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基于区块链的医疗供应链药品追溯方法
摘要 假药的制造和分销是一个紧迫而严重的全球性问题，尤其是在大流行期间。药品造假的原因之一是制药行业不可靠的供应链系统。药品所有权从生产商转移到批发商、分销商，最后很难追踪，因为药剂师必须在药品到达消费者手中之前对其进行检查。在这个项目中，我们比较了已经提出和现有的基于区块链的供应链管理系统。数据共享、存储、开放性和可追溯性都由利用超级账本结构的系统保证。然而，以太坊设计利用智能合约功能来控制发送者和接收者之间的通信。这项研究的主要目标是提高药品的安全性，并尽可能多地实现供应链手工工作的自动化。关键词：药品造假、制药行业、供应链系统、批发商、分销商、区块链、数据共享、存储、开放性、可追溯性等。
FSMA 204食品可追溯性解决方案产品表
我们的审核专注于验证您的食品可追溯性计划，并确保关键数据元素（KDE）和关键跟踪事件（CTES）的准确性，完整性和及时性。我们将评估您的可追溯性系统是否可以通过供应链快速准确地跟踪食品，以提高食品安全并最大程度地降低风险。我们的审计师将确定合规性的差距，建议改进以提高运营效率和法规合规性，并验证您的记录保存系统
使用区块链和 IPFS 实现农产品供应链可追溯性
摘要 — 许多区块链计划大量使用星际文件系统 (IPFS) 来链下存储用户数据。集中管理、数据模糊、数据不可靠以及易于创建信息孤岛都是传统可追溯系统的问题。本研究开发了一种使用区块链技术的监控系统，用于记录和查询非易腐农产品供应网络中的产品信息，以解决上述问题。通过利用区块链技术的分布式、防篡改和可追溯性，可追溯数据的透明度和可信度得到了显着提高。为了减轻区块链的压力并实现高效的信息查询，建立了一个存储结构，其中公共和私人数据都使用加密技术存储在区块链和星际文件系统 (IPFS) 中。由于区块链技术能够追踪食品的来源，因此它有助于发展可靠的食品供应链并建立农民与客户之间的融洽关系。由于它为数据的保存提供了安全的位置，因此它可以为实施数据驱动的农业技术铺平道路。除了提高数据安全性之外，在 IPFS 中记录农场数据并在智能合约中存储加密文件 IPFS 哈希值还解决了区块链存储爆炸的问题。当与智能合约结合使用时，它可以响应区块链中存储的数据的变化，实现各方之间的即时流出。本文还提供了实施模拟和性能分析。研究结果证实，我们的系统提高了敏感信息的安全性，保护了供应链数据，并满足了实际应用的需求。此外，它还提高了吞吐效率，同时降低了延迟。
基于大米供应案例研究的基于可追溯性模型...
区块链技术的独特特征导致除了金融外，在各个领域都采用了它。这样一个领域就是供应链，缺乏透明度和信息可追溯性。尤其是在农业领域中，需要一种像区块链这样的新兴技术来消除一些常见的陷阱，例如原产地采购，避免产品掺假，追踪整个农业供应链，客户满意度以及确保透明度。本文研究了可追溯性系统中区块链技术的工作和采用。随后，它实施了区块链技术，以使用Python和Flask Framework创建分布式农业供应链网络。所有利益相关者都将在该网络中连接以进行透明的产品交易。产品来源将从数字分类帐记录中标识，因为每个交易都由产品和存储在其中的利益相关者的详细信息组成。所有利益相关者都被视为已验证的对等节点，该节点使网络安全。这项工作总体上为供应链网络提供了透明度，安全性和可靠性。
食品可追溯性规则 - 供应链示例 - 新芽
在这种情况下，零售业的新芽种植者包装了新鲜的芽菜。键数据元素（KDE）是图形所示的点所需的新鲜新芽。种子不在食品可追溯性清单上，因此规则不涵盖种子种植者，种子护发素和种子供应商。作为芽菜的初始包装工，Sprouter必须维持与种子生长，调理，包装和供应有关的某些KDE。所有蓝色的实体都涵盖了规则，除了KDE外，还必须维护可追溯性计划。
透明物流的区块链优化供应链可追溯性系统
区块链技术提高效率，可追溯性和透明度的潜力使其在供应链管理中越来越受欢迎。这项工作调查了区块链优化供应链可追溯性系统在透明物流中的应用。该研究的主要目标是建立和评估适合当代供应链需求的区块链的可追溯性系统，评估其对供应链效率和透明度的影响，并发现对相关方的重大政策影响。该过程需要彻底分析有关供应链管理，区块链技术，可追溯性系统，学术出版物和行业报告的知识体系。重大发现强调了提高的可追溯性，实时监控，透明度和支持区块链的合规性执行的优势。但是，必须仔细考虑实施问题，包括数据隐私，技术复杂性和法律合规性。政策后果包括对解决这些问题的标准，合作努力和监管框架的要求，并鼓励在供应链管理中适当采用和应用区块链技术。在当今链接和全球化的世界中介绍，供应链对于从生产商到最终客户的有效流动至关重要。传统的供应链系统经常需要帮助，以效率，可追溯性和开放性。有兴趣使用区块链技术来改善供应链管理并解决这些问题的人有兴趣。这些困难最终可能会造成盗窃，延误和伪造等问题，从而损害客户的信心和市场的完整性。区块链是一个分布式分类帐系统，最初是作为
基于区块链的可追溯性架构，用于映射与对象相关的供应链事件
摘要：供应链已发展成为动态的、相互连接的供应网络，这增加了实现对象流及其经历事件的端到端可追溯性的复杂性。新兴的区块链技术能够在不依赖可信第三方的情况下确保安全、透明和不可变的环境，因此在这种复杂的多层供应网络中具有实现端到端可追溯性的强大潜力。本文旨在克服现有基于区块链的可追溯性架构在对象相关事件映射能力方面的局限性，这涉及在一个整体架构中映射对象的创建和删除、对象的聚合和分解、转换和交易。因此，本文提出了一种新颖的“基于蓝图”的代币概念，该概念允许客户端将代币分组为不同类型，其中相同类型的代币是不可替代的。此外，蓝图可以包括铸造条件，例如，在映射装配过程时是必需的。此外，代币概念包含用于在集成代币历史中反映所有已进行的对象相关事件的逻辑。最后，为了验证目的，本文以代码形式实现了该架构的组件，并基于以太坊区块链证明了其适用性。因此，所提出的基于区块链的可追溯性架构涵盖了所有与对象相关的供应链事件，并证明了其通用的端到端对象流可追溯性功能。
您需要了解的有关食品可追溯性规则
绿叶蔬菜（新鲜）包括所有类型的新鲜绿叶蔬菜。示例包括但不限于芝麻菜，叶叶，黄油生菜，木糖，菊苣，野生，埃斯塔尔，绿叶，绿叶，冰山生菜，羽衣甘蓝，红叶，pak choi，romaine，sorraine，sorrel，sorrel，菠菜和植物。不包括整个头卷心菜，例如绿白菜，红卷心菜或Savoy Cabbage。不包括香蕉叶，葡萄叶和在树上生长的叶子。§112.2（a）（1）中列出的绿叶绿色，例如collards，不受第§1.1305（e）条规则的要求。
谷物和油食品供应链的基于区块链的可追溯性模型
摘要：纹理食品供应链的结构具有复杂的，跨区域，较长的周期和众多参与者的特征，因此很难维持供应的安全。近年来，谷物采购和销售领域已经出现了一些现象，例如用旧的，旋转的谷物，等级和价格的压力以及严重威胁着谷物和油的伪装油食品。区块链技术具有权力下放和不抑制的优势，因此，这项研究在谷物和油料供应链中解散了可追溯性数据的特征，并为基于区块链的特雷链模型提供了用于谷物和油的搭配链的特征。首先，提出了一种结合区块链和机器学习的新方法，以通过构建异常数据处理模型来增强区块链源数据的真实性和可靠性。此外，提出了一种轻巧的区块链储存方法和数据恢复机制，以减轻供应链data存储的压力并提高错误的容错。结果表明，公共数据的平均查询延迟为0.42 s，私人数据的平均查询延迟为0.88 s，平均数据恢复延迟为1.2 s。最后，使用HyperLeDger Fabric设计和建造了基于区块链的基于区块链的纹理食品供应链可追溯性系统。与现有的谷物和油料供应链相比，该模型在供应链中实现了多源的异质数据上传，轻巧的存储，数据恢复和可追溯性，这对于确保中国谷物和油的安全性具有很大的意义。
使用基于证据的可追溯性进行粮食供应链中的脆弱性分析
整个供应链中的流程。可追溯性是食品安全系统的重要组成部分，可用于召回受污染产品并向消费者和市场经营者提供透明度（W. Liu 等人，2013 年）。此外，可追溯性系统对于确保在发生召回事件时供应链参与者之间共享足够的信息也是必要的（Mora & Menozzi，2008 年）。人们对可追溯性的兴趣日益浓厚，因为许多国家已将可追溯性视为监管要求。例如，欧盟国家的可追溯性要求非常先进且引人注目（Badia-Melis 等人，2015 年）。使用脆弱性分析可以成为测试可追溯性合规效果的一大步，并帮助监管机构定量评估可追溯性。有效的可追溯性系统的应用需要精确的数据收集和确定要追踪或跟踪的单元。可追溯系统的精确度尚未得到详细研究。缺乏适用于各种供应链的框架和术语（Karlsen 等人，2012 年）。本质上，可追溯性系统必须能够定性和定量地解决供应链系统中的差距。此外，可追溯性能够确定不合规的来源，并在产品安全受到质疑时进行有针对性的召回 (Manzouri 等人，2013)。建议使用可追溯性程序来记录与关键流程相关的信息，因为欧盟、挪威、英国和加拿大等国家都将其视为监管要求。对于实现给定目标的可追溯性至关重要的事件称为关键可追溯性事件 (CTE)。例如，当可追溯性目标是食品安全和质量时，霉菌毒素记录的抽样和测试至关重要，因此保留与抽样和霉菌毒素相关的信息的证明成为可追溯性程序的重要组成部分。另一个重要的考虑因素是将可追溯性数据与 CTE 相关联。与加工操作、步骤、活动或事件 (可互换使用) 相关的可追溯性数据包括有关生产日期、有效期和批号的信息，或更有针对性的信息，例如序列化商品代码 (Diallo 等人，2016 年)。为每个 CTE 选择的可追溯性数据称为关键数据元素 (KDE)。如果保管链和安全是可追溯性目标，则所选数据元素应允许识别产品的所有可能的方面或属性，例如批号、卫生日志、操作员信息、产品标签和与产品相关的规格 (Storoy 等人，2013 年)。对于本研究，谷物和油籽被视为一个类别，因为计算脆弱性的方法是相同的。