袁雙喜 /中國運(yùn)載火箭技術(shù)研究院
李文釗、連彥澤、王曉鵬 /北京宇航系統(tǒng)工程研究所
經(jīng)過60 多年的接續(xù)奮斗,我國航天事業(yè)得到了飛速發(fā)展,航天產(chǎn)品質(zhì)量得到有效提升,2018 年首次實現(xiàn)運(yùn)載火箭發(fā)射次數(shù)全球第一,有效支撐了“北斗”三號全球?qū)Ш较到y(tǒng)順利建成、“嫦娥”四號探測器首次實現(xiàn)月背面著陸和開展科學(xué)試驗等國家重大工程建設(shè)。然而,航天事業(yè)具有高風(fēng)險的特點始終沒有改變,傳統(tǒng)上依靠人員加班加點保質(zhì)量、保成功的質(zhì)量管理模式已經(jīng)難以支撐航天事業(yè)快速、高效發(fā)展的需要。隨著信息化和智能化時代的到來,推行基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理具備了一定條件。
基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理就是通過對產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集,對數(shù)據(jù)進(jìn)行組織形成信息,對信息進(jìn)行整合、提煉,通過訓(xùn)練和擬合形成自動化的決策模型,最后通過人工智能的方式做出最終的質(zhì)量決策。在新情況下,當(dāng)新的質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入的時候,系統(tǒng)可以用以往建立的模型以人工智能的方式直接進(jìn)行決策,如圖1所示。
采用基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理方法,通過對產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、加工、處理,自動進(jìn)行質(zhì)量判斷和決策,可以顯著提高質(zhì)量管理的效率和效益。然而,當(dāng)前航天產(chǎn)品還存在大量質(zhì)量數(shù)據(jù)不檢測、記錄不量化、未電子化、傳遞渠道不暢通等問題,推行基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理工作既具有必要性,又具有艱巨性和長期性,需要扎扎實實從各相關(guān)環(huán)節(jié)采取措施。
筆者針對“長征”三號乙運(yùn)載火箭典型產(chǎn)品,按照基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理模式開展了初步探索和研究工作,工作目標(biāo)如下:
(1)實現(xiàn)質(zhì)量關(guān)鍵數(shù)據(jù)的電子化檢測、存貯、傳遞和利用,支撐產(chǎn)品的質(zhì)量評價和故障排查定位等工作,有效解決產(chǎn)品保質(zhì)量、型號保成功的重大問題,驅(qū)動產(chǎn)品制造過程規(guī)范化、數(shù)字化,驅(qū)動工藝改進(jìn)和產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化。
(2)探索形成基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量數(shù)據(jù)管理流程與方法,建設(shè)型號產(chǎn)品質(zhì)量信息化系統(tǒng),支撐產(chǎn)品驗收、質(zhì)量評審、質(zhì)量檢查確認(rèn)等工作,提高質(zhì)量工作的效率與效益。
根據(jù)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”模式,梳理了產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)流向,如圖2所示。重點論述產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)辨識、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)利用等工作中采用的方法。
“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的核心是數(shù)據(jù)和算法。由于產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)眾多,數(shù)據(jù)的檢測對生產(chǎn)進(jìn)度、生產(chǎn)成本都有很大影響。因此,需要由設(shè)計師牽頭、工藝師及檢驗人員配合,共同辨識和確定關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù),作為后續(xù)數(shù)據(jù)采集、傳遞和利用工作的前提和基礎(chǔ)。
采用FMEA 與FTA 相結(jié)合的方法辨識產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù),其流程如圖3 所示。
圖1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的質(zhì)量管理模式示意圖
圖2 產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)流向示意圖
圖3 產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵數(shù)據(jù)辨識流程
第1 步: 從 產(chǎn) 品 功 能 出發(fā),開展故障模式及影響分析(FMEA),全面辨識潛在故障模式;
第2 步:從故障模式出發(fā),開展故障樹分析(FTA),全面辨識故障原因(底事件);
第3 步:從故障原因出發(fā),開展故障機(jī)理分析,全面辨識產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵參數(shù)。
關(guān)鍵參數(shù)一般應(yīng)符合以下要求:
1.其超差將導(dǎo)致運(yùn)載火箭飛行失敗;
2.有量化的合格判據(jù);
3.可量化檢測或可轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)或量化旁證。
在確定產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)后,需要生產(chǎn)單位將設(shè)計指標(biāo)逐一分解為生產(chǎn)控制指標(biāo)。設(shè)計指標(biāo)和生產(chǎn)控制指標(biāo)可以一一對應(yīng),也可一對多或多對一。所有的生產(chǎn)控制指標(biāo)都應(yīng)落實在生產(chǎn)使用文件和質(zhì)量控制卡上,在生產(chǎn)過程中隨時產(chǎn)生、隨時檢測、隨時記錄。同時,為了支撐數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計、使用,還需要采集和錄入產(chǎn)品的基礎(chǔ)信息、設(shè)計信息、型號信息、狀態(tài)信息、發(fā)次信息、總裝信息等。很顯然,生產(chǎn)過程的自動化檢測工具以及采集的電子化數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r存貯到方便各相關(guān)部門和崗位訪問的數(shù)據(jù)服務(wù)器,是提高數(shù)據(jù)采集工作效率和效益的關(guān)鍵,也是需要進(jìn)行設(shè)備升級改造的重點和難點。數(shù)據(jù)的采集流程見圖4,具體流程說明見表1。
基于海量產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建支撐自動質(zhì)量決策的模型,從而實現(xiàn)以人工智能的方式進(jìn)行質(zhì)量決策,是基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理中長期目標(biāo)。在本階段,仍主要采用基于判據(jù)的合格判讀分析和基于歷史成功數(shù)據(jù)的包絡(luò)分析等方法,自動給出分析結(jié)果,由人工做出驗收或拒收、通過或不通過、放行或不放行等質(zhì)量決策。
由于產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量數(shù)據(jù)有量化的合格判據(jù),在采集到量化的實測結(jié)果后,即可由信息化系統(tǒng)自動進(jìn)行判讀比對,自動生成“合格”或“超差”的結(jié)論。
在信息化系統(tǒng)中錄入或?qū)胍酝晒︼w行的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)后,即可自動生成“成功包絡(luò)上限”和“成功包絡(luò)下限”,當(dāng)采集到當(dāng)前產(chǎn)品的量化實測結(jié)果后,即可由信息化系統(tǒng)自動進(jìn)行判讀比對,自動生成“包絡(luò)”或“不包絡(luò)”的結(jié)論。另外,還可以結(jié)合合格判讀分析,自動生成“合格/包絡(luò)” “合格/不包絡(luò)” “超差/包絡(luò)”或“超差/不包絡(luò)”等結(jié)論。
圖4 數(shù)據(jù)采集流程示意圖
表1 數(shù)據(jù)采集流程說明表
單個產(chǎn)品在功能測試、產(chǎn)品驗收、綜合試驗、出廠測試等環(huán)節(jié)對同一參數(shù)進(jìn)行多次檢測,在采集到量化的實測結(jié)果后,即可由信息化系統(tǒng)自動進(jìn)行穩(wěn)定性分析,繪制出數(shù)據(jù)變化趨勢,給出預(yù)警信息。
傳統(tǒng)上,在產(chǎn)品驗收、質(zhì)量檢查確認(rèn)等環(huán)節(jié)要編制生產(chǎn)質(zhì)量報告、設(shè)計質(zhì)量分析報告、質(zhì)量檢查確認(rèn)報告等,工作量大。在產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、存貯到相關(guān)各方可以訪問的數(shù)據(jù)服務(wù)器后,通過信息化工具,可以按照型號總體、分系統(tǒng)和單機(jī)單位的報告或報表模板,自動生成質(zhì)量報告或報表,大幅減少人員的質(zhì)量文檔編制工作,提高工作效率和效益。
通過在運(yùn)載火箭典型產(chǎn)品上的初步探索與實踐表明,基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理方法能夠提高質(zhì)量管理工作的效率和效益,順應(yīng)時代發(fā)展的需求,是航天產(chǎn)品質(zhì)量管理工作改進(jìn)和優(yōu)化的重要發(fā)展方向之一。為推動基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理,實現(xiàn)基于質(zhì)量數(shù)據(jù)和算法的人工智能質(zhì)量決策,必須充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),從產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動化與電子化檢測、存貯、傳遞等基礎(chǔ)工作入手,加大建設(shè)和投入;必須加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用研究,將技術(shù)與工程緊密結(jié)合,突出重點、分步推進(jìn),逐步實現(xiàn)航天質(zhì)量管理模式的轉(zhuǎn)變,支撐和促進(jìn)航天事業(yè)的發(fā)展。
在充分論證了基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理工作方案基礎(chǔ)上,按照上文所述流程與方法,針對“長征”三號乙遙三十火箭典型產(chǎn)品,設(shè)計單位與生產(chǎn)單位聯(lián)合開展了試點工作,主要情況如下:
共針對336 種典型產(chǎn)品,辨識了9536 個關(guān)鍵參數(shù),實現(xiàn)了產(chǎn)品數(shù)據(jù)的完整集中存儲。改變現(xiàn)有的產(chǎn)品數(shù)據(jù)記錄不完整、存儲分散的問題,實現(xiàn)型號試點產(chǎn)品各類數(shù)據(jù)的全部存儲,為數(shù)據(jù)的有效利用奠定基礎(chǔ)。建設(shè)了信息化工具——型號產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),有效提升了型號科研生產(chǎn)工作的效率。通過信息化的產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理與綜合查詢分析、產(chǎn)品數(shù)據(jù)自動包絡(luò)分析等手段,徹底改變現(xiàn)有的手工式的數(shù)據(jù)查詢與分析模式,極大提升型號在設(shè)計、生產(chǎn)、試驗、測試等方面的工作效率。
采集了3538 個實測數(shù)據(jù),實現(xiàn)了型號試點產(chǎn)品數(shù)據(jù)的全面分析與深度應(yīng)用。通過信息技術(shù)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的自動高效準(zhǔn)確分析,通過數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用,充分發(fā)揮產(chǎn)品數(shù)據(jù)的價值。利用信息化工具自動完成了合格、包絡(luò)分析,“合格/包絡(luò)”比例達(dá)到95.57%,實現(xiàn)了科研生產(chǎn)模式的改變與升級,從以人為中心的研制模式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)模型為中心的研制模式,做到關(guān)鍵產(chǎn)品質(zhì)量“用數(shù)據(jù)說話”。
支撐了“嫦娥”四號任務(wù)運(yùn)載火箭系統(tǒng)質(zhì)量管理工作,參加了型號出廠評審,作為產(chǎn)品質(zhì)量放行的依據(jù)之一。為其他型號、項目、流程優(yōu)化、轉(zhuǎn)型升級提供了借鑒和解決方案。
通過在運(yùn)載火箭典型產(chǎn)品上的初步探索與實踐表明,基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理方法能夠提高質(zhì)量管理工作的效率和效益,順應(yīng)時代發(fā)展的需求,是航天產(chǎn)品質(zhì)量管理工作改進(jìn)和優(yōu)化的重要發(fā)展方向之一。為推動基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的質(zhì)量管理,實現(xiàn)基于質(zhì)量數(shù)據(jù)和算法的人工智能質(zhì)量決策,必須充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),從產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動化與電子化檢測、存貯、傳遞等基礎(chǔ)工作入手,加大建設(shè)和投入;必須加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用研究,將技術(shù)與工程緊密結(jié)合,突出重點、分步推進(jìn),逐步實現(xiàn)航天質(zhì)量管理模式的轉(zhuǎn)變,支撐和促進(jìn)航天事業(yè)的發(fā)展。