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申请/专利权人：中国标准化研究院

摘要：本发明涉及质量事故溯源技术领域，具体公开一种基于区块链的产品质量事故溯源方法及系统，该方法包括：供应链信息获取、供应链信息提取、供应链信息分析以及事故溯源定位，通过需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息，分别分析得出需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数，由此筛选得到需质检产品事故出现区块，并对需质检产品进行质量事故溯源定位，有助于快速找到产品质量事故的根源，并采取针对性的措施对产品质量进行提升，提高解决产品质量事故的效率。

主权项：1.一种基于区块链的产品质量事故溯源方法，其特征在于，包括：步骤一、将有质量事故的产品标记为需质检产品，获取需质检产品供应链信息；步骤二、根据需质检产品供应链信息，提取需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息；步骤三、根据需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息，由此分析需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数；步骤四、分别对需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数进行比对，筛选得到需质检产品事故出现区块，由此对需质检产品进行事故溯源定位；所述对需质检产品进行事故溯源定位，具体定位过程为：根据需质检产品事故出现区块，构建需质检产品事故出现区块的事故溯源模型，从中提取需质检产品事故溯源环节，由此对需质检产品进行事故溯源定位；所述需质检产品事故出现区块，具体筛选过程为：将需质检产品的生产影响质量指数与预设的生产影响质量阈值进行比对，若需质检产品的生产影响质量指数高于生产影响质量阈值，则将需质检产品生产信息所属环节标记为需质检产品生产事故出现环节；将需质检产品的加工影响质量指数与预设的加工影响质量阈值进行比对，若需质检产品的加工影响质量指数高于加工影响质量阈值，则将需质检产品加工信息所属环节标记为需质检产品加工事故出现环节；将需质检产品的运输影响质量指数与预设的运输影响质量阈值进行比对，若需质检产品的运输影响质量指数高于运输影响质量阈值，则将需质检产品运输信息所属环节标记为需质检产品运输事故出现环节；将需质检产品的销售影响质量指数与预设的销售影响质量阈值进行比对，若需质检产品的销售影响质量指数高于销售影响质量阈值，则将需质检产品销售信息所属环节标记为需质检产品销售事故出现环节；将需质检产品生产事故出现环节、需质检产品加工事故出现环节、需质检产品运输事故出现环节以及需质检产品销售事故出现环节，综合标记为需质检产品事故出现区块；所述需质检产品的生产影响质量指数，具体分析过程为：根据需质检产品生产信息，提取需质检产品所属各类原材料的供应信息，其中供应信息包括各供应商的信用等级、客户评价等级以及批次信息；整合分析需质检产品所属各类原材料的各供应商的信用等级和客户评价等级，得到需质检产品所属各类原材料的各供应商的信誉等级，将需质检产品所属各类原材料的各供应商的信誉等级，与产品数据仓中定义的各信誉等级对应的供应信誉度进行匹配，得到需质检产品所属各类原材料的各供应商对应的供应信誉度；根据需质检产品所属各类原材料的批次信息，通过分析处理得到需质检产品所属各类原材料合格率；综合需质检产品所属各类原材料合格率以及需质检产品所属各类原材料的各供应商对应的供应信誉度，得到需质检产品的生产影响质量指数；所述需质检产品的生产影响质量指数，具体表达式为： 其中，QPprod为需质检产品的生产影响质量指数，RMt为需质检产品所属第t类原材料合格率，CSti为需质检产品所属第t类原材料的第i个供应商对应的供应信誉度，s1为预设的原材料合格率单位数值的影响因子，s2为预设的供应信誉度单位数值的影响因子，t为各类原材料的编号，t∈[1,m]，m为原材料的种类，i为各供应商的编号，i∈[1,n]，n为供应商的总数；所述需质检产品的加工影响质量指数，具体分析过程为：根据需质检产品加工信息，提取需质检产品所属各加工设备的加工历史信息，其中加工历史信息包括在设定的加工检测周期内的历史故障次数、产品加工总数量以及次品加工总数量，并将需质检产品所属各加工设备在加工检测周期内的产品加工总数量与次品加工总数量进行数据处理分析，得到需质检产品所属各加工设备在加工检测周期内的加工合格率；从产品数据仓中提取加工设备的许可故障次数以及加工设备的加工界定合格率；综合分析得到需质检产品的加工影响质量指数；所述需质检产品的加工影响质量指数，具体表达式为： 其中，QAproc为需质检产品的加工影响质量指数，FIg为需质检产品所属第g个加工设备在加工检测周期内的历史故障次数，PIg为需质检产品所属第g个加工设备在加工检测周期内的加工合格率，FI′为加工设备的许可故障次数，PI′为加工设备的加工界定合格率，d1为预设的历史故障次数的修正值，d2为预设的加工合格率的修正值，g为各加工设备的编号，g∈[1,h]，h为加工设备总数，e为自然常数；所述需质检产品的运输影响质量指数，具体分析过程为：从产品数据仓中提取需质检产品对应的震动幅度阈值、湿度阈值、温度阈值以及光照辐射强度阈值；根据需质检产品运输信息，提取并统计需质检产品在设定的运输周期内的各次震动对应的最大幅度，并与震动幅度阈值进行比对，由此筛选高于震动幅度阈值的震动次数，标记为需质检产品在运输周期内的异常震动次数；根据需质检产品运输信息，统计需质检产品在运输周期内的震动次数，通过与运输周期进行比值处理，得到需质检产品在运输周期内的震动频率；将运输周期部署为各运输时间点，获取需质检产品在各运输时间点下的湿度值、温度值以及光照辐射强度值，分别与湿度阈值、温度阈值以及光照辐射强度阈值进行比对，由此统计需质检产品在运输周期内的指标异常时间点，标记为需质检产品在运输周期内的异常指标控制时间点个数；从产品数据仓中提取需质检产品的震动许可频率，综合分析得到需质检产品的运输影响质量指数；所述需质检产品的运输影响质量指数，具体表达式为： 其中，QTtran为需质检产品的运输影响质量指数，TE为需质检产品在运输周期内的异常震动次数，为需质检产品在运输周期内的震动频率，Tabn为需质检产品在运输周期内的异常指标控制时间点个数，Δf为需质检产品的震动许可频率，w1为预设的单次异常震动的影响因子，w2为预设的震动频率的修正值，w3为预设的单个异常指标控制时间点的影响因子；所述需质检产品的销售影响质量指数，具体分析过程为：根据需质检产品销售信息，提取需质检产品所属销售渠道类型以及所属销售渠道在设定的历史销售周期内的历史销售量和历史退货量；将需质检产品所属销售渠道类型与产品数据仓中定义的各销售渠道类型对应的销售渠道风险度进行匹配，得到需质检产品所属销售渠道风险度；将需质检产品所属销售渠道在历史周期内的历史销售量和历史退货量进行比值分析，得到需质检产品所属销售渠道在历史销售周期内的退货率；由此综合分析得到需质检产品的销售影响质量指数，具体表达式为： 其中，QSsale为需质检产品的销售影响质量指数，LC为需质检产品所属销售渠道风险度，RT为需质检产品所属销售渠道在历史销售周期内的退货率，r1为预设的销售渠道单位风险度的影响因子，r2为预设的退货率单位数值的影响因子。

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