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文章：Manimuthu, A.、Venkatesh, VG、Shi, Y. 等人（另外 2 位作者）（2021 年）使用联合人工智能和智能合约设计和开发汽车装配模型。国际生产研究杂志，60 (1)。第 111-135 页。ISSN 0020-7543

摘要 借助智能传感器和嵌入式驱动器，当今的汽车行业在机器学习、人工智能和物联网等新兴技术方面取得了巨大飞跃，并开始构建数据驱动的决策策略，以在全球智能制造中竞争。本文提出了一种新颖的设计框架，该框架使用联邦学习-人工智能（FAI）进行决策，并使用智能合约（SC）策略进行完全自动化的智能汽车制造业的流程执行和控制。所提出的设计引入了一个称为信任阈值限制（TTL）的新元素，它有助于缓和嵌入式设备、工具、能源和成本函数的过度使用，从而限制制造过程中的浪费。本研究重点介绍了人工智能在具有智能合约的去中心化区块链中的用例、公司的交易政策及其在社会经济危机期间有效处理市场风险评估的优势。由实时案例支持的开发模型结合了成本函数、交货时间和能源评估。结果突出了 FAI 在基于智能合约的汽车装配模型 (AAM) 决策准确性方面的应用，从而定性地限制了采购、装配和制造中成本、能源和其他控制功能的阈值水平。定制和与云集成的图形用户界面是该模型的一些挑战。