
Présentation du projet
Les patients qui se procurent des médicaments en pharmacie peuvent être assurés qu'ils achètent des médicaments originaux et sûrs. Nous avons créé une solution blockchain qui nous permet de traduire cette confiance en visibilité et en vérification. Notre plateforme surveille attentivement chaque étape du parcours d'un médicament, de l'usine aux rayons des pharmacies, offrant ainsi une chaîne de contrôle inviolable qui protège les patients et rassure les professionnels de la santé.
Notre solution
La conception du système s'appuie sur un réseau blockchain autorisé utilisant Hyperledger Fabric pour créer un registre des données relatives à la chaîne du froid et aux conditions de conservation. Cette configuration a permis de trouver un équilibre entre la nécessité de transparence, essentielle pour répondre aux exigences, et le besoin de confidentialité, crucial dans le monde concurrentiel de la logistique de la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique.
Couche capteurs
La clé pour suivre les conditions dans le temps était de relier des capteurs issus de l'Internet des objets :
- Capteurs de température et d'humidité fixés à chaque palette et conteneur
- Protocoles d'étalonnage rigoureux pour garantir l'exactitude des données
- Passerelles cryptées pour la protection des données
- Connectivité Bluetooth Low Energy et Narrowband Internet of Things
- Protocoles de transmission spéciaux pour prolonger la durée de vie des batteries de plusieurs semaines
- Emballages inviolables avec systèmes de détection des effractions intégrés
Infrastructure de passerelle Les nœuds informatiques périphériques servent de points de contrôle pour les données :
- Validation et mise en mémoire tampon des données locales
- Authentification des appareils par le biais de certificats
- Cryptage des données pour une transmission sécurisée
- Capacités de conservation des données hors ligne
- Détection des écarts en temps réel avec alertes locales immédiates
Plateforme de streaming d'événements Clusters Apache Kafka configurés avec des partitions pour les types de produits et les itinéraires d'expédition :
- Validation du schéma pour garantir le formatage correct des données
- Contrôles de la qualité des données pour garantir leur exactitude
- File d'attente des messages non lus pour les lectures de capteurs illisibles
- Mécanisme de livraison garantissant que chaque transaction est traitée une seule fois
Réseau blockchain Mise en œuvre de Hyperledger Fabric avec des nœuds pairs blockchain d'entreprise appartenant à des organisations :
- Collectes de données privées pour les informations confidentielles relatives aux expéditions
- Chaincode pour l'exécution automatisée du développement de contrats intelligents
- Infrastructure d'autorité de certification avec clés racines soutenues par un module de sécurité matériel
Stockage hors chaîne
- PostgreSQL pour le stockage de l'historique de télémétrie avec capacités de requête et d'analyse
- Amazon S3 pour le stockage à long terme des données brutes des capteurs
- Engagement Merkle tree reliant les données hors chaîne aux preuves sur la chaîne
Couche d'intégration API Intégration des systèmes d'entreprise via les points de terminaison REST et GraphQL :
- Systèmes ERP, de gestion d'entrepôt et de gestion des transports
- Formatage des événements EPCIS pour les normes de visibilité de la chaîne d'approvisionnement
- Documents Advanced Shipment Notice (ASN) et Proof of Delivery (POD)
- Limitation du débit et authentification pour les connexions aux systèmes externes
Infrastructure d'observabilité
- Traçabilité distribuée sur tous les composants du système
- Collecte de métriques Prometheus avec tableaux de bord de visualisation Grafana
- Algorithmes de détection des anomalies pour l'évaluation des risques d'excursion
- Intégration PagerDuty pour l'escalade des alertes
Pile technologique
Blockchain et registre distribué
- Hyperledger Fabric pour réseau blockchain autorisé
- Autorité de certification soutenue par un module de sécurité matériel (HSM)
- Contrats intelligents Chaincode pour une logique métier automatisée
Intégration IoT
- Capteurs de température et d'humidité de haute précision
- Connectivité Bluetooth Low Energy et NB-IoT
- Nœuds de passerelle périphériques pour la validation et la mise en mémoire tampon des données
- Validation cryptographique de l'authenticité des données
Diffusion d'événements et traitement en temps réel
- Apache Kafka pour la gestion d'événements à haut volume
- Validation des schémas et contrôle de la qualité des données
- Files d'attente des messages non distribués pour la gestion des erreurs
Stockage et analyse des données
- PostgreSQL pour l'historique et l'interrogation des données télémétriques
- Amazon S3 pour le stockage à long terme des données brutes
- Implémentations de arbres de Merkle pour les preuves d'intégrité des données
Orchestration et déploiement de conteneurs
- Kubernetes pour la gestion des conteneurs
- Stratégies de déploiement bleu/vert pour des mises à jour sans interruption
- Déploiement multirégional pour une haute disponibilité
API et couche d'intégration
- Points de terminaison API REST et GraphQL
- Formatage des événements EPCIS pour le suivi de la chaîne d'approvisionnement
- Contrôles de limitation de débit et d'authentification
Observabilité et surveillance
- Traçage distribué entre les composants du système
- Collecte de métriques Prometheus
- Tableaux de bord de visualisation Grafana
- PagerDuty pour la gestion des alertes
- Algorithmes de détection des anomalies pour l'évaluation des risques d'excursion
- Audits de sécurité complets pour la validation du système
Résultats du projet
- traçabilité totale du produit garantie
- réduction de 40 % des contrefaçons détectées
- Conformité réglementaire totale maintenue
- amélioration de 25 % de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement
- 99.taux de précision des données de 95 %
Indicateurs clés de performance
Réduction de la contrefaçon
Produits contrefaits détectés
Traçabilité
Traçabilité des produits
Gain d'efficacité
Efficacité de la chaîne d'approvisionnement
Exactitude des données
Taux de précision du système
Réalisation des objectifs de niveau de service
Objectif de niveau de service | Cible | Réalisé |
---|---|---|
Latence d'ingestion des données (P99) | <500 ms | 387 ms |
Perte du signal télémétrique | <0,1 % | 0.08 % |
Heure de validation de la chaîne | <2 sec | 1.6 sec |
Avertissement Fan-out Time | <5 sec | 3 sec |
Disponibilité du système (30 jours) | ≥99,95 % | 99.97 % |
Validation de l'intégrité des données | 100 % | 100 % |
Autonomie de la batterie du capteur | ≥8 semaines | 9.2 semaines |