流程层流向感知层。此处,设备数据流和指令流的可信性主要指接收端能够通过身份机制验证数据和指令的真实性,也即未被窜改。而设备数据流和指令流的安全性则主要指数据与指令传输过程中通过加密等数据隐私保护技术保证数据传输过程中不被未授权的第三方截获并破解。


当前对于设备端的数据预处理主要通过边缘计算技术得以实现,而对于设备端隐私保护和可靠身份管理的主要研究方向集中于嵌入式硬件安全模块(HSM)。其主要思想是通过为传感器等设备物理嵌入带有不可获取私钥且私钥唯一的加解密和签名硬件模块,从而唯一标识其身份,并通过该模块对其所输出的数据按需进行加密和签名。


6.3.2 智慧供应链中的AI技术


在供应链运营中,如果说IoT技术为感知层提供了可量化、可采集的直接数据源,那么AI技术则为供应链运营中感知层数据的采集赋予智能。当前其在感知层主要用于以下四个方面。


首先是从传感器采集的数据中转换获取所需信息,例如物流运载车辆的IoT传感器所采集的视频图像通过AI图像识别技术能够识别车辆驾驶人员的身份信息;又比如产品通过安全检测后,检测人员通过语音进行确认并由AI语音识别系统核实后为产品信息加上检测人员的电子签名,然后写入数据库。


其次是对传感器数据进行实时监控分析,例如钢材成品可能存在内部气泡,也就是缺陷,而超声波探伤技术是探测钢材内部气泡的有效途径之一,通过分析超声波穿透钢材成品过程中震动传感器所返回的震动图像的形态,AI能够对潜在存在缺陷的钢材成品实时报警并提高质检效率。


再次是AI技术还能够在感知层实现人机交互并收集交互信息,例如在驾驶过程中车辆驾驶人员可实时通过语音识别系统与AI交互了解冷链运输的实时温度和湿度。


最后是AI能够将物理世界中的资产实体与数字化之后存于参与方的信息进行自动识别和映射,从而实现由感知层的反馈触发,由模式层和流程层发起的对物理世界资产在参与方账本中的数字投影的更新。例如在货品运输过程中,货运车辆入库可通过AI图像识别技术利用车辆图像识别车辆唯一ID(例如车牌号),并由流程层触发对货运车辆入库后的一系列的货品验收等流程环节。这些图像、视频、音频的识别分析,根据其响应时间的要求,往往会在边缘测进行实时计算,而对于大量的数据训练的建模往往会依赖云计算来进行。


6.3.3 智慧供应链中的边缘计算技术


边缘计算是指在靠近物或数据源的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,通过产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。具体到供应链运营的融合式ABCD架构中,边缘计算技术主要用于衔接感知层和数据层之间的数据预处理环节,在数据预处理执行、数据处理程序的安全部署与更新以及数据在设备端可靠共享方面发挥核心作用。


在数据预处理执行方面,通常数据层所需的是从原始数据提炼抽象之后的数据特征,例如数据层需要对多个传感器数据每5分钟的平均值进行数据相关性分析。若直接将传感器数据传输到云端并对数据层进行计算将导致浪费网络带宽和过大的延时,而供应链中的设备传感器(例如运输车的车载温度和湿度传感器)通常是通过将数据先收集到车载数据网关设备,再经由具有较大数据存储和计算能力的网关设备将数据发送至云端数据层的。因此通过在靠近设备端的本地网关设备上运行可定制化的边缘计算处理程序,通过其对设备数据进行特定分析场景所需的预处理并将处理后的数据特征或摘要上传至数据层,将能够大大降低数据层的计算负载。


同时,靠近供应链运营所涉及的设备端的网关通过采用边缘计算技术能够实现感知层与数据层之间的数据预处理,根据流程层对数据需求的变化动态地接收来自上层的数据预处理程序在设备网关端的自动化部署与更新,从而简化了数据层和感知层对模式层和流程层数据模型更新的响应,增强了数据层数据处理的灵活性。此外,通过为设备网关配置前述身份管理模块,将能实现基于身份识别的访问控制,从而安全地管理边缘计算程序在设备网关的部署与更新,设备网关端也能够通过身份管理模块验证边缘计算程序部署请求者的身份合法性。


再者,边缘计算也可实现多方安全的数据共享。参与方通过设备拥有方的授权即可访问已部署于该设备网关上的指定边缘计算服务。该过程能够支持双向验证,即设备端可验证参与方的授权签名的合法性,并在验证通过后向参与方推送指定的边缘计算结果并对计算结果签名;参与方接收计算结果并验证设备网关的签名以确定数据的真实性。该方法的优势在于降低了数据共享的信任成本。


具体而言,设备数据使用方无须也无法获取设备原始数据,而是通过授权访问指定边缘计算服务获取数据处理结果,从而降低了设备拥有方数据隐私泄露的风险;同时又通过在设备侧引入基于身份识别模块的验证机制使数据使用方可验证所接收到数据的真实性。


6.3.4智慧供应链中的云计算技术


前述IoT技术以及边缘计算技术在功能上主要着眼于设备端的数据采集和数据预处理,然而供应链运营的决策所需的数据通常不是单个传感器设备所能提供的,而可能需要对整个供应链运营所涉及的大量设备的数据进行密集型的数据聚集、数据融合和特征提取;也可能需要对大量设备端的数据进行迭代式的数据模型训练。而这些场景非常适合采用云计算技术以发挥其在并行性和可伸缩性方面的优势。具体而言,在融合式ABCD框架下,对于历史业务交易数据分析而言,采用云计算服务可以加速从历史交易的金融数据中提炼特征并构建金融模型,从而为供应链金融的风险控制和供应链优化等分析需求构建价值模型。


例如,对供应链上下游企业的历史货款应收应付的逾期情况和交易金额等敏感数据进行风控建模的过程。对主要由供应链设备端产生的大量操作数据而言,通过云计算和大数据分析设备端数据能够帮助供应链上下游企业从微观传感器数据提取供应链全局特征,并以全局的视角构建供应链优化模型,优化企业在供应链中的原料配置、产能安排以及交付日程等重要生产活动。此外,云端能够分析企业管辖范围内的设备端数据,例如,通过大型机床的生产和检修时间段以及设备温度传感器与故障率之间的关联等因素评估企业当前的最大月产能;通过各物流供应商的历史出车和故障率以及当前运载负荷等因素评估供应商当前可用运力等。


在云计算应用于供应链运营的过程中,需要特别注意云计算如何安全地运用在数据层之上。其原因在于,数据层所包含的信息分布于供应链所涉及的各参与方,而如何在各参与方之间可信地共享设备数据是云计算能够用于供应链运营分析场景下的前提。一种可行的思路是各参与方通过边缘计算服务以信息可控的方式向云计算任务提供所需的输入数据,从而保证云计算所涉及的所有输入数据均具有各参与方的访问授权;另一种更加先进的方案是同态加密技术,在数据传输到云计算服务之前,各参与方对传输数据进行同态加密,保障数据对其他参与方不可见性的同时,仍然保持数据在云计算环境内的可计算性,该方案适用于对涉及多参与方的高度敏感的海量数据进行数据抽象。


6.3.5 供应链运营中的区块链技术


狭义上讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的链式数据结构,同时也是以密码学方式保证难以窜改不可伪造的分布式账本。广义上讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据,利用分布式节点共识算法来协调智能合约的执行和生成更新数据,利用密码学的方式保证数据传输和访问安全,利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。


区块链有两种常见形态——公有链和联盟链。其最大区别在于身份和权限管理。在公有链上,任何节点成员都可以入链并获得相同的操作权限;在联盟链上则需要专门机构审核许可,发放证书,不同身份的节点具有不同的操作权限。公有链一般适用于对权限、身份管理要求较为宽松的场景;而联盟链可以根据业务场景设计出不同的网络拓扑架构,实现完善可靠的权限管理,满足更加多样的需求。考虑到供应链网络应用的自身特点,一般来说,有权限身份管理的联盟链技术更加适合供应链网络中的各种应用。具体而言,联盟链技术主要由共享账本、智能合约、机器共识以及权限隐私四大类技术构成。


(1)共享账本


共享账本以链式结构存储了交易历史以及交易以后的资产状态。每一个区块的哈希将作为下一个区块的数据头,如此一个一个地串联在一起。由于各个有存储账本权限的节点和相关方有相同的账本数据,于是通过哈希校验可以很方便地使得账本数据难以窜改。账本中存储了交易的历史,且这些交易都是由交易发起方签名的,经一定的背书策略验证过,并经过共识以后写入到账本中。


(2)智能合约


智能合约描述了多方协作中的交易规则和交易流程。这些规则和流程将会以代码的形式部署在相关的参与方的背书节点中。智能合约将由一个内外部事件来驱动执行。


(3)机器共识


机器共识指的是在分布式网络中,各个相关节点按照同样的顺序来执行所接收到的交易。这些交易都会通过智能合约所代表的逻辑来执行,最终保障各个账本中所记录的交易记录和交易结果一致。


(4)权限隐私


所有加入区块链网络的人、机、物、机构都经过授权得以加入联盟区块链网络。权限隐私保障共享账本的适当可见性,使得只有一定权限的人才可以读写账本、执行交易和查看交易历史。同时保证交易的真实可验证性,保证交易的可溯源性,保证交易的不可抵赖性,保证交易的不可污蔑性。


从商业角度看,区块链可以帮助供应链网络更方便地管理共享的流程规则和数据,如图64所示。基于这样的一个模型,可以使得供应链网络中的各个参与主体之间更好地进行共享、互信以及价值交换。


从法律角度来看,其交易可溯源、难以窜改、不可抵赖、不可伪造的特性,能使人、企业、物彼此之间因“连接”而信任,这将带来前所未有的组织形态和商业模式。当监管部门以联盟节点的身份获得审阅权限模式介入的时候,由于联盟内相关节点的可见性,监管部门可以非常方便地实施柔性监管。通过将区块链技术介入到供应链网络,可以形成核心企业内(从设计到生产,到销售,到服务,到回收的上下游的数据共享价值链)、核心企业间(基于生产、运营、维护和经验分享的价值链)的互信共享和价值交换,通过各类相关的数据可信共享来全面提高企业在网络化生产时代的设计、生产、服务和销售水平。



区块链技术在供应链运营框架下主要运用于流程层,如前所述,流程层连接了数据层和模式层,主要目标是利用区块链技术等实现供应链单证、票据、凭证等电子化流转。供应链运营过程涉及多个参与方,而供应链上下游参与方之间的资产、物权货权关系的变更以及资金的流动过程中的中间可追溯状态,是由大量参与方信用背书的票据、单据等凭证来进行记录的。传统票据管理和记录模式管理方式存在以下两大挑战。其一是如何对贸易的真实性进行多方验证;其二是如何对贸易过程中所产生的票据等数据记录进行追溯并可信地共享。


对以上两个问题,一种行之有效的方案是通过在参与方之间共享不可窜改的一致性的贸易规则流程,以保证流程执行状态以及所产生的电子票据等记录在多方账本上的一致性、可追溯性和可验证性。这就需要在供应链运营的多个参与方之间建立分布式可信的账本来记录流程的所有中间环节以及其所涉及的电子票据,以保证从电子票据到流程执行状态的可追溯和多方可验证性。可信票据共享,以及基于票据的融资的核心是票据所对应的贸易真实性。因此,电子票据的可信共享不仅需要可信地共享票据本身,也需同时共享该票据所关联的一系列流程的执行状态。通过这些流程以及相关状态的可追溯和多方可验证性,来确保交易的真实性。


此外,通过一致的智能合约来刻画流程执行的各个环节并由参与方各自执行智能合约,并在对合约执行结果达成共识后写入各自账本以保证流程执行状态的一致性。而区块链正是实现上述过程的一种切实可行的解决方案,通过建立供应链运营网络,各参与方以密码学可验证的身份加入网络并以智能合约的方式执行流程各环节,并对流程环节中所产生的票据进行密码学签名后,经一致性检验写入各自时序不可窜改的账本,以保证之后的流程环节可验证、密码学签名的合法性以及流程执行与其所产生票据之间可追溯的因果关系。这将大大降低各参与方之间由验证票据所带来的信任成本,提高流程层的流程执行的总体效率,加速价值流通。


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