区块链：研究与应用4（2023）100110研究文章供应链内区块链协调信息共享的影响：模拟研究Aaliya Sarfaraz*，Ripon K.达里尔·查克拉博蒂Essam新南威尔士大学工程与信息技术学院，堪培拉，2600，澳大利亚A R T I C L E I N F O保留字：区块链供应链协同牛鞭效应交付周期共识方案信托A B S T R A C T供应链（SC）的盈利能力与所有利益相关者的稳定性以及他们通过有效和高效的沟通机制持续共享信息供应链中缺乏协调可能会导致各种效率低下，如牛鞭效应和产品不可用。在所有供应链参与者都将获得相同信息的假设下，通过综合研究量化了共享消费者需求的重要性然而，只有少数研究研究了最低限度的协调或有限的信息可见性的影响，同时考虑了它们对供应链整体效率的影响这项工作主要利用区块链技术（BCT）来创建模拟模型。要做到这一点，SC BWE为基础的模型最初开发。然后，模拟了一个基于区块链的鲁棒信息共享系统此外，信息共享具有挑战性，供应链利益相关者可能并不真正信任彼此，因此不愿意共享敏感信息。考虑到这一点，本文提出了一种改进的权威证明（PoA）共识算法，将增加信任的分散SC模型。进行了多个实验来证明我们方法的有效性，模拟结果清楚地表明了通过区块链在供应链中共享信息的有效性，以及合作伙伴之间的信任往往会提高整体供应链效率并降低BWE。1. 介绍供应链（SC）是由参与商品生产和销售的某些实体（如制造商、分销商、零售商和客户）供应链管理（SCM）是供应链运营的准备、规划、执行、监督和跟踪，以创造利润、发展战略基础设施、优化全球物流、使供应与需求同步和/或评估全球效率[1]。虽然供应链行业具有巨大的增长潜力，但它面临着各种各样的供应链管理问题[2]，例如利益相关者之间需要信任（与他们的可信度相关）[3]，缺乏最终用户日益要求的信息和可追溯性[4]以及处理不确定性[5]，延迟或中断[6]的困难。SCM革命依赖于准确有效的数据管理，以便能够以高质量和可靠性处理、合并和恢复从SC收集的信任和信息共享是几乎每个供应链的两个关键因素[7、8]。信任已被证明是SC成功的一个强有力的衡量标准，并促进收入增长和提高效率。在评估供应链中的信任和信息共享时，研究通常侧重于需求和库存数据[9]。牛鞭效应是供应链最著名的缺陷之一。斗轮挖掘机是指补充订单增加可变性的潜力，因为其影响通过SC处理。当平稳的最终消费者需求趋势变成供应商的高度混乱的需求模式时，这种链条中的信息被扭曲了。斗轮挖掘机的特点在于每个供应链阶段的订单波动，以及这些波动从市场向供应链下游的加速。Forrester是最早发现这种效应的研究人员之一，当时被称为麻省理工学院Lee等人[13]确定了BWE的五个关键原因：需求信号、订单波动、价格波动、交货时间和供应短缺导致的游戏配给区块链技术是解决上述问题的最有效方法之一[14]。区块链是一种分类账，* 通讯作者。电子邮件地址：a. student.adfa.edu.au（A. Sarfaraz）。https://doi.org/10.1016/j.bcra.2022.100110接收日期：2022年4月21日;接收日期：2022年9月2日;接受日期：2022年9月5日2096-7209/©2022作者。出版社：Elsevier B.V.代表浙江大学出版社。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表区块链：研究与应用杂志主页：www.journals.elsevier.com/blockchain-research-and-applicationsA. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001102分布式和去中心化，由越来越长的记录列表组成，称为块，按顺序链接并由点对点网络操作[15]。为了验证新区块，网络中的每个节点都有其账本的私有副本，并且必须同意协议，因此参与节点不必知道彼此的身份。本质上，新块的添加由共享协议全局管理，以保持不同副本之间的一致性。 由于其特性，区块链最初用于比特币[15]。 区块链可以是公共的或私有的，公共区块链是任何人都可以参与的区块链，所有交易都被公开记录，而私有区块链在封闭的网络中运行。 在SC的背景下，公共区块链系统的这些内在特征是不相关的。在大多数有效的供应链管理应用程序中，供应链利益相关者都是经过身份验证的，并且彼此都知道因此，在SCM中，私有许可区块链最适合共享敏感数据[16]。值得一提的是，私有区块链也可以是一个许可网络，不同的访问级别允许不同的参与级别，例如Corda网络[17]。最近的一些技术创新，如云计算[18]，物联网（IoT）[19]，网络物理系统（CPS）[20]，人工智能（AI）[21]和区块链[22]为SC部门的实质性进步铺平了道路（见参考文献）。[23云计算最近已经成为SC中信息共享和实时数据数字化的强大替代方案[26]。实施基于云的平台可以帮助组织更好地协调所有SC合作伙伴，并获得更可靠的需求预测数据[27]。与云计算相比，区块链显然具有优势[28]。云是用户可以访问数据的虚拟空间。虽然云不能确保100%的完整性和无篡改数据，但区块链通过采用一系列加密和哈希算法提供了强大的安全性区块链不依赖于任何中央第三方，数据完整性和无篡改数据得到保证[29]。另一个因素是成本;云计算解决方案在临时使用时成本较低，但在定期使用并具有可预测的工作负载时，成本较高[30]。 区块链具有许多优势，使其成为SC企业的更好选择[31]。此外，尽管区块链有很多好处，但在SC中实施它仍然存在许多障碍。利益相关者担心与其他企业共享区块链上的需求和库存数据[32]。由于需求数据是保密的，披露这些数据可能会损害企业的财务和竞争地位。我们认为，在没有首先建立信任的情况下，企业不愿意通过区块链提供减少斗轮机所需的数据。因此，集成信任管理系统，我们建议将其集成到供应链区块链中，是提高信任和数据准确性。基于区块链的分布式计算的关键问题之一是共识问题[33]。每笔交易都是在运行区块链协议的节点网络上分发和验证的。在文献中，共识的问题已经被广泛探讨，但它在区块链领域的应用为区块链系统架构的创新思想提供了动力[34]。由于其分散的存在，工作量证明（PoW）[35]共识算法通常用于区块链框架。传统的共识算法，如PoW，需要更多的时间和精力，导致过度的延迟和低吞吐量。另一种正在获得发展势头的共识方法被称为“权威证明”（PoA）[36]，其中交易由验证者验证，参与者可以获得成为此类验证者的权利。因此，在不需要花费大量计算能力和精力的情况下，PoA实现了与通常的PoW方法相同的挖掘效果。在本文中，我们认为，现有的PoA算法可能不是一个合适的选择，一个更大的网络，因为它的静态性质。PoA鼓励网络垄断和集中，不适合SCM应用.由于对于获得验证区块的特权的少数权威节点没有竞争垄断矿业[37]。为了防止这种垄断，我们提出了一种基于信任分数的去中心化共识机制，它继承了PoA在能量和交易效率方面的优势，但可以更好地选择验证者。这是具有挑战性的应用，因为不确定性，导致不准确的选择是隐含的：该算法可能会忽视合格的矿工没有知识的挖掘技能的未知候选人。当面对那些由于不可预测的行为而被错误选择的申请人时，算法仍然会做出错误的选择，例如由于能源短缺或恶意攻击而无法访问我们提出了一个随机选择为基础的共识算法与评分规则，以确定矿工我们的选择过程旨在随机选择具有高信任分数和可用性的矿工尽管有潜力，但基于区块链技术（BCT）和信任建立一个完整的信息共享SC模型的研究尚未得到解决。因此，了解如何在合作伙伴之间建立信任对于确保所有信息的实时沟通至关重要，从而减少需求和库存放大。从战略的角度来看，很明显，以更明确的方式与更多的企业共享完整的信息可能会带来更大的优势，也会带来更大的风险。本研究试图调查某些基本问题，以便参与供应链的企业在最小化斗轮机和共享信息的库存成本之间取得最佳平衡。为此，本文做出了以下贡献。i 针对复杂的供应链场景，提出了一种基于私有许可区块链的信息共享模型。充分的信息共享的影响，最大限度地减少斗轮机，库存差异，和成本进行了调查。ii 提出了一种信任系统，它考虑到数据的真实性。为了消除垄断，权力保持分散，而身份保持匿名。iii 讨论了拟议的基于区块链的框架及其管理含义之间的相关性本文的其余部分组织如下。第2节给出了相关的工作，第3节介绍了一个供应链模型。在第4节中，我们提出了基于区块链的SCM模型，并在第5节中描述了改进的信任共识协议。第6节描述了我们对该提案的实验评估的细节。最后，第7节给出了结论。2. 文献综述本文旨在探索区块链技术减少BWE并增加合作伙伴之间共享需求信息的信任的能力本节概述了斗轮挖掘机的文献摘要为了减少斗轮挖掘机，研究人员采用了数学技术、算法和模拟。2.1. SCM中降低斗轮挖掘机工作效率的常规方法为衡量生物武器爆炸物的影响，已经进行了大量的工作Costantino等人 [38]假设斗轮挖掘机的根本原因是缺乏信息共享;此外，产生斗轮挖掘机的条件是错误的预测和库存增加。然而，作为建模假设，该分析限制了负客户需求和补货订单的允许。Ma等人[39]发现牛鞭效应主要通过信息交换来减少现代供应链本质上是分散的，企业往往不愿意与其他合作伙伴共享敏感数据。因此，部分或仅有限数量的信息被共享。根据文献，供应链中的部分信息共享发生在供应链成员之间的信息不对称传播或仅在供应链成员之间传播时。A. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001103一些成员的SC [40]。Tan [41]评估了信息共享对供应链绩效的影响 该研究分析了不同的信息共享策略如何在不同的供应链机制和需求模式下工作。该研究的结果之一是，在不稳定的需求下，混合信息共享政策提高了供应链效率。文献[42，43]中的许多研究表明，由于完全信息共享的投资和技术限制（信任），部分信息共享可能比完全信息共享表现得更好Dominguez等人 [44]研究了采用不同策略对供应链绩效实施部分信息共享的影响。作者得出结论，跨零售商的信息交换对供应链绩效有重大影响，特别是在拥有各种产品的商店中。然而，研究范围仅限于零售商的信息共享部署。Cachon和Fisher [45]分析了在SC中与不同零售商共享信息的重要性。在这种情况下，为了更好地在零售商之间分配库存，供应商可以利用完全信息共享。 他们认为，与利用信息技术扩大信息流相比，采用信息技术来加速和顺利地通过供应链进行货物的实际流动更为重要。 尽管他们的模型反映了几个特定的SC，但我们意识到结论仅限于上下文。特别是，需求是已知的，零售商彼此相同，只有单一的库存来源，没有能力限制，供应链中的公司之间没有补偿差异，公司更喜欢理性的订购政策[46]。Moghadam和Zarandi [47]通过提供适当的上下文以促进自动协商，重点关注各方之间的信息共享，从而在基于代理的四层供应系统中管理斗轮挖掘机;该系统的解决方案是通过在零售商和制造商代理之间进行自动协商，为斗轮挖掘机提供基于代理的现代架构，以决定供应系统作者在Ref。[48]提出了一种多级多周期供应链的集中式自适应库存控制模型，以提高供应链的服务水平，消除牛鞭效应。为了估计未来的需求，该框架采用了模糊指数平滑法，而EOQ（经济订货量）模型确定的订货量。Lee等人”[13]这是一个关于时间的比喻。提前期可以分为物理提前期和信息提前期，供应链在信息和资源的传输中遇到订单处理的延迟是正常的，因为当订单由一个业务实体发出时，它会在信息提前期之后进入上游供应商因此，有一个生产时间涉及，通常被称为物理提前期，因为组件是制造和订单完成和运输。 当对货物的需求从下订单的时间转移到材料交付的时间时，供应链的有效管理就会出现问题。文献表明，斗轮挖掘机的另一个主要贡献者是水[13]。批量生产已被证明对供应链的绩效有重大影响，不仅放大了牛鞭效应，而且使这些系统在满足消费者需求时效率降低。Ponte等人[49]观察到，在SC中，可以通过将批量大小减少到平均生产率的除数来最小化牛鞭效应SC中广泛使用传统管理技术，以减少斗轮挖掘机。缩短各梯队之间的交货时间并实施协调方法，如供应商管理库存[50]和增加数据透明度而不失真[51]，可以帮助平衡斗轮挖掘机。2.2. 将区块链纳入SCM数字技术，包括人工智能[52]，大数据[53]和物联网[54]，现在广泛用于供应链管理以提高效率。研究利用区块链技术来存储和交换数据在一系列领域中正获得发展势头。Rahmanzadeh等人。[55]提出利用区块链结合模糊集为SC政策做出战术决策在SCM和业务流程管理领域，区块链也被提出来促进多个流程[56，57]。例如，追踪产品[58]，采购[59]和可持续供应链[60]。区块链确保了透明度和可追溯性，因此在不需要中间方的情况下提供了信任Van Engelen-burg等[32]研究了区块链技术在最小化BWE方面的可行性，并讨论了建立信息共享架构该研究还引发了对数据隐私的担忧。然而，这项研究缺乏一个有效的实施，本可以提供更多的见解。Ghode等人[61]开发了一个基于区块链的SC模型用于套索斗轮挖掘机;然而，该模型非常简单，只有四个参与者。在另一项研究中，Jiang [62]从供应链脆弱性的角度考虑了供应链的各种属性，并在现有理论的基础上评估了现有的牛鞭效应问题和供应链中的信息协作模型信任和协调通过供应商和客户之间的信任、诚信、声誉和共同理解降低机会主义行为的风险，从而对减少供应链斗轮机所需的信息共享产生积极影响[63]。一般来说，为了解决供应链的挑战，有许多信任和声誉模型。这些模型中的大多数是用户驱动的信任模型，这些模型基于其他人通过用户评级的反馈区块链例如，Malik等人。[64]开发了一种基于区块链的方法来增加SC中参与者之间的信任。作者指出，实体的整体信任得分是根据整体声誉得分和消费者反馈计算的。然而，他们的假设低信任设置和相应的必要性，先进的隐私安全是矛盾的，他们的期望值得信赖的参与者。Tang等人[65]提出了一种新的基于信誉的区块链PoW计算框架，鼓励矿工进行诚实的挖掘。 因此，每个矿工的可信度由随机选择的矿工决定，他们将担任矿池经理。但是，由于池管理器是自动选择的，因此建议的信誉方案不可靠。例如，如果一个恶意矿工被选为矿池管理者，并对矿池进行攻击，该怎么办在参考文献[66]中，提出了一种基于信任的共识协议，其中作者合并了嵌入在区块链和PoW中的信任图每一轮都是随机选择的，并且与其整体信任相关，从信任图中提取一个节点来决定哪些交易将在区块链中实现概述的解决方案是PoW的轻量级变体，它最大限度地减少了挖掘计算能力，并将信任元素纳入整体操作中。然而，在具有高信任分数的节点提出区块之后，它没有交易如何被认证的概念2.3. 文献综述上述研究强调了分享信息的重要性。然而，以前的研究的一个主要缺点是，它认为在线性供应链的情况下，部分信息交换。至关重要的是要有一个框架，将新技术纳入供应链网络，以便所有利益相关者有效地与上游层共享需求信息。因此，我们试图通过使用区块链方法来确定SC参与者最合适的信息共享程度。因此，本研究与以往研究的区别如下：（i）对于传统和基于区块链的信息共享配置，研究了一个四级多级供应链，其中所有梯队都受到需求变化的影响，并且无论是否应用区块链。每一个利害关系方都可以与其他伙伴分享需求数据，然后其他伙伴可以在其库存控制政策中使用这些数据。(iii)此外，由于SC操作经常受到A. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001104þ þþ þþ联系我们- ≤表1相关文献综述然后零售商评估其库存并向分销商下订单以补充库存。从分销商到零售商的补货提前期用l4表示该订单将在时间段t1lr开始时交付给零售商。分销商将零售商它等人[32个]链如果没有足够的库存，会向上游订货[62]第六十二话Ghode等人[61]供应链物联网和大数据区块链从制造商到分销商的补货提前期用l3表示因此，分销商将在t1ld获得订单。当制造商收到分销商的订单时，它会检查其杨和陈[48]供应链Y N N常规方法库存水平也是。如果没有足够的库存，制造商必须向供应商下订单，以补充库存。Ponte等人[49]供应链Y N N常规方法同样，从供应商到制造商的交货期也表示为在L2。因此，制造商将在2011年 1月1日准时收到订单。[47]第四十七话Sarfaraz等人[本研究]供 应 链供应链Y N N常规方法Y Y Y区块链一个梯队的提前期L被定义为下订单和收到订单之间的时间，它被认为是随机的，独立的，均匀分布的。因此，每次生成订单时，都会为其分配一个随机整数L，该整数对应于对于不确定性，我们使用随机需求和交货期来提供更真实的结果。(iv)然而，上述研究的另一个重大局限性是，它们忽略了考虑在利益相关者之间建立信任关系，而这是全面信息共享框架的重要组成部分。因此，我们提出了一个基于信任的共识机制，通过重用的PoA算法，同时避免其缺点。此外，表1给出了我们的框架与本节中提到的当前文献与其他技术相比，信任机制显然是我们框架的一个重要方面，因为它确保参与者被驱使毫无保留地共享敏感数据。3. 供应链框架已经创建了一个供应链分析框架，以进行它涵盖了制造商、供应商、分销商和零售商的网络它们之间的产品和信息分配，以及组织、生产和分销的所有主要过程让我们考虑一个由供应商、制造商、分销商和零售商组成的传统的四级供应链，如图1所示。1.一、在每个时期t，每个梯队I接受来自其下游伙伴I的订单-1，从自己的库存中完成这些订单，然后向梯队I发出订单O在时间段t结束时观察到的需求用dt表示。零售商在时间段t满足了顾客的时间需要它到达。在L之后，订单完成并在时段t L开始时返回到前一梯队。我们假设在下订单时，不会产生固定的订单成本，并且单位库存持有成本和短缺成本随时间保持不变[67]。设dt，其中t的1/4，2，Dt¼dpDt-1q（ 1）其中d>0是在周期1的平均需求的先验估计;1Q1是常数系数，分别代表当前需求与先前需求和零售商行为之间的相关性。我们可以这样描述零售商的净库存水平如下所示It¼It-1qt-L-dt-1（ 2）其中，It是时间t开始时的净库存，即现有库存，而净库存的负值表示客户需求的延期交货情况。3.1. 假设SC模型中提供了以下假设● 零售商遵循最终客户Fig. 1. 需求和提前期同时变化的多级供应链。品名称用例BWE信任安全分析数字技术范恩格伦堡供应YNN区块链A. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001105¼需求¼ σ2不锈钢<$σ2×DDLt×Z（4）NI● 制造商对于零售商要求生产的任何数量都有无限的能力。● 未完成的订单在任何阶段都不会因缺货而丢失;相反，它们会成为积压，待库存恢复后立即完成，因为积压比销售损失更具成本效益[68]。● 订单为正数或零，允许取消● 实际需求量无法提前得知● 只考虑一个产品● 信息延迟被模拟为与需求相关的信息在时间维度上的移动● 运输成本、生产成本和运输提前期未考虑在内。3.2. 库存策略库存系统是一套用于管理受控库存水平两种最常见的补充政策是持续审查政策和定期审查政策。持续审查政策是定期检查库存并在库存水平达到再订购点R时订购Q数量的政策[69]。另一方面，定期审查政策定期监测库存的实物供应，并订购最大数量的库存[70]。定期审查政策涉及计算和记录特定时间段内的库存，但持续审查政策需要计算时间，Z是期望的服务水平。服务水平系数是指通过平衡库存成本和缺货成本来确定给定产品的适当服务水平[73]。期望的服务水平越高我们努力在我们的框架内保持90%-95%的标准服务水平3.3. 业绩计量我们利用三种最常用的测量方法来分析文献中的性能，因为它们具有实际重要性[74]。这项分析的目的是研究在多级供应链中共享区块链信息对需求波动放大以及随后整个供应链的库存和成本绩效的影响。为此，我们考虑三个效率指标：BWE比率、库存差异比率和系统成本。3.3.1. 斗轮挖掘机量化BWE比率反映了供应链中需求可变性的扩大[75]。变异系数、方差或标准差将计算该变异性。订单率方差比（OrVr）和库存方差比是计算斗轮挖掘机最常用的指标。订单率的方差比由订单大小的方差除以需求方差给出σ2并记录每件物品从库存中移除的时间。OrVr订单需求（五）出于各种原因，我们为框架选择了持续审查库存策略，而不是定期审查策略持续审查战略的优点是可以进行实时库存盘点，从而更容易决定是否重新进货。此外，它还有助于准确的会计计算。定期审查可以节省审查库存水平的时间，但在销售量高的时候确定库存量可能会出现错误，这对会计不准确性有重大影响[71]。3.2.1. 持续审查库存政策假定每个梯队都遵循一个持续审查（Q，R）库存政策来处理其库存。该策略下需要确定的两个参数是补货量Q和再订货量R。 当现有库存水平穿过水平R时，Q从下一个上游梯队订购。 如果有足够的库存，以满足上层的要求，订单的交货时间将是有限的，因为它只需要运输时间。否则，会有更多的延误，因为提前期需要生产时间加上运输时间。如果提前期是恒定的，则再订购点（ROP）被确定为提前期内的需求量加上安全库存量[72]：OrVr越大，斗轮挖掘机的强度越大。它也被称为BWE方差放大（BwVA）[76]。模拟传统供应链模型的目的是研究由于每一层的提前期而引起的需求波动供应链中的不确定性可以通过考虑前一个梯队和订单对下一个梯队的需求来计算由于需求是可变的，并且在每个周期中都在变化，因此可以测量平均值和标准差。在每一级计算需求的标准差，然后用这个比率来衡量每一级之间的斗轮挖掘机3.3.2. 库存差异率第二个指标称为库存变化率，它被引入来衡量库存一致性的程度[77]。这量化了净库存变化σ2相对于需求变化σ2的波动。库存不稳定性的峰值也可以计算为我们加强供应链。库存变化率的增加将导致更高的保持和积压成本，降低操作质量，并增加每个库存周期的总成本。σ2ROP¼d×Ltσ2其中.×pL（三）InVrNID3.3.3. 系统成本（六）D-平均需求。Lt-提前期（假设总是相同）。为了量化系统效率，我们还需要衡量系统成本。受Ref的工作启发[78]总成本超过时间t2需求- 需求的标准偏差。在这里，我们假设需求是一个正态分布的随机变量，平均值和标准差每天都是相同的。当处理不确定性和多变量时，确定安全库存（SS）的最简单方法是利用标准差来确定供应和需求方差。pD成本：我不想让你失望s：我不想让你失望r：我不想让你失望（7）其中B是需求增加但未满足时的延期交货成本，HS是保持可用库存的成本，HR是保持可回收库存的成本I b、I s和I r分别是时间t内的延期交货、可服务库存和可回收库存。可服务库存包括准备出售的成品，可回收库存包括返回制造商的不再需要的使用过的产品，这些产品被考虑用于再制造（参见，例如，其中σ2是需求的标准差，pLt是铅的偏差参考文献[79，80]，除其他外）。通常情况下，物品被退回到可回收的σ2σA. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001106图二. 区块链协同供应链管理（SCM）框架。消费者使用了一个物品后，库存并没有得到满足。 客户需求通过可通过制造或再制造补充的可服务库存来满足。在我们的框架中，运输成本和销售损失未被考虑在内。4. 方法在本节中，将详细说明所提出的模型，以及系统组件和关键注意事项。4.1. 认证机构（CA）我们的框架假设每个SC实体是一个可信的SC参与者谁已经发出了一个可信的CA的公钥/私钥对它利用现有的公钥基础设施（PKI），其中认证机构（CA）作为可信的第三方发布公钥证书，用于验证和验证用户基于X.509标准，PKI是CA的层次树结构，其中CA创建，分发，验证和撤销用户的公钥证书。CA还记录了利益相关者之间的关系如有需要，核证机关可披露持份者的真实身份。4.2. 概念验证实施以下步骤和图。 2.定义区块链协调的SCM框架。1 最初，使用原始身份，每个想要访问网络的利益相关者都向CA注册CA在验证后为每个利益相关者创建证书。由于它们在区块链中注册，CA进行的所有操作都是透明的。2 第一次进入网络的利益相关者（没有先前的声誉得分）将获得最低信任得分。3 当订单到达零售商时，库存库存被初始化需求量记录在区块链中，以评估需求偏差。接下来，根据现有的库存量，零售商评估需求量是否可以满足。然后将需求数量从如果库存大于或等于需求数量，则为库存或者，需求数量成为积压，订单将被发送到上层.4 当相对库存量低于或等于ROP时，订单被放在下一个上层发送给下一个上层的有关此订单的交货时间的信息将从下一个上层发送回来，有关订单的信息，包括订单ID，发布日期，交货时间和订单数量，也将记录在区块链上。5 当交货日期到达时，订单将被发货。有关订单ID和实际交付日期的信息也将提交给上层。当前库存水平发生变化，订单将从订单接收列表中丢弃。6 当下层从上层获得订单分配详细信息时，补充数量将添加到现有库存中。之后，如果预计提前期与订单提前期不同，则对预计提前期进行修改7 为了计算下订单和收到需求的方差以测量斗轮挖掘机比率，收到的订单数量也记录在区块链上，并根据等式2计算（六）、8 进行库存审查，以检查库存的相对水平是否低于或等于ROP。如果相关，则将订单数量放在下一个上层。9 零售商收到订单后，根据服务水平给供应商一个评分。此外，信任分数与相关的配置文件一起存储在区块链中。10 当其他利益相关者从其下一个较低的梯队获得需求数量时，重复步骤111 基于时间t上的相应信任分数，利益相关者被授予权限。5. 信任共识协议拜占庭容错（Byzantine fault tolerance，BFT）算法在区块链生态系统中起着至关重要的作用，并且在授权环境中是一个强大的候选者。BFT类算法已被广泛研究，其目标是在保持足够容错的同时取代PoW。A. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001107X¼¼¼PoA [36]是一个新的BFT算法家族，由于其提供的效率和容错能力，最近引起了人们的兴趣《行动纲领》的核心印象是，它放弃了权力下放，允许更强大的集中式系统。虽然这使得PoA成为广泛物流企业的一个有吸引力的选择，但它确实引起了一些关注[85]。PoA系统确实具有高吞吐量，但随着不变性元素的出现，如审查和黑名单，这些可能成为一个问题。另一个限制是PoA验证器的身份对所有人都是透明的，这可能导致第三方的例如，如果对手试图破坏基于PoA的网络，他们可以尝试迫使公开已知的验证者做出不诚实的行为。虽然PoA与PoW相比能耗较低，并且将在较短的时间内验证区块，但以下限制使其不适合企业部门。1. 缺乏权力下放。2. 审查和黑名单。3. 验证器的可见身份5.1. 改进的PoA一致性算法因此，在共识过程中，这种共识算法的最大缺点是可能出现集中和垄断。然而，可以避免集中式方面来限制网络中的专制行为并解决单点故障问题[86]。我们的算法在本节中提出，它已被优化，以改善上述问题。5.1.1. 系统初始化要加入网络，所有网络节点都应通过CA验证其身份。 每个参与节点都有自己的公钥和私钥，以及加密和解密证书。为了在我们的框架中保持5.1.2. 信任联系人我们建议的算法的主要目的是评估供应链参与者为了给出信任的定量度量，我们向SC网络中的每个节点发出信任分数信任合约用于计算在时间t发生的两个节点之间发生的交易事件的节点的信任。在时间t0，当节点第一次加入网络时，它没有先前的信任得分（TNode0）。因此，初始信任得分被分配给节点（TNode0TrustMin），这是每个节点必须保留以继续参与网络的最小信任得分。验证者的信任是基于他们以前彼此每笔交易都会稳步地建立节点节点的信任值根据它们的行为而波动如果他们行为不端，他们的信任值就会下降;否则，信任值就会增长。利益相关者可以根据个人经验对交易进行评级。 这可以通过表达对交易的满意来实现（0表示不满意，1表示完全满意）。方程为：T评分¼E评分\E总分（8）其中，TScore表示交易体验的分数，Etot是交互的总数，Etot是成功交互的数量。信任分数会持续计算，并储存于持份者资料 对于我们的框架，我们采用了周等人提出的信任管理。[87]. 为了生成利益相关者在时间Δt的总体信任得分Trust（Δn），我们使用与当前和过去的SC事件相对应的信任得分：t¼i信任度信任节点信任节点（9）t¼0其中TrustNode（t0）是利益相关者的初始信任得分，TrustNode（t i）是利益相关者的当前信任得分，发生在Δt。我们的共识机制建立在所有网络参与者之间信任和责任的公平平衡之上。任何网络最重要的特征是交易和商业活动，用信任分数表示。5.1.3. 验证器选择当涉及到选择权威节点时，该算法根据其最高信任分数（TrustMax2000）选择固定 我们提出了随机化的权威节点的选择，以减少权威节点的可预测性，同时确保所选择的节点具有较高的可信度（信任分数）。默认情况下，每轮会选择三个节点作为权威节点;然而，权威节点的数量可以随着网络的增长而改变。通常，网络拥塞和节点同步问题可能会导致交易丢失或延迟[88]。然而，PoA需要更少的时间来同步，因为只有权威节点需要验证交易。此外，验证在单轮中完成[89]。因此，在网络拥塞的情况下，权威节点的数量可以增加到验证者的相当大的百分比，而不会危及交易。由于PoA的遗传特性，该算法中验证者的选择和一致性过程不受网络扩展的影响.此外，我们认为，所提出的方法是一个更好的选择，因为它提供了信任，而不是PoA，促进网络垄断和集中。我们改进的PoA算法的工作流程如图3所示。每当权威节点通过进行欺诈性验证并将虚假交易打包到区块中进行攻击时，由于其负面行为，其信任分数就会下降本研究使用一种基于信任的选择机制，其中权威节点是根据随机性和信任分数的组合来选择的。因此，没有办法预测哪个节点将被选为验证器。具有最高信任分数的节点具有被选择的相等概率。 如何正确有效地选择权限节点是算法的关键。根据信任度，从多个节点中随机选择共识节点5.1.4. 共识过程所有的交易都由验证节点获得和验证然后创建一个区块并通过网络分发最后，权威节点挖掘出一个区块，并将数据转发给其他节点进行验证和澄清。其他节点可以通过检查权威节点的信任得分来获得和验证块每个授权节点都有权限挖掘100个区块（Authduration 100 blocks）。在挖掘100个区块后，我们的算法用另一个验证器替换当前的验证器。请注意，权威节点不会无限期地保持在原位，它们的位置会根据它们的声誉得分而变化。 这将加强该系统的权力下放，并消除对审定的垄断。如果一个权威节点制造了一个区块，它将获得一个较低的信任分数，并将被降级，失去成为下一轮权威节点的权利通过动态选择，该算法调节网络节点，使得参与共识的节点数量保持恒定，并且每个节点都有平等的机会成为权威节点。5.1.5. 信任分数更新从5.1.2节中注意到，为了参与网络，每个节点必须保持一定程度的信任得分。然而，当卖方因此，当一轮共识完成时，每个节点信任得分可以是正的或负的，这完全取决于他们的交易和来自其他节点的响应。因此，节点A. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001108图三. 增强的权威证明（PoA）算法的工作。在验证者选择阶段成为验证者节点信任分数的范围为[0，1]。除了信任分数之外，各种特定于应用程序的变量（如客户体验）可能会对节点的信任分数产生影响因此，我们可以计算节点的信任得分为：信任节点1/4信任节点1/4其中Trust（Δt）是利益相关者的总体信任得分，f n是客户的质量得分。增强算法还保留了BFT算法的优点，例如低延迟和高吞吐量。由于区块链是一个分散的环境，为了获得它们当前的信任分数，节点不断地被重新评估。所有交易都被给予交易发起者的信任分数（发送者节点的信任分数6. 实验评价和结果我们使用Python 2.7模拟了我们的框架，并在Intel Core i7 64位，3.4GHz 机 器 上 进 行 了 测 试 ， 具 有 8 MB 缓 存 和 16 GB RAM ， 运 行Windows。为了进行分析、建模和仿真，使用了各种Python库，例如，NumPy软件包通过辅助各种类型的科学计算使模拟运行得更快。本研究考虑了两种情况A. Sarfaraz等人区块链：研究与应用4（2023）1001109表2系统总成本的比较情景1（传统供应链模式）场景2（基于区块链的供应链模型）由于上游比下游在更长的前置时间上扩展，因此增强是明显的同样重要的是要注意，斗轮挖掘机涉及的成本对上游SC方（例如，制造商），而与累计总成本相关的成本零售商分销商2500606611601324库存将主要影响下游层（例如，零售商）。是从统计数据中可以明显看出，在完全可见的情况下，制造商67791308流层可显著降低成本。供货商50751275总20,4205067注：累计费用以美元计。● 在第一个场景中，称为场景1（没有区块链的传统SC），由于信任度低，没有关于需求数据和交付周期的信息在层之间交换。● 在第二种场景中，称为场景2（区块链支持的信息共享），每个利益相关者实时交换有关需求数据和交付周期的信息，并且所有人都可以访问6.1. 安全分析用于公平数据共享的私有许可区块链符合所有关键安全标准，包括单一注册，加密和利益相关者匿名。 我们的模型还基于两个主要假设：完全可信的许可网络和访问控制。我们声称我们的架构采用了最先进的安全加密和入侵检测系统。在这一部分中，我们评估了我们提出的架构的安全性，并表明它既能抵抗攻击，又能满足安全要求。● Whitewashing攻击：当利益相关者以新身份重新加入网络时，会执行whitewashing攻击，从而获得新的信任分数。如果对手的注册被撤销，并试图再次注册，它会失败，在我们提出的计划。 由于所有利益相关者都由CA在批准的网络中注册，这些CA都被称为信誉良好的实体，因此粉饰攻击的可能性可以忽略不计。● 隐私保护：每个利益相关者在成功注册后从CA获得其唯一身份。这些事件由利益相关者使用他们的身份发起和检查。 CA跟踪参与者的身份（别名）及其原始身份。使用ECDSA签名技术[90]，我们保持利益相关者匿名。 由于这些名称，对手将无法将数据与利益相关者的原始身份联系起来，因此这就是我们如何防止恶意攻击的方法。 由于参与节点的身份彼此不知道，因此身份受到保护。一个节点不能提交负面反馈给一个诚实的节点，以损害其声誉。6.2. 成本分析成本是斗轮挖掘机的相对指标，对于企业来说，这一指标更为重要，因为每个企业的目标是增加其效益而不是减少斗轮挖掘机。在这两种情况下都分析了分摊费用的后果表2列出了这两种方案的总成本。费用以美元为单位从表中可以明显看出，通过区块链实现的信息共享，SC成本显著降低。表2显示了引入区块链后SC中总库存成本节省的更清晰的画面在所审查的两种情况下，没有任何费用与运输或销售损失有关。我们的模拟显示，基于区块链的数据共享提供了非常好的效率，累计成本降低了75%。总成本包括97.3%的库存成本和2.7%的延期交货成本各层的平均性能接近，但性能通过为利益相关者提供整个供应链的需求数据访问权限，他们可以直接降低成本，减少斗轮机，并改善库存计划。区块链不需要中间人，允许分布式数据直接与实体共享，减少信息不对称，降低成本，增加信任，从而实现高数据完整性和鲁棒性。6.3. 情景1分析在场景1中，模拟了一个四层线性供应链：零售商，分销商，制造商和供应商。 对于每一个梯队，这里的假设是，补货提前期为1周。模拟模型的运行长度设定为40周。存货持有成本为0.50/周/单位库存，积压成本为1/周/单位库存，每个节点的起始库存为15个单位。在从模拟中获得原始数据后，使用统计分析来衡量拟议的研究目 标。 模 拟数 据可 以在https://research.unsw.edu.au/projects/c
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