【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种基于区块链的汽车供应链追溯方法。
技术介绍
1、现如今，汽车配件的生产、运输和销售过程中需要经历多个环节，这使得配件在运输及交付过程中面临着较高的损坏风险。当前的汽车配件销售模式通常为：配件制造商将配件批量销售给代理商，再由代理商将配件分销给最终的消费者。在此过程中，配件制造商通常会为其产品购买货运险，以应对在运输过程中可能发生的意外损坏。当发生事故时，保险公司会基于汽车配件的图像人工判断其是否受损，以决定是否进行理赔。
2、在目前的操作流程中，发生损坏事故时，需要人工对汽车配件进行受损程度的判断。人工评估不仅费时费力，且容易受到人为因素的影响，造成误判或效率低下。在配件的生产、运输、销售和使用过程中，信息流转不透明，导致消费者和其他参与方难以全面了解汽车配件的生产过程和状态变化。现有售后服务流程中，当消费者在使用过程中发现配件出现问题时，无法实时获取配件的生产和维修记录，售后响应速度较慢，难以及时进行故障排查和处理。当前的系统无法通过数据分析对未来的故障进行预测和预警，缺乏针对性的数据支持，容易导致配件在使用过程中发生突发故障，给用户带来不便和风险。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，能够通过区块链技术的不可篡改性，结合增强现实技术的数据可视化展示以及机器学习的智能分析，全面提升了汽车配件的追溯管理、故障检测与售后服务的智能化水平。
2、本专利技术的实施例是这样
3、一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，应用于供应商，其包括：
4、采集汽车配件的生产数据，分类并存储在数据库中。
5、对每个所述汽车配件生成唯一溯源码。
6、根据数据的重要性和敏感性对所述汽车配件的生产数据分级，包括专有数据和基础数据。
7、分别对所述专有数据和所述基础数据进行处理，与唯一溯源码关联，通过智能合约上传到区块链上。
8、若汽车配件损坏、异常或更新，则通过智能合约上传并记录状态和时间。
9、通过增强现实技术，实时显示生产数据、使用寿命、维修信息和库存信息。
10、在本专利技术较佳的实施例中，上述基于区块链的汽车供应链追溯方法中，所述分别对所述专有数据和所述基础数据进行处理，与唯一溯源码关联，通过智能合约上传到区块链上包括：
11、用dproprietary表示专有数据，所述专有数据包括材料配方、工艺参数、供应商内部流程中的至少一种。
12、用dbasic表示基础数据，所述基础数据包括生产日期、批次编号、质检数据中的至少一种。
13、对所述专有数据进行哈希加密，生成专有数据哈希值其中，di为所述专有数据中的第i个生产参数，wi为不同生产参数的加权系数，h(·)为哈希函数。
14、将所述唯一溯源码与所述专有数据哈希值关联，通过智能合约上传到区块链上。
15、将所述唯一溯源码与所述基础数据关联，通过智能合约上传到区块链上。
16、其技术效果在于：通过对专有数据进行哈希加密处理，确保了供应链中仅有授权方能验证数据的一致性。通过将基础数据和专有数据的哈希值与唯一溯源码关联，并通过智能合约上传到区块链，保证了数据的不可篡改性和可追溯性。对专有数据中引入加权系数，使得关键性参数在加密过程中获得更高的保护权重。
17、在本专利技术较佳的实施例中，上述基于区块链的汽车供应链追溯方法中，所述通过增强现实技术，实时显示生产数据、使用寿命、维修信息和库存信息包括：
18、通过摄像头捕捉所述汽车配件的图像，识别对应的所述唯一溯源码。
19、调用智能合约，从区块链上检索与所述唯一溯源码相关的生产数据、使用寿命、维修信息和库存信息。
20、根据用户的视角和操作，将从区块链上检索到的数据以可视化的形式展示。
21、定义可视化的动态视觉效果的基础模型v(t,d)＝a(d)·f(t)，其中，v(t,d)为在时间t时刻展示的视觉效果，a(d)为数据类型的视觉表现函数，f(t)为时间变化的动态特效函数。
22、其技术效果在于：通过摄像头捕捉汽车配件的图像并识别唯一溯源码，用户无需复杂的操作步骤即可获取配件的相关信息，配件的信息通过ar技术直接叠加在用户的视野中，简化了信息查询流程，极大地优化了用户体验。不同类型的数据通过不同颜色、形状或图标进行区分，并结合动态特效展示，使得用户在查看时可以更容易理解和区分各类信息，有效避免信息展示的冗杂性，提高了信息的针对性和使用效率。
23、在本专利技术较佳的实施例中，上述基于区块链的汽车供应链追溯方法中，所述数据类型的视觉表现函数包括：
24、对于生产数据dproduction，设计柱状图动态增长的视觉效果，表现函数为其中，p为当前生产进度，q为总生产目标。
25、对于使用寿命dlifetime，设计进度条表现的视觉效果，并以颜色变化反映剩余寿命，表现函数为a(dlifetime)＝progress_bar(r)·c(r)，其中，r为剩余使用寿命，函数c(r)表示根据剩余寿命的比例调整颜色。
26、对于维修信息dmaintenance，设计使用时间线动画展示维修信息，表现函数为a(dmaintenance)＝timeline_animation(rt)，其中，rt为最近维修的时间点和信息。
27、对于库存信息dinventory，设计使用饼图展示各类库存状态，并进行动态更新，表现函数为a(dinventory)＝pie_chart(stock_distribution)。
28、其技术效果在于：通过对生产数据、使用寿命、维修信息和库存信息分别设计不同的动态可视化表现函数，增强了数据展示的直观性和理解度，提升信息展示的时间轴感和关联性，实现数据状态的实时动态反馈，提升了信息展示的用户体验，同时为供应链管理中的决策提供了高效、精准的支持，使得供应商能够更好地掌握生产和库存状态，及时进行调整与优化。
29、在本专利技术较佳的实施例中，上述基于区块链的汽车供应链追溯方法中，所述时间变化的动态特效函数为其中，t为特效周期，e为用于控制动态效果强度的特效幅度。
30、其技术效果在于：时间变化的动态特效函数的引入，通过在时间t内周期性地呈现视觉变化，使显示的数据更加生动和引人注意，使用户在信息展示界面上直观地感知到数据的变化和状态的更新，有助于用户快速捕捉到关键信息，从而做出及时的调整或决策，数据展示的层次感与动感增强，数据的变化过程更加自然流畅，通过在不同时间点呈现出不同的视觉效果，使系统界面更具吸引力。
31、一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，应用于电商平台，其包括：
32、通过智能合约访问区块链，获取汽车配件的生产数据。
33、通过智能合约控制数据访问权限，将基础数据展示给消费者本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，应用于供应商，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述分别对所述专有数据和所述基础数据进行处理，与唯一溯源码关联，通过智能合约上传到区块链上包括：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述通过增强现实技术，实时显示生产数据、使用寿命、维修信息和库存信息包括：
4.根据权利要求3所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述数据类型的视觉表现函数包括：
5.根据权利要求3所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述时间变化的动态特效函数为其中，T为特效周期，E为用于控制动态效果强度的特效幅度。
6.一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，应用于电商平台，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法应用于电商平台，其特征在于，所述通过机器学习算法分析配件的性能，进行监测和故障预警包括：
8.一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，应用于消费
9.根据权利要求8所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述将故障状态与区块链数据进行差异分析，根据分析结果，判断汽车配件的状态是否损坏或异常包括：
10.根据权利要求8所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的汽车供应链追溯方法，应用于供应商，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述分别对所述专有数据和所述基础数据进行处理，与唯一溯源码关联，通过智能合约上传到区块链上包括：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述通过增强现实技术，实时显示生产数据、使用寿命、维修信息和库存信息包括：
4.根据权利要求3所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述数据类型的视觉表现函数包括：
5.根据权利要求3所述的基于区块链的汽车供应链追溯方法，其特征在于，所述时间变化的动态特效函数为其中，t为特...
【专利技术属性】
技术研发人员：于海龙，刘宏斌，邓晓文，辛帅帅，张晓峰，
申请(专利权)人：邦邦汽车销售服务北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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