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IBM結合區塊鏈夥伴,為汽車業及採礦業創造新價值

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科技產業資訊室 (iKnow) - 何思穎 發表於 2019年11月14日
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圖、IBM結合區塊鏈夥伴,為汽車業及採礦業創造新價值

IBM看準區塊鏈全面顛覆交易流程的特性,分別與Vinturas聯盟及RCS Global公司合作,透過IBM的區塊鏈平台,利用區塊鏈的可溯源性及不變性,確保整車供應鏈及採礦業的過程透明及資訊即時掌握。
 
區塊鏈應用於整車供應鏈
 
汽車產業有兩種供應鏈,最常討論的是零組件從龐大的供應商網路流入相對較少的汽車製造商或原始設備製造商(OEM)的過程;第二種供應鏈,也是IBM區塊鏈的合作重點,通常稱為整車物流(Finished Vehicle LogisticsFVL),包含汽車從OEM到終端客戶的一連串漫長階段及過程。
 
FVL優化與「成本」和「速度」有很大關聯,但最重要的還是FVL的透明度。當外國客戶購買美國新車時,汽車是根據訂單生產的,買家可能知道汽車的製造地,但是從製造地一直到汽車到達經銷商,中間的過程似乎並不透明。IBM近來的區塊鏈合作夥伴Vinturas(由歐洲汽車物流商組成的聯盟,包含Axess Logistics、NVD、Koopman Logistics Group和Autolink Group),將汽車資訊提供給消費者。通過IBM的區塊鏈平台,Vinturas得以構建一個開放且透明生態系統,使FVL的所有參與者都可以查閱資料。由於參與者信任區塊鏈的完整性和安全性,提高參與FVL的意願。
 
透明度的重要性在於,汽車在運輸過程中可能發生很多事情,包括意外毀損。發生這種情況時,需要對毀損進行檢查和修復,這些都會產生大量的文書工作,增加成本並減緩流程。
 
還有,FVL鏈中的每個相關者都想知道汽車的製造進度及物流狀態。若客戶是車隊,則更需要能夠掌控他們的車輛庫存,以確保他們能夠及時就緒,以應付交通需求。對於物流商而言,提升透明度使他們能夠最佳化其配送規劃,從而降低成本和提高效率,加快向經銷商交貨的速度。
 
為了優化流程,供應鏈的參與者需要找到方法來改變資訊交流和共享的方式,而區塊鏈便是構建資訊平台並為整車供應鏈提供端到端資訊透明化的最佳方案。首先,最重要的是區塊鏈的分散式帳本技術,該技術能夠為每個車輛識別碼(VIN)創建集中式歷史記錄,這也是車輛在整個供應鏈中發生的一切的唯一真實來源。另外,儲存在區塊鏈基礎架構中的所有數據都是不可變的,任何人都無法更改,也意味不會有里程詐欺或毀損。資料的不變性(immutability)也代表著可以建立或執行自動契約交易。
 
區塊鏈具有證明來源的能力,在二手車的銷售中,區塊鏈具能力消除里程欺詐對消費者信心的負面影響;對於新車,區塊鏈的溯源能力可以準確地找出車輛毀損發生的位置,而且當技術隨著時間進步,最終可用於進行根本原因分析,進而改善流程並減少運輸過程中意外的發生。
 
區塊鏈追踪礦物原料責任生產
 
利用區塊鏈具追踪供應鏈(從礦山到終端產品)的特性,以解決產品鏈上無法解決的問題。RCS Global公司是數據驅動責任採購業者(responsible sourcing),透過數據來驗證供應鏈中的天然資源是否合法以及符合人道等企業社會責任。RCS Global所驗證的天然資源包含了消費者日常生活所需的產品原物料,例如廣泛應用在智慧型手機的鈷、以及銅等。在過去的10年中,RCS Global在供應鏈的每個層級中建立了信任關係,得以查訪製造單位、精煉廠、冶煉廠和礦山站點以進行審核和監控,並採用由OECD等國際組織製定的標準,且已獲得產業認證的普遍標準。
 
RCS Global與IBM合作創建了責任採購區塊鏈網路(Responsible Sourcing Blockchain Network):IBM區塊鏈平台作為經驗證公司網路的基礎,由於這些公司已經過審核,並符合企業社會責任的做法,可以直接在區塊鏈上進行交易和交換資訊。區塊鏈提供了可信賴的安全環境,能提高效率並降低公司原本預計承擔的審計成本。
 
利用區塊鏈來驗證責任採購將改變產業規則,尤其在手工和小規模採礦,借助區塊鏈可以驗證和信任遵守國際標準的手工採礦小公司的能力,減輕了其貿易夥伴審計合規性的負擔,甚至區塊鏈還有助於這些合規的手工採礦公司擴大交易網路,而無需支付從前需要的費用。使用區塊鏈為整個採礦業創新及升級,使用資產擔保的代幣模型可在供應鏈中創建和重新分配價值。
 
RCS Global的下一個的目標是將AI有效地導入,以增加潛在價值。(1369字;圖1)
 
 
參考資料:
Blockchain brings visibility to the finished vehicle supply chain. IBM, 2019/8/14
Blockchain helps trace responsibly produced raw materials. IBM, 2019/8/15


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