栗仕強，臧陽陽，梁昭磊，汪啟華

（中國航空綜合技術(shù)研究所，北京 100028）

0 引言

產(chǎn)品質(zhì)量已經(jīng)成為產(chǎn)品核心競爭力的重要體現(xiàn)，產(chǎn)品質(zhì)量的波動由制造過程多種因素共同影響，使得人們對制造過程質(zhì)量影響因素的監(jiān)控、分析有極大需求[1，2]。因此，通過對制造過程質(zhì)量影響因素的數(shù)據(jù)采集、整理和存儲，構(gòu)建合理、高效的制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅(qū)動的質(zhì)量分析方法提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對于提升產(chǎn)品質(zhì)量具有重要作用[3]。

本文中制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集指產(chǎn)品制造過程中與產(chǎn)品質(zhì)量特性形成相關(guān)的過程因素數(shù)據(jù)和檢驗檢測數(shù)據(jù)，包含人、機、料、法、環(huán)和測等。目前，制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建具有以下關(guān)鍵共性難題：一是質(zhì)量數(shù)據(jù)收集的完整性較差，傳統(tǒng)制造過程數(shù)據(jù)面向生產(chǎn)任務(wù)收集，而非以質(zhì)量分析為目的，部分質(zhì)量因素沒有受到關(guān)注；二是存在“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，難以集成和共享[4]，制造質(zhì)量數(shù)據(jù)一般存儲在不同業(yè)務(wù)部門，可能采用不同的分類編目方法，造成了數(shù)據(jù)定義的不一致；由于不同的業(yè)務(wù)需要和信息化建設(shè)水平，普遍存在紙質(zhì)文檔、電子文檔、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等共存的現(xiàn)象，造成了存儲形式的不一致[5]。三是制造質(zhì)量數(shù)據(jù)的可利用性較低，數(shù)據(jù)的整理分析工作存在欠缺，不同的數(shù)據(jù)采集方式使得數(shù)據(jù)整理方法不同，需要系統(tǒng)的開展質(zhì)量數(shù)據(jù)的分類及關(guān)聯(lián)性分析工作。

近年來，質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建引起了工業(yè)界和學術(shù)界廣泛關(guān)注。各領(lǐng)域制造企業(yè)開始規(guī)劃布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G基建等基礎(chǔ)設(shè)施，為制造過程數(shù)據(jù)的采集、融合、存儲及互聯(lián)互通提供了資源基礎(chǔ)[6]；西門子、阿里巴巴、華為、航天云網(wǎng)等企業(yè)也一直致力于構(gòu)建工業(yè)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)集的云平臺，為基于數(shù)據(jù)服務(wù)的故障分析、質(zhì)量監(jiān)控、反饋優(yōu)化等提供了平臺基礎(chǔ)[7]。目前針對質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建研究已有部分進展，唐曉青等[8]建立了以產(chǎn)品物料清單（BOM）為組織管理形式的面向產(chǎn)品全壽命周期的質(zhì)量數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了產(chǎn)品全壽命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)的初步集成。溫明川等[9]采用了基于制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）的裝配質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了質(zhì)量數(shù)據(jù)的初步集成。劉明周等[10]提出了以品質(zhì)物料清單為基礎(chǔ)的質(zhì)量數(shù)據(jù)管理方法，較好實現(xiàn)了質(zhì)量數(shù)據(jù)有效、有序的組織。總體來說，大多數(shù)方法僅針對特定應(yīng)用場景，對質(zhì)量數(shù)據(jù)的整理分析不夠系統(tǒng)，對影響制造過程產(chǎn)品質(zhì)量的因素關(guān)聯(lián)性和完整性考慮不足。

因此，本文提出用于質(zhì)量分析建模為目的的制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程和方法，為復雜產(chǎn)品制造過程質(zhì)量分析和管控提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 明確質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素

1.1 分析制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)的來源

制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)不僅來源于產(chǎn)品的制造階段，還應(yīng)包括前期論證、設(shè)計、研制、實驗和運維等質(zhì)量信息，這些數(shù)據(jù)通常分布于不同的信息系統(tǒng)和部門，如圖1所示。

圖1 不同過程制造質(zhì)量數(shù)據(jù)來源

前期論證及設(shè)計階段的質(zhì)量信息在構(gòu)建質(zhì)量數(shù)據(jù)集時需要適時考慮。如在前期論證以及設(shè)計階段已經(jīng)明確的關(guān)鍵質(zhì)量特性信息。

制造階段是質(zhì)量數(shù)據(jù)的主要來源，結(jié)合復雜產(chǎn)品制造過程劃分階段，主要包括原材料數(shù)據(jù)、生產(chǎn)工藝過程數(shù)據(jù)、試驗檢測數(shù)據(jù)以及包裝與交付數(shù)據(jù)等。

產(chǎn)品使用階段暴露出的質(zhì)量問題通常需要反饋到產(chǎn)品設(shè)計與制造過程中，促進產(chǎn)品的改進和優(yōu)化，這些質(zhì)量信息同樣需要收集和整理，它們能夠為產(chǎn)品質(zhì)量的深度分析提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

另外，部分經(jīng)驗數(shù)據(jù)、歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)分析結(jié)果以及實驗設(shè)計數(shù)據(jù)等對產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生重要影響，這些數(shù)據(jù)同樣不可忽略。

1.2 明確制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素

結(jié)合制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)的來源，以生產(chǎn)過程為主線，借助“5M1E”方法，分別從過程維度、質(zhì)量影響因素維度、數(shù)據(jù)存儲維度展開梳理制造過程質(zhì)量影響因素和質(zhì)量特性指標，并通過過程因素的實例化，形成具體產(chǎn)品的制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)要素集合，如圖2所示。

圖2 制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素

1）過程維度。結(jié)合產(chǎn)品論證、設(shè)計和使用過程信息，對產(chǎn)品制造過程各類信息進行梳理，形成質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素，主要包括產(chǎn)品類數(shù)據(jù)、時間類數(shù)據(jù)、組織類數(shù)據(jù)、工藝設(shè)計類數(shù)據(jù)、加工制造類數(shù)據(jù)。

2）質(zhì)量影響因素維度。基于制造BOM和制造質(zhì)量BOM信息展開，對零部件產(chǎn)品加工過程和產(chǎn)品裝配過程從“5M1E”等較為系統(tǒng)的選取制造過程質(zhì)量影響因素[11，12]，包括制造人員信息、設(shè)備信息、加工數(shù)據(jù)、物料質(zhì)量信息、方法質(zhì)量信息、環(huán)境信息、測量信息，系統(tǒng)的明確質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素以及數(shù)據(jù)采集項的數(shù)據(jù)類型、采集頻率、樣本量大小和數(shù)據(jù)格式等要求。

3）數(shù)據(jù)存儲維度。結(jié)合質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲形式和位置，進一步清晰明確質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素，數(shù)據(jù)存儲維度包含：接入質(zhì)量數(shù)據(jù)，如MES、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（PDM）、實驗數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（TDM）、全面質(zhì)量管理系統(tǒng)（TQM）等；生產(chǎn)線設(shè)備自動生成或手工輸入數(shù)據(jù)，如經(jīng)驗數(shù)據(jù)、紙質(zhì)記錄數(shù)據(jù)、excel/word/txt/rpt等非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)等。

2 制造質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方式及預(yù)處理方法

2.1 制造質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方式

為了適應(yīng)制造過程不同的加工形式、人力、成本、進度等要求，質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集方式是多樣的，人工記錄與設(shè)備自動記錄方式并存。根據(jù)采集的手段以及存儲形式，可將采集方式分為：人工記錄方式、移動終端自動識別方式和設(shè)備終端自動采集方式三大類。

1）人工記錄。部分加工過程受制于工藝與過程因素需要，仍采用手工記錄方式進行數(shù)據(jù)采集，它們通常以紙質(zhì)的形式存儲。這種方式較為直接方便，易于管理，但是采集效率低，實時性較差并且數(shù)據(jù)精度難以保證，在后續(xù)數(shù)據(jù)建模和質(zhì)量問題溯源時需要花費較大精力進行集成和校對。

2）移動終端自動識別。條形碼、RFID以及手持等方式的數(shù)據(jù)識別與采集，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動采集、存儲和管理。這種方式較為高效、準確和穩(wěn)定，且成本低廉，加工車間工人可將設(shè)備采集到的信息通過以太網(wǎng)傳遞給數(shù)據(jù)庫，但這種方式存在編碼信息污損、人工參與等帶來的誤檢或漏檢。

3）設(shè)備終端自動采集。這種方式在制造過程質(zhì)量管控活動中廣泛使用，它們能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集，采集數(shù)據(jù)量較大，一般需要數(shù)據(jù)特征提取和變換才能用于建模。

在進行制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素采集時，需要結(jié)合實際質(zhì)量數(shù)據(jù)分析和檢測效率的需要，綜合采用不同的數(shù)據(jù)采集方式，以提高數(shù)據(jù)采集的準確度和穩(wěn)定性。

2.2 制造質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)處理

實際制造過程數(shù)據(jù)易受到外部干擾，直接采集數(shù)據(jù)的準確性和適用性難以保證，一般不能直接用于產(chǎn)品質(zhì)量分析與建模，通常需要對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

1）數(shù)據(jù)異常值處理

數(shù)據(jù)異常值處理是去除數(shù)據(jù)集中的干擾數(shù)據(jù)并修正異常數(shù)據(jù)，以提高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的準確性和適用性。不同采集方式和存儲形式帶來的數(shù)據(jù)異常類型不一樣，手工記錄方式獲得的紙質(zhì)、光盤等數(shù)據(jù)，可能存在空值、漏讀、誤讀、孤立點等問題，在構(gòu)建質(zhì)量數(shù)據(jù)集時需要進行數(shù)據(jù)檢驗和數(shù)據(jù)填補；自動采集數(shù)據(jù)受工作環(huán)境的影響，存在噪聲等干擾，在構(gòu)建質(zhì)量數(shù)據(jù)集時一般需要進行濾波、降噪、平滑等數(shù)據(jù)清洗工作。結(jié)合不同異常類型需要采取針對性的處理方法，主要的處理措施如表1所示。

表1 異常數(shù)據(jù)處理措施

2）數(shù)據(jù)可信度檢驗

數(shù)據(jù)是測量的結(jié)果，測量系統(tǒng)的波動過大會造成數(shù)據(jù)本身的可信度降低，使得質(zhì)量分析模型結(jié)果不準確。因此，在質(zhì)量數(shù)據(jù)采集之前，需要對數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進行測量系統(tǒng)分析與評價，了解度量錯誤對數(shù)據(jù)采集的影響，并對造成測量系統(tǒng)波動的問題進行修正。

測量系統(tǒng)分析需評價數(shù)據(jù)結(jié)果的準確性和精確性。針對計量型測量系統(tǒng)，需要對測量系統(tǒng)開展穩(wěn)定性、偏倚、線性以及重復性和再現(xiàn)性等分析，通常采用作圖法、方差分析法、極差法等；針對計數(shù)型測量系統(tǒng)，一般從系統(tǒng)的有效性、漏判率、誤判率等方面進行分析，通常采用假設(shè)檢驗方法、交叉表等來確定。

3 構(gòu)建制造過程因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系和映射關(guān)系

產(chǎn)品質(zhì)量特性是多個制造過程因素共同作用、相互影響的結(jié)果，制造過程因素通過影響零部件質(zhì)量特性從而影響產(chǎn)品的綜合質(zhì)量特性。在進行制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建時，為了便于質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析和理解，需要考慮制造過程因素之間的影響關(guān)系以及制造過程因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射關(guān)系，實現(xiàn)產(chǎn)品制造質(zhì)量數(shù)據(jù)從分散到集成、從無序到有序，提高質(zhì)量數(shù)據(jù)的交互性和應(yīng)用性。

1）制造過程因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

產(chǎn)品制造質(zhì)量數(shù)據(jù)不僅存在因分散在不同的生產(chǎn)部門和信息系統(tǒng)中導致的數(shù)據(jù)冗余，而且存在由于數(shù)據(jù)之間相互影響導致的屬性冗余。在構(gòu)建質(zhì)量數(shù)據(jù)集時通過分析過程因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成產(chǎn)品過程因素影響關(guān)系鏈，完成制造過程冗余質(zhì)量因素的識別、判定和處理。

在判定冗余質(zhì)量因素時，重點從因果關(guān)系、時間序列關(guān)系、前后銜接關(guān)系、層次關(guān)系等展開，并結(jié)合工程機理、工藝經(jīng)驗和數(shù)據(jù)特征，采取針對性的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析方法。對于數(shù)據(jù)量較少的過程因素、經(jīng)驗數(shù)據(jù)等，常采用DEMATEL方法、模糊函數(shù)、通用生成函數(shù)等方法[13，14]；對于數(shù)據(jù)量較大的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，常采用主成分分析、獨立成分分析、多元回歸分析、相關(guān)性分析、頻繁模式挖掘以及因子分析等方法。

在構(gòu)建質(zhì)量數(shù)據(jù)集時，對于冗余因素，根據(jù)實際建模需求，選擇合理的因素予以刪除；對于具有相關(guān)關(guān)系的因素集，可根據(jù)數(shù)學關(guān)系或機理關(guān)系進行因素變換。

2）制造過程因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射關(guān)系

當產(chǎn)品性能出現(xiàn)質(zhì)量問題時，為了能夠追溯具體的制造過程因素，需要構(gòu)建制造過程因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射關(guān)系，打通制造過程影響因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性之間的“壁壘”。

制造過程因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射關(guān)系包含兩個層級，如圖3所示。一是工藝過程因素與零部件質(zhì)量特性之間的映射，實現(xiàn)工序級過程因素到零部件質(zhì)量特性的傳遞。主要梳理制造過程各因素對零部件質(zhì)量特性形成過程的影響關(guān)系，一般需要對時間信號、空間信號等進行特征提取，例如，表面粗糙度指標是受機床在一段時間內(nèi)的加工信號影響的，加工過程因素與粗糙度指標是“多對一”的映射關(guān)系。二是零部件質(zhì)量特性與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射，實現(xiàn)零部件級質(zhì)量特性到產(chǎn)品質(zhì)量特性的傳遞。主要分析零部件到產(chǎn)品的組成關(guān)系，從而形成質(zhì)量特性傳遞鏈，例如，汽輪機主軸的表面粗糙度對汽輪機的旋轉(zhuǎn)精度、運行平穩(wěn)性以及可靠性等產(chǎn)生重要影響，主軸表面粗糙度和汽輪機運行性能是“一對一/多”的映射。

圖3 制造過程因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射關(guān)系

4 搭建產(chǎn)品制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集管理平臺

從目前產(chǎn)品制造過程的質(zhì)量分析需求、制造業(yè)信息化現(xiàn)狀、管理現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)現(xiàn)狀出發(fā)[15，16]，本文提出質(zhì)量數(shù)據(jù)集管理平臺的功能架構(gòu)包含基礎(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)應(yīng)用功能模塊、數(shù)據(jù)可視化模塊五部分，如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)功能架構(gòu)圖

基礎(chǔ)模塊：包含用戶管理、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)庫管理、工作流管理、菜單管理、日志管理等，實現(xiàn)系統(tǒng)級、用戶級的個性化配置。

數(shù)據(jù)采集模塊：包含數(shù)據(jù)編碼管理、數(shù)據(jù)配置、數(shù)據(jù)集成管理等，對數(shù)據(jù)元素進行描述，形成完整的數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)從人工檢測、傳感器采集、數(shù)字化掃描檢測、現(xiàn)場終端采集、ERP/MES系統(tǒng)等的數(shù)據(jù)接入和管理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：包含空值檢測與處理算法、異常值檢測與處理算法等，實現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的過濾與清洗。

數(shù)據(jù)應(yīng)用功能模塊：包含數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)特征變換和提取、關(guān)聯(lián)關(guān)系分析、數(shù)據(jù)集組成要素動態(tài)管理、綜合查詢等，滿足數(shù)據(jù)的多樣化應(yīng)用需求。

數(shù)據(jù)可視化功能模塊：包含報表管理功能、圖表管理功能、原型分享功能等。幫助用戶直觀的分析數(shù)據(jù)，方便多人合作了解數(shù)據(jù)規(guī)律。

5 平臺應(yīng)用

依據(jù)前文研究所提出的質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程，該平臺在某航空高精度產(chǎn)品裝配過程中進行了應(yīng)用。該航空產(chǎn)品涉及機械學、光學、電子科學、力學等多門學科。其裝配過程產(chǎn)生大量的過程數(shù)據(jù)和檢驗檢測數(shù)據(jù)，包含人員、設(shè)備、工裝、檢驗、工藝、制造和質(zhì)量管理等，數(shù)據(jù)存儲分散、類型多樣且相互關(guān)聯(lián)。

首先，梳理該航空產(chǎn)品裝配過程工序57道，形成了產(chǎn)品維、工藝設(shè)計維、時間維和組織維的多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，獲得了數(shù)據(jù)集組成要素包括零件耗損、制造設(shè)備、檢驗設(shè)備等，明確了該產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)集組成要素。

接下來，以該航空產(chǎn)品編號為索引，主要采集的質(zhì)量數(shù)據(jù)有PDM、TDM、MES、TPS、PMIS、FMEA等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及word/excel/txt/rpt等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成了核心工藝參數(shù)記錄700萬條，單個產(chǎn)品的數(shù)據(jù)屬性2000多條，其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2G左右，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)4G左右；在數(shù)據(jù)預(yù)處理時，發(fā)現(xiàn)并修正空值異常數(shù)據(jù)2500多條，檢測的異常值將近4000條，改進和修正數(shù)據(jù)采集方法和工具37處。

繼而，通過頻繁模式挖掘算法、層次分析等方法構(gòu)建了制造過程因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和單個產(chǎn)品與2000多條數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，形成了22個元數(shù)據(jù)模型，建立了該航空產(chǎn)品與加工過程質(zhì)量特性的傳遞鏈。

最后，開發(fā)了該航空產(chǎn)品的制造質(zhì)量數(shù)據(jù)集管理平臺，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的信息化管理，固化了制造質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、錄入、檢測、清洗和檢驗等數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程。

6 結(jié)語

本文針對目前質(zhì)量數(shù)據(jù)收集不完整、采集準確性有待提高、質(zhì)量數(shù)據(jù)可用性差的現(xiàn)狀，提出了面向制造過程質(zhì)量分析與建模的數(shù)據(jù)集總體構(gòu)建流程。分析了制造過程質(zhì)量數(shù)據(jù)的來源，明確了質(zhì)量數(shù)據(jù)集要素組成；研究了與不同數(shù)據(jù)采集方式相匹配的預(yù)處理方法；探討了過程因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及過程因素與產(chǎn)品質(zhì)量特性的映射關(guān)系分析方法；最后提出了產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)集管理平臺構(gòu)建方法，并成功應(yīng)用于某航空產(chǎn)品裝配過程的質(zhì)量數(shù)據(jù)管理中，為制造過程質(zhì)量分析與管控、質(zhì)量預(yù)測、質(zhì)量評估、質(zhì)量問題追溯提供了數(shù)據(jù)支撐。