姜麗雁，張 東，唐 凱，李晶欣，胡琮瑋

（大連船舶重工集團有限公司，遼寧大連 116000）

0 引 言

近年來，我國的船舶工業(yè)得到了迅猛發(fā)展，行業(yè)面貌發(fā)生了根本性變化，已能建造質量優(yōu)良的滿足各船級社規(guī)范要求的船舶，年造船總量居世界第一。雖然我國已成為船舶制造大國，但仍不是船舶制造強國。打造中國制造新優(yōu)勢，實現(xiàn)由制造大國向制造強國轉變，對于我國新時期的經濟發(fā)展而言尤為重要和迫切。近年來，我國船舶產品的制造水平和質量有了顯著提升，但整體上看，與其他造船強國相比仍有差距，其中之一就是制造過程中信息化的應用存在差距，尤其是先行階段的車間制造方面，差距更為明顯，目前國內大多數(shù)船廠的質量信息仍以人工記錄和整理為主，綜合分析統(tǒng)計工作比較粗放，準確率低，管理人員在遇到質量問題時，基本上依靠經驗進行總結，而不是通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計進行總結，做出的決策難免出現(xiàn)偏差。

焊接質量管理是船舶企業(yè)信息化、數(shù)字化與焊接業(yè)務水平相結合的體現(xiàn)，特別是質量數(shù)據(jù)可追溯。在焊接領域，無論是焊接過程還是質量檢驗，都需要數(shù)據(jù)的支持，焊接作為重要的工藝流程，其質量是影響產品質量的關鍵因素，利用軟件系統(tǒng)對焊接質量進行溯源有助于精確和高效地定位影響因素的源頭。本文主要以船體結構制造焊接品質分析為研究對象，重點研究基于大數(shù)據(jù)的船體結構制造品質。相比傳統(tǒng)模式，本文的研究能有效降低品質報驗差錯率。

隨著國家新基建的提出，企業(yè)信息化技術不斷發(fā)展、深化。特別是近年來隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術的不斷發(fā)展，企業(yè)管理進一步走向了信息化、智能化。大數(shù)據(jù)技術是新一代信息技術的基礎和核心，大數(shù)據(jù)是各種類型小數(shù)據(jù)的集合，通過對各種類型小數(shù)據(jù)進行整合、集成處理，從中挖掘出潛在的價值。目前，大數(shù)據(jù)技術已進入應用發(fā)展階段。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)已不是企業(yè)生產中無價值的“副產物”，而是一種可再生、價值巨大的生產信息資源。尤其是船舶行業(yè)，其海量的數(shù)據(jù)中蘊含有大量信息，通過對數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，不僅能準確描述和解釋現(xiàn)有的現(xiàn)象，而且能預測未來。大數(shù)據(jù)已深入到實際生產運營中的各個環(huán)節(jié)，賦予企業(yè)更多可能性。大數(shù)據(jù)技術是實現(xiàn)船舶現(xiàn)代化生產，指導船舶行業(yè)向智能化轉變的核心技術之一。

1 相關工作

近年來，隨著我國制造企業(yè)逐步向數(shù)字化、智能化方向轉型，企業(yè)的內外部環(huán)境發(fā)生了很大變化，尤其船舶行業(yè)，面臨著各種挑戰(zhàn)。從外部環(huán)境看，市場對產品研發(fā)生產過程的質量監(jiān)管越來越嚴格，對產品的檢驗指標提出了更嚴苛的要求。在市場全球化、技術與產業(yè)不斷升級的背景下，國內外船舶企業(yè)之間圍繞產品技術指標、質量、成本和交期的競爭越來越激烈。在內部經營管理方面，隨著新生勞動力減少、人力成本上升、管理形式互聯(lián)網(wǎng)化，以及智能終端和數(shù)字化設備逐漸普及，傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式和方法迎來了全新的挑戰(zhàn)，需采取新的管理模式、方法和手段應對，以實現(xiàn)企業(yè)內部的高效協(xié)同和人性化管理。

在船體結構制造中，焊接質量檢驗主要包括外觀檢驗和探傷檢驗。根據(jù)質量檢驗標準，焊接質量優(yōu)劣的判斷依據(jù)是：根據(jù)既定的驗收標準和船體結構焊接工藝規(guī)程，對不合格的產品進行質量追溯和修復。隨著焊接技術的發(fā)展和信息化管理水平的提升，焊接質量的追溯管理備受關注。焊接質量是結構制造中“人、機、料、法、環(huán)”等要素共同作用的結果，是分段產品的固有特性。當有不合格產品出現(xiàn)時，要求可追溯導致問題出現(xiàn)的鋼材、焊材材質和加工人員等各方面的因素。因此，若要實現(xiàn)分段質量可追溯，必須精確地完成對上述各項數(shù)據(jù)的追蹤和溯源。應用大數(shù)據(jù)技術，可幫助企業(yè)進行質量追溯，發(fā)現(xiàn)產品制造過程中的關聯(lián)環(huán)節(jié)和潛在問題，精確定位問題的源頭，改善生產制造流程，降低品質報驗差錯率，最終提高生產效益。

2 船舶行業(yè)大數(shù)據(jù)

在船舶行業(yè)，數(shù)據(jù)產生的數(shù)量、速度、種類和準確性等帶來的問題無處不在，企業(yè)若要更好地利用這些數(shù)據(jù)，對其進行準確描述和全局共享是關鍵。

2.1 大數(shù)據(jù)定義

大數(shù)據(jù)的大小是一個相對概念，沒有嚴格標準，與使用目標有關。應用大數(shù)據(jù)的目的是發(fā)現(xiàn)新的關聯(lián)規(guī)則，而不是追求數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)增長的動力源于實際應用。

船舶行業(yè)的大數(shù)據(jù)是指從生產現(xiàn)場到企業(yè)頂層運營所有生成、交換和集成的數(shù)據(jù)，包含所有與制造有關的業(yè)務數(shù)據(jù)和衍生的附加數(shù)據(jù)，且隨著制造過程的高速推進，大數(shù)據(jù)能體現(xiàn)出極強的實時性；同時，大數(shù)據(jù)是具有海量、高增長率和多樣化特征的信息資產，廣泛存在于企業(yè)各類應用系統(tǒng)中。相對于其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)，船舶行業(yè)的大數(shù)據(jù)存在具體物理含義，優(yōu)化決策結果能在企業(yè)中得到實施驗證，是企業(yè)信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)彼此交互的橋梁。

2.2 大數(shù)據(jù)來源

根據(jù)船舶企業(yè)的體系結構，其大數(shù)據(jù)來源主要包括產品大數(shù)據(jù)、管理大數(shù)據(jù)、產業(yè)鏈大數(shù)據(jù)和外部大數(shù)據(jù)，其中：產品大數(shù)據(jù)指設計、工藝、生產、制造、檢驗和維修等數(shù)據(jù)；管理大數(shù)據(jù)指組織結構和管理制度，包括人力、財務、生產、質量和物資等數(shù)據(jù)；產業(yè)鏈大數(shù)據(jù)指船東、供應商、合同、匯款和滿意度等數(shù)據(jù)；外部大數(shù)據(jù)指市場信息、政策信息和競爭對手信息等數(shù)據(jù)。

3 大數(shù)據(jù)在品質分析中的應用

大數(shù)據(jù)技術是智能制造核心支撐技術之一。大數(shù)據(jù)既是企業(yè)智能化的必然結果，又是企業(yè)智能化的必要條件和基礎。大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)勢之一是預見性，利用大數(shù)據(jù)技術可提前查出制造過程中存在的零件問題和生產上下道工序之間可能產生的因果關系等。

3.1 品質報驗差錯率

本文對品質報驗差錯率的定義是以同車間和同類型分段載體為驗證對象，對報驗各環(huán)節(jié)出現(xiàn)的錯誤信息進行量化統(tǒng)計分析，計算報驗差錯率，計算公式為

式（1）中：Δ為品質報驗差錯率；T為船體分段車間分段報驗從申請、審核、檢驗、結果查詢到返修的流程中出現(xiàn)的錯誤信息數(shù)量之和；T′為船體分段車間分段報驗從申請、審核、檢驗、結果查詢到返修的流程中信息數(shù)量之和；為統(tǒng)計范圍內的分段樣本數(shù)量。

3.2 品質分析

在質量管理中，品質分析是非常重要的部分。加強對不合格產品的管理，不僅能更有效地保證產品的質量，而且能幫助企業(yè)降低生產成本，提高經濟效益。

由于質量特性波動是客觀存在的，現(xiàn)實生產中每道工序的產品都為合格品是很難實現(xiàn)的。船舶生產制造是一個非常復雜的過程，人、機、料、法、環(huán)等要素中的任意一個出現(xiàn)異常都有可能導致最終的產品存在質量問題。同時，由于生產過程數(shù)據(jù)和質量檢驗數(shù)據(jù)具有多樣性，很多不合格品影響因素存在一定的關聯(lián)屬性。

3.2.1 大數(shù)據(jù)分析技術

基于系統(tǒng)的功能結構和實現(xiàn)流程，本文中的大數(shù)據(jù)平臺選用Hadoop平臺。Hadoop是分布式系統(tǒng)的基礎架構。借助Hadoop架構的大數(shù)據(jù)分析平臺，采集不同結構數(shù)據(jù)并接入，研究大數(shù)據(jù)相關算法，發(fā)掘數(shù)據(jù)間的關聯(lián)關系，探查數(shù)據(jù)內容、結構和異常情況，設計并實施數(shù)據(jù)質量業(yè)務規(guī)則，將數(shù)據(jù)質量規(guī)則構建到數(shù)據(jù)集成過程中，按設定的算法重新組織，檢查異常情況并完善規(guī)則。本文建立的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)總體架構見圖1。

圖1 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)總體架構圖

根據(jù)當前船舶企業(yè)質量管理流程，品質分析中大數(shù)據(jù)技術的應用場景是以建造計劃為核心的船舶分段制造過程分析和優(yōu)化。本文主要以船體結構制造中的焊接品質分析為例進行分析。

在進行質量檢驗過程中會出現(xiàn)分段驗收不合格的情況，為保證船體分段的質量滿足要求，實行分段質量控制和管理尤為關鍵。船舶行業(yè)屬于離散制造業(yè)，在生產過程中會產生海量數(shù)據(jù)。船體分段作為由多個船體零件和部件組成的局部結構，其質量問題涉及制造過程中多個環(huán)節(jié)的人、機、料、法、環(huán)等5 個影響產品質量的主要因素，質量問題成因難以定位。因此，利用分段制造過程中的大數(shù)據(jù)分析制造過程中的質量數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則，當有不合格產品出現(xiàn)時，利用推理機制溯源到導致產品不合格的環(huán)節(jié)，并給出改進建議，這對于改進不合格產品而言具有重要意義。

針對質量檢驗環(huán)節(jié)產生的不合格產品數(shù)據(jù)搭建不合格產品質量分析模型，對影響產品質量的因素進行溯源，給出不合格程度和返修建議。

3.2.2 質量溯源模型

本文搭建的質量溯源模型通過輸入不合格產品的生產批次，由后臺程序自動抽取出與該不合格產品相關的影響因素數(shù)據(jù)，輸入后臺算法中，最終得到質量問題溯源結果并顯示在看板上。溯源結果包括各質量成因的影響程度排序圖表和各影響因素的偏差，從而為現(xiàn)場質量問題排查提供參考。本文的質量溯源流程見圖2。

圖2 質量溯源流程

3.2.3 模型算法及其應用

由于船體結構制造的主要特點是大型單件小批量生產，各項目之間的差異性大、個體化強，傳統(tǒng)追溯方法很難滿足該類型產品的質量追溯要求。因此，本文選用貝葉斯網(wǎng)絡模型對焊接質量進行追溯，模型建立過程包括數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)處理、模型建立和結果輸出。

貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)主要是節(jié)點概率的獲取過程，采用報驗單質量評價意見或通過對歷史數(shù)據(jù)進行分析給出先驗數(shù)據(jù)，并對各影響因素進行簡化。在實際建模過程中，由于已知缺陷焊縫的缺陷類型，可將缺陷類型作為中間層，建立完整的貝葉斯網(wǎng)絡模型。即不同的影響因素對不同缺陷的影響程度不同，從而能提高溯源的準確性。貝葉斯網(wǎng)絡模型示意圖見圖3。

圖3 貝葉斯圖形網(wǎng)絡模型示意圖

在貝葉斯網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡的拓撲結構表達的是定性信息，節(jié)點的條件概率表達的是定量信息。在圖3 所示的貝葉斯網(wǎng)絡中，共有9 個隨機變量，假設這些變量都具有2 種狀態(tài)（正常/異常）。通過將所有隨機變量的條件概率相乘，即可得到貝葉斯網(wǎng)絡的聯(lián)合概率分布，從而降低貝葉斯網(wǎng)絡的推理復雜度。

在實際建模過程中，需給定所用網(wǎng)絡模型的先驗概率和影響因素與缺陷種類之間的條件概率。為提高結果的準確度，對于不同的材料和焊工等參數(shù)，應賦予不同的先驗概率。因此，本文采用合格率作為先驗概率的統(tǒng)一值，通過調用數(shù)據(jù)庫中的焊縫檢驗數(shù)據(jù)確定不同參數(shù)下的焊縫合格率，將這些合格率作為模型的輸入量。輸入量為缺陷狀態(tài)、當日溫度和與焊縫有關的管理信息，通過調用建立的貝葉斯網(wǎng)絡，即可得到各變量產生缺陷的概率。通過對這些變量進行排序，即可得到影響焊縫質量的主要因素。

為進一步優(yōu)化溯源結果，選擇在原有網(wǎng)絡的基礎上進行結構優(yōu)化，采用K2 算法，應用貝葉斯評分和爬山法搜索的方法優(yōu)化網(wǎng)絡模型。該算法采用貪婪搜索處理模型選擇問題：先定義一種用來評價網(wǎng)絡結構優(yōu)劣的評分函數(shù)，再從一個網(wǎng)絡開始，根據(jù)事先確定的最大父節(jié)點數(shù)目和節(jié)點次序，選擇分值最高的節(jié)點作為該節(jié)點的父節(jié)點。

圖4為基于貝葉斯網(wǎng)絡的質量溯源頁面，該頁面主要能實現(xiàn)對焊縫缺陷主要影響因素的追蹤。當焊縫出現(xiàn)缺陷時，在質量溯源頁面輸入焊縫編號便可查詢工藝信息，主要包括焊工、材料、環(huán)境、檢測方法和加工方法等。應用前文提到的貝葉斯模型，即可判斷導致焊縫出現(xiàn)缺陷的主要原因。利用餅狀圖可更加直觀地表示導致焊縫出現(xiàn)缺陷的原因，除了最可能的影響因素以外，還能提供其他影響因素，便于對缺陷情況進行更加全面的分析。

圖4 基于貝葉斯網(wǎng)絡的質量溯源頁面

在試驗階段，基于本文搭建的模型，采用廠內實際生產數(shù)據(jù)，輸入不合格產品部件號和焊縫編號，4.9 s之后輸出溯源結果，試驗驗證當前模型的精度和速度均滿足基本應用要求。同時，通過對焊縫質量影響因素進行分析和記錄，可避免以后的生產中出現(xiàn)同類問題。

4 結 語

企業(yè)要解決產品質量不合格的問題，降低品質報驗差錯率，合理處置不合格產品，防止不合格產品再次出現(xiàn)，需找出導致產品不合格的根本原因。品質分析是質量管理的關鍵，質量是企業(yè)生產和發(fā)展的基點和生命線。在船舶企業(yè)中，品質分析是產品質量過程控制的重要環(huán)節(jié)，不僅對不合格品處置意見的提出有很大幫助，而且對以后的預防工作有一定的作用。本文主要借助大數(shù)據(jù)技術對船體結構制造中的品質進行分析。通過實際車間應用驗證，本文研究的質量溯源模型的均方誤差為0.005 7，均方根誤差為0.076，精度和速度均滿足實際應用要求。

目前船舶行業(yè)面臨轉型問題，不僅有迫切的實際應用需求，而且有明確的技術需求和管理需求，大數(shù)據(jù)技術將在船舶行業(yè)轉型中起到重要作用，如何更深入地擴大應用該技術是目前面臨的最關鍵問題。未來，隨著異常診斷模型逐漸成熟，設備的預防維修將是研究的重點。

大數(shù)據(jù)驅動和決策下的造船模式是可持續(xù)發(fā)展模式。應用大數(shù)據(jù)技術，能使企業(yè)在低成本運營的同時，有效實現(xiàn)按需生產、綠色生產，提高經濟效益。