纺织供应链区块链框架：提升透明度、可追溯性和质量

1 引言

为了理解我们所要解决的问题，我们需要首先了解纺织行业的当前状况，然后解释区块链技术的概念。

1.1 纺织品质量

在纺织行业中，低成本参与者迫使许多制造商在全球竞争面前为了更具成本竞争力而牺牲质量。目前，由于低效的质量监控系统，纺织和服装行业的劣质成本平均占销售额的14%，而其他行业仅为6.5%[1]。多篇论文[4,6]研究了纺织生产链中各类产品的质量流动情况。通过应用统计质量控制、统计过程控制、全面质量控制、全面质量管理以及六西格玛对质量控制原则进行的评估，均属于静态系统。尽管已有人提出动态质量控制系统，但尚未得到充分发展。

传统上，高变异性因其在高度可变的流程中存在大量不合格单位而被认为会导致重大损失[22]。在线质量控制系统包括原材料质量控制和工艺过程。控制的目标是在生产线上控制质量水平[11,17]。尽管技术和生产监控系统取得了进步，但由于在加工不同阶段对材料质量进行监控的在线系统尚未得到应有的重视，这些质量要求似乎仍遥不可及。已识别出的一个关键问题是当前静态控制系统在复杂的纺织品生产环境中的不恰当应用[9,18,21,22]。

最终产品的质量是子产品质量的函数，而子产品质量又适应了纺织生产环境的复杂性、动态性和交互性。因此，单阶段控制算法通常会导致生产、材料和利润的损失。研究表明，产品的总体质量是一个动态函数，取决于其生产过程中涉及的顺序过程的传递函数[8,21]。为解决这一问题，已成功进行了多项尝试，在线测量诸如杂质百分比、棉结数量、条子均匀度、纱线均匀度以及实时织物检测等质量参数[3,4]。因此，有必要开发新的建模方法和对纺织加工行业中关键参数的自动监控，以优化产品质量，从而提高利润。

1.2 纺织品供应链

我们可以从一个简单的视角来看待纺织供应链，它由两个主要活动组成：

主要活动

• 入站物流 – 涉及与供应商的关系，包括接收、存储和分发输入所需的所有活动。
• 运营 – 包括将输入转化为输出（产品和服务）所需的所有活动。
• 出站物流 – 包括收集、存储和分发输出所需的所有活动。
• 市场营销 – 活动旨在向买家告知产品和服务，促使买家购买，并促进其购买过程。
• 服务 – 包括产品或服务售出并交付后，为确保其有效运行所需的所有活动。

辅助活动

• 采购 – 是指为企业获取投入或资源。
• 人力资源管理 – 包括招聘、聘用、培训、发展、薪酬以及（如有必要）解雇或裁员等所有相关活动。
• 技术开发 – 涉及用于企业将投入转化为产出的设备、硬件、软件、流程和技术知识。
• 基础设施 – 服务于公司的需求并将公司的各个部分联系在一起。它包括会计、法律、金融、规划、公共事务、政府关系、质量保证和一般管理等功能或部门。

原材料

能够完全透明地了解原材料至关重要，否则可能产生巨大影响，例如虚假广告案例。一个典型案例是，印度纺织品制造商威尔斯本因被塔吉特指控将床单和枕套错误贴标为优质埃及棉产品，公司股价在随后的一周内大幅下跌。目前，塔吉特已终止与其所有合作关系，沃尔玛和杰西潘尼也宣布将展开审查，而床上用品及家居用品店已任命一名独立审计师。一年前，作为全球最大的家用纺织品制造商之一，威尔斯本还宣称自己相比中国竞争对手拥有持久的竞争优势，声称后者劳动力成本更高，并依赖库存的中国纤维，容易起球。

制造

沟通与协调对于简化目标并确保按时完成至关重要。有效的协调将带来成功且顺畅的订单处理。通常，shipment delay（装运延迟）仅仅是工厂企划员与其他部门之间协调不力的结果。工厂买家在很大程度上依赖于工厂企划员。通过加强知识共享、交流最佳实践以及建立功能性协调平台，企划员能够更好地制定计划并根据需求执行这些计划。

服装

“服装”的词典定义是“一种服装单品”，但从纺织品供应链的角度来看，服装是漫长而复杂流程的最终产品。单件成品服装的质量取决于多种子产品和材料。这使得每个环节的次品率和浪费情况都受到前道工序的影响[1,11]在纺织链中，从原材料到最终成衣产品的整个过程中，产品质量的检验耗费了大量人力和成本。例如，服装行业会对所有进口面料进行检查，在采购前通过目视检测缺陷数量。缺陷评估通常在10%–50%的产成品中进行，检测可见的缺陷，如污渍、缝线、颜色偏差、图案、尺寸和对位不良等。

美国服装制造商协会（AAMA）用于确定面料质量的评分系统是最推荐的面料检验[13]。文献[14]中展示的服装价值链结构是一个很好的示例，如图1所示，展示了供应链各要素之间复杂的相互关系，每个要素都有其自身的质量控制系统，这些系统会影响最终服装产品的最终质量[12]。服装行业中质量控制的成本占总成本的11%至39%。

时尚

打击假冒并不是区块链技术为时尚界带来的唯一好处，它还为消费者和品牌提供了追踪和展示供应链信息的机会[10]。实现这一点的是一个一家名为Provenance的公司。他们利用区块链技术构建了一个可追溯性数据系统，该系统能够安全地存储本质上可审计、不可更改且开放的信息。他们的目标是推动建立一个开放可追溯性协议，通过区块链技术讲述每件产品的故事，从而实现供应链中认证信息及其他信息的安全可追溯性。这回答了一个问题：我的产品来自哪里？作为一项新兴技术，区块链技术正在赋能品牌朝着更高的透明度迈进。如果你想追溯那件心仪小裙子的来源、碳足迹和历史，区块链技术就能告诉你这件产品的完整故事，这让我们不禁思考：时尚业准备好如此诚实和透明了吗？他们通过确保每一件实体产品都附带一个“数字护照”来实现这一点，该数字护照不仅证明产品的真实性，还创建了产品旅程的可审计记录。

在质量链的各个节点上，质量数据枢纽包含了关于子产品的多种类型数据。

1.3 区块链

区块链技术是一种加密分布式账本，本质上是记录的分布式数据库，或所有交易的公共账本，由参与各方共享[5,24]。

系统中大多数参与者达成的共识是公共账本中每笔交易得以验证的主要机制。一旦交易被认定为已验证，就会被记录到所有账本中且永不删除。已验证的交易将进入队列，等待提交至下一个区块。数据通过哈希函数进行保护，哈希函数是指能够将任意大小的数据映射为固定大小数据的函数，其形式化定义见公式1，其中 H是哈希值， n是哈希函数[15]返回的位数。

$$
H: K × M →{0, 1}^n \tag{1}
$$

一个区块由以下主要部分组成：
- 负载，其中包含要提交到区块链的实际数据。
- 前一区块哈希，前一个区块的数字指纹。
- 当前区块哈希，当前区块的当前数字指纹 - 负载和前一区块哈希。

区块链的主要概念可以在图2中说明。

交易可以追溯到最初的第一个区块，即通常所说的创世区块。创世区块是唯一一个不引用实际前一区块哈希的区块。区块链包含了自始以来每一笔交易的确切且可验证的记录。首个被广泛使用的区块链应用实例是比特币，一种去中心化点对点数字货币。其核心假设是，区块链在数字世界中提供了一种分布式共识机制，消除了对信任的需求，并实现了信任的转移形成一份有约束力的合同，通过在公共账本中创建不可辩驳的记录，确保用户知晓数字事件的发生[23]。

区块链可以被视为一台全球计算机器，由于数据库和账本的内容被复制到数千台计算机上，因此能够实现接近100%正常运行时间。因此，即使运行区块链的99%计算机下线，记录仍然可访问，并且网络可以自我重建。区块链的分布式特性还意味着可以在用户本地或附近保存一个本地副本。这是一个非常重要的实际考虑因素，因为许多纺织设施位于互联网带宽有限的发展中国家。拥有一个自动更新的本地副本可以减少因互联网带宽不足而导致的潜在故障。

区块链技术的核心特性是不可变账本[19]。不可变意味着每个区块的负载内容一旦被提交到链上就无法更改。这是因为每个区块哈希值的计算都基于该区块的负载内容以及前一个区块的哈希值，如图2所示。如果我们想要篡改 i号区块，就需要重新计算 i号区块的哈希值。而这又要求我们重新计算之后所有后续区块的哈希值，因为更改一个哈希值会使所有后续哈希值失效。此外，由于账本是分布式的，我们必须控制并更改整个网络中至少整个网络的51%的节点哈希值。所需的巨大工作量使其实际上不可能实现。理解区块链的一种模型是将其类比为互联网协议的新应用层，因为区块链能够支持即时和长期的经济交易，以及更复杂的金融合约。它可以作为不同类型资产、货币或金融合约交易的一层技术。此外，还可以利用区块链管理用于记录、跟踪、监控和交易各类资产的登记和库存系统。因此，区块链可用于任何形式的资产，涵盖金融、经济学和货币的所有领域[16]。

1.4 区块链在纺织品中的应用

区块链有许多优势，但在纺织品供应链领域，区块链技术的采用却很少甚至没有。区块链技术具备许多特征和特性，可用于纺织行业的各个方面，例如：合规性、透明度、追踪、溯源、减少错误、支付处理等。[20]IBM已表明其意图牵头开展“全行业合作”，以基于IBM区块链技术构建一个供应链和交易生态系统。该系统将使用超级账本结构，提供具有模块化架构、可插拔实现以及所谓容器技术的区块链解决方案开发基础。从田地到织物涉及众多组织、流程、系统和交易。塞姆公司位于农业、金融和技术的交汇点，在IBM的帮助下，处于独特地位，能够向全球棉花相关企业引入区块链技术。塞姆公司希望与IBM合作，基于IBM区块链技术并利用超级账本结构，构建一个供应链和交易生态系统。这项新技术将对棉花产业产生变革性影响。从田地到织物涉及众多组织、流程、系统和交易。塞姆公司与IBM共同发起了首个棉花产业区块链联盟。

2 问题陈述

本文所解决的问题既广泛又深入，涉及一个自人类开始以大型群体共存以来就已存在的行业。在接下来的章节中，我们将探讨纺织品供应链问题的主要方面。

透明度

纺织和服装行业是一个供应链，包含许多离散的活动，如图3所示。该行业正被组织成一个集成生产网络，其中生产被划分为专业化活动，每项活动都位于最能提升产品价值的地方。

在确定各项活动的区位时，成本、质量、交货可靠性、获取优质投入以及运输和交易成本是重要的变量。沃尔玛坚持要求供应商实施信息技术以交换销售数据，并采用产品标签和物料处理方法的标准。这确保了服装的快速补货，从而使零售商能够在不持有大量库存的情况下提供多种多样的时尚服装。这一做法已在美国乃至其他地区（以及其他行业）广泛传播，使供应商的竞争优势从主要取决于生产成本，转变为成本与交货周期、灵活性和质量相结合的问题。

任何工业产品在整个链中的供应商数量几乎呈指数级增长，这意味着一个组织能够控制其供应链所有方面和影响的现实更像是一种目标，而非确定的事实。图3清楚地说明了追踪和影响供应商的实际情况。这要求在整个供应链中实现高度的透明度。因此，企业的成功取决于企业内部供应商之间的透明度和信任。

这些长链导致了对市场需求快速响应所需的时间和成本大幅增加，同时产品质量的稳定性也急剧下降。

我们对自己每天使用的大多数产品知之甚少。在到达最终消费者之前，商品往往要经过零售商、分销商、运输商、仓储设施和供应商组成的庞大网络，参与设计、生产、交付和销售过程。然而，在几乎所有情况下，这些旅程对我们所拥有的物品而言仍然是一个看不见的维度。供应链行业涉及数十亿美元的企业收入，但由于风险、欺诈或过时的人工文书延迟，导致了巨大的损失和低效率。主要挑战在于为农民、现场工作人员和其他人员建立技术，以收集数据并将其录入区块链。预计基于无处不在的智能手机运行的创新数据录入工具，并结合云后端，将使现场工作人员能够将相关数据输入到跟踪所有数据的区块链账本中，从而“在几分钟内而非数天内”实现数据访问，提高供应链效率，识别瓶颈并减少浪费。

棉包到达港口并被扫描后，会自动触发智能合约执行条款，其中包括转移货物所有权和授权付款。这种情况的发生是因为所有各方都同意一份单一文件，且该文件只有在特定操作发生后才会完成。

可追溯性

可追溯性最近在纺织行业中受到了广泛关注。可追溯性指的是关于产品信息的共享，包括其历史、规格和位置。随着全球分散的参与者加入纺织供应链，确保适当的产品质量和及时供应，对于在竞争日益激烈的行业中生存至关重要。

质量

质量是纺织行业中的主要成本因素之一。随着制造商面临日益激烈的全球商业环境，他们寻求在不影响产品产出或质量的前提下降低生产成本的机会。

不断提高的质量要求正在推高成本并降低工厂的附加值。如图所示，纺织产品的供应链通过全球分销供应商链的参与得以完成。6纺织供应链。质量控制成本占比高的原因在于缺乏关于子产品以及前序工序或工艺缺陷中材料和加工缺陷的数据。所有应用的质量管理控制系统都存在以下问题：缺陷检测滞后、返工成本更高、难以获取前序生产监管信息、次品率较高、为维持质量需要更多人力，以及更高的制造成本。

一项关于影响产品质量的信息的早期工作在[7]中概述，其中作者指出，在纺织领域，最终产品的质量通常受到不同材料和生产参数的影响。他们提出了一种矩阵表示方法，用于表示每个生产过程的输入和所需信息，以及这些信息对生产过程的重要性。对于服装而言，服装质量由不同的织物特性决定，如织物缺陷、纱线毛羽、颜色色差、缝制缺陷等。考虑n某一工艺的质量特性，定义为 Yi(i= 1 to n)，每个 Yi值可能受到前一工艺参数的 m数据值的影响，定义为 Xj,(j= 1 to m)。引入前一工艺参数的全部数值来预测服装特性的全部数值非常复杂。因此，识别出影响所研究的 Yi值特性的主要数据将非常有用。为了完成此任务，构建一个矩阵A(mxn)，其中包含预计会影响特性Yi的变量 Xj。

每个系数 ai, j在相应参数 X j预计对相应服装特性 Yi产生影响时等于1，否则为零。矩阵 B(mxn)定义了需要预测的纱线特性集合。两个矩阵(AxB)的乘积得到一个新的矩阵 C。对于 c j > 0的值，相应的数据 X j应作为该特定工艺所需的输入数据。

c j 的正值越大，相应值 X j 的影响预计就越显著。这些矩阵用于预测对质量的影响，这些影响来自定义质量的不同所需数据。在更复杂的系统中，每条信息的影响将通过学习模型进行调整[2]（图4）。

3 提出的框架

我们提出的框架通过在供应链旅程的每个节点将纺织材料信息添加到区块链中来实现。每一批原材料的原子单位都将被唯一标识，如图5所示。该过程从农场开始，首先识别所使用的种子。所产生的作物捆包将在制造过程的第一阶段被赋予一个唯一的编号。当原材料在每一制造过程中被使用时，其最终产品将作为一笔交易记录在区块链上。这些交易可以识别所使用的工艺和机械，并可追溯至前一个制造阶段。每台机械或制造单元均可直接连接至区块链，能够读取与制造商所获取材料相关的先前记录数据。机械仅能更新与其所获取材料相关的新信息。在机械开始处理材料之前，会检查同一材料批次的已确认所有者所报告的历史记录。在处理完材料后，机械将自动把结果发布到区块链上。共识机制用于评估何时标记某一批次存在缺陷。

该框架允许机器利用他人共享的信息，自动停止对材料的处理，并要求人工干预。提出的框架工作流程如图6所示。

3.1 MachineChain接口

实现该框架所需的一项关键变更是升级现有机械，使其能够与区块链进行接口连接。大多数现代纺织品机器配备了能够回传测量数据并实现远程控制的传感器。我们模型中的根本区别在于，每台机器除了现有的标识符外，还将通过一个钱包进行识别。使用钱包将使链能够追踪 incoming 材料和加工后的输出。此外，由于账本架构的原因，材料必须追溯到最初创建的钱包。

3.2 材料创建

框架的第一步是创建材料。只有农场和纤维制造商等特定参与者才能创建新材料并将其记录在链上。一旦材料被创建，所有属性都会被提交到链上。通过这种方式，材料可以追溯到此创世钱包。

3.3 制造

制造过程通过添加制造商角色映射到链上。制造商可以与材料创建者共同记录某一批次材料的采购。这通过材料部分的一笔交易来表示，该交易可以涉及整个或部分批次。一旦材料在链上从创建者转移给制造商，制造商便能够记录材料处理结果。这是框架中的一个基本步骤，旨在防止恶意行为者破坏竞争对手的信誉。网络仅接受那些已在链上被记录为材料所有者的实体提交的报告。

3.4 报告和共识

任何网络参与者都可以完全访问整个网络，信息是公开可访问的。然而，只有材料所有者可以报告材料的处理结果。在材料被标记到链上之前，需要满足特定条件的共识机制。共识是消除链上错误和异常值的关键组成部分。共识标准的一个示例可以是：
- 相同材料批次
- 相似的制造过程
- 最少数量的报告
- 定义报告记录的时间范围。

3.5 自动保护

通常，对纺织链中故障的纠正操作是在故障发生后进行的。通过引入自动保护的概念，如果设备查询链时发现即将处理的批次被标记为该工序的不良批次，设备将停止处理，并通知操作人员根据提供的链数据做出决策。

4 评估

显然，从可追溯性和透明度的角度来看，我们提出的工作框架提供了当前现状所不具备的功能。为了从质量角度评估我们提出的工作框架，我们需要考虑由于信息质量下降导致产品质量退化而可能产生的成本浪费。

我们基于 [7] 中提出的方法，将其扩展到供应链的各个阶段，如图7所示。每个阶段的影响被计算后，再与下一阶段结合，如公式2所示。

$$
\text{Quality Impact} = 1 - \prod_{i=1}^{n} (S_{ii} \times A_{ii}) \tag{2}
$$

其中 $i$ 为当前阶段，$n$ 为供应链阶段的总数，$S_{ii}$ 为阶段 $i$ 共享的信息，而 $A_{ii}$ 为阶段 $i$ 可获得的信息。图8。

在每个阶段，缺失信息不仅影响当前阶段的质量，还会影响下游的后续阶段。我们的仿真表明，缺失信息会极大地影响整个流程的整体质量。在整个供应链中持续缺失20%的信息，可能导致到第10阶段质量下降超过98%。相比之下，我们绘制了本地服装生产线中的信息流，并确保在每个阶段都提供所有必需的面料信息。我们观察到二级产品率下降了26.5%。

5 结论

大多数农工企业认为，区块链的新技术将通过使商品交易更便捷、更安全，从而对棉花产业产生变革性影响。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，以解决纺织品供应链中的一个重大问题。我们阐述了该方法将如何与当前现状互动，并如何显著提升纺织生产及最终产品的可追溯性、透明度和质量。我们的研究将人类已知最古老的技术与最新的前沿技术相结合。在进一步研究中，我们将探索采用该方法的具体参数，以及其对终端用户、消费者的影响，和它如何改变消费者的社会敏感性。