基于商務(wù)智能的航天型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題分析技術(shù)

◎北京航空航天大學(xué) 高云琦 王美清

北京控制與電子技術(shù)研究所 林秋

基于商務(wù)智能的航天型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題分析技術(shù)

◎北京航空航天大學(xué) 高云琦 王美清

北京控制與電子技術(shù)研究所 林秋

航天型號(hào)產(chǎn)品由于其產(chǎn)品組成復(fù)雜、產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜、制造流程復(fù)雜、試驗(yàn)維護(hù)復(fù)雜、工作環(huán)境復(fù)雜,因此在研制過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的質(zhì)量問題。從問題中學(xué)習(xí)是航天企業(yè)不斷完善其產(chǎn)品質(zhì)量保證體系的有效途徑與方法,質(zhì)量問題歸零管理即是以一種通過(guò)自底向上的質(zhì)量問題分析與閉環(huán)控制方法。企業(yè)通過(guò)開展質(zhì)量問題歸零管理積累了大量的質(zhì)量問題現(xiàn)象描述、原因分析以及解決措施信息,這些質(zhì)量問題信息形成了企業(yè)的質(zhì)量智力資產(chǎn),為企業(yè)解決質(zhì)量問題提供了可以借鑒的經(jīng)驗(yàn)和參考。

學(xué)者們針對(duì)質(zhì)量問題分析的技術(shù)與方法展開了大量的研究,采用工作流技術(shù)對(duì)質(zhì)量問題歸零流程進(jìn)行建模,并對(duì)如何提高歸零管理效率展開研究。隨著企業(yè)質(zhì)量管理信息化的推進(jìn),不少企業(yè)建立了自己的質(zhì)量管理信息系統(tǒng),并積累了大量的質(zhì)量信息。而針對(duì)企業(yè)對(duì)大量質(zhì)量信息的分析處理需求,采用商務(wù)智能技術(shù)對(duì)質(zhì)量問題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,對(duì)基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的質(zhì)量信息系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)展開研究,并基于Oracle數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)引擎提供的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建功能進(jìn)行了系統(tǒng)開發(fā)。但上述研究主要集中于對(duì)具體業(yè)務(wù)簡(jiǎn)單分散的統(tǒng)計(jì)和型號(hào)產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)包的歸集,對(duì)于多家參研單位異地協(xié)同、跨管理層級(jí)、跨研制階段的質(zhì)量問題數(shù)據(jù)資源整合、綜合分析與利用方面的研究依然薄弱。

一、質(zhì)量問題數(shù)據(jù)整合需求分析

航天型號(hào)研制是典型的“小核心、大協(xié)作”模式,各參研廠所負(fù)責(zé)型號(hào)各組成部分的研制與生產(chǎn),院級(jí)部門負(fù)責(zé)整個(gè)型號(hào)研制與生產(chǎn)的管理和協(xié)調(diào)工作。各廠所都構(gòu)建了自己的質(zhì)量管理信息系統(tǒng),對(duì)所承擔(dān)的研制任務(wù)在執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生的質(zhì)量問題信息進(jìn)行管理,但型號(hào)產(chǎn)品作為一個(gè)有機(jī)的整體,院級(jí)管理部門需要從系統(tǒng)的角度對(duì)各參研單位和各組成部分在各個(gè)研制階段與時(shí)間截面產(chǎn)生的質(zhì)量問題進(jìn)行綜合分析,并從眾多的質(zhì)量問題中找到共性問題和關(guān)聯(lián)關(guān)系。院級(jí)質(zhì)量管理部門對(duì)型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題的管理需求主要包括：

系統(tǒng)性。各參研企業(yè)作為型號(hào)研制體系組織結(jié)構(gòu)的組成部分,負(fù)責(zé)型號(hào)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)中部分產(chǎn)品的研發(fā),各個(gè)質(zhì)量信息源在物理上相互獨(dú)立,但邏輯上構(gòu)成統(tǒng)一整體,院級(jí)質(zhì)量部門需要跨管理層級(jí)、跨組織層級(jí)整合質(zhì)量問題數(shù)據(jù)。

多維性。質(zhì)量問題信息涉及組織結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、發(fā)生原因、研制階段和產(chǎn)生時(shí)間等多個(gè)維度,各維度包括不同的層次,院級(jí)質(zhì)量部門需要從多維度整合質(zhì)量數(shù)據(jù),從不同維度、不同粒度考察質(zhì)量數(shù)據(jù)。

關(guān)聯(lián)性。質(zhì)量數(shù)據(jù)不同維度之間相互關(guān)聯(lián),需要對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度、不同層次的關(guān)聯(lián)分析挖掘,找出影響質(zhì)量問題各因素間潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為型號(hào)研制質(zhì)量改進(jìn)提供決策依據(jù)。

可視化。直觀的可視化表達(dá)是實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)集深入洞察的有效手段,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量問題的有效分析,需要對(duì)質(zhì)量問題多維數(shù)據(jù)集的分析結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)與展示,以提高數(shù)據(jù)的可利用性。

二、型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題數(shù)據(jù)管理

1．型號(hào)研制質(zhì)量問題數(shù)據(jù)管理模型

質(zhì)量問題信息數(shù)據(jù)整合涉及研究院和參研企業(yè)兩級(jí),涵蓋組織、產(chǎn)品、型號(hào)等多個(gè)維度,需要跨層級(jí)整合質(zhì)量數(shù)據(jù),從不同維度、不同粒度考察質(zhì)量數(shù)據(jù),商務(wù)智能為大量業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)多維度整合和分析挖掘提供了技術(shù)支持。筆者運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)航天型號(hào)研制體系中的海量質(zhì)量問題數(shù)據(jù)進(jìn)行了面向主題的多維度整合,構(gòu)建起跨組織結(jié)構(gòu)、跨產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、跨研制階段的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。基于商務(wù)智能的型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題數(shù)據(jù)管理模型如圖1所示。

可知1mol與足量H+作用時(shí),最多消耗4molH+。構(gòu)建好了定量關(guān)系,在分析具體問題或者書寫方程式時(shí),都會(huì)快人一步。

圖1 基于商務(wù)智能的型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題數(shù)據(jù)管理模型

該模型包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)抽取與加載、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建和多維數(shù)據(jù)分析與挖掘4個(gè)層次。其中,數(shù)據(jù)源為來(lái)自各參研廠所質(zhì)量管理信息系統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),包括與質(zhì)量問題信息相關(guān)的產(chǎn)品型號(hào)信息、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)信息、組織信息等,為數(shù)據(jù)的抽取提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)抽取與加載層則依據(jù)所構(gòu)建的質(zhì)量問題主題事實(shí)信息與維度信息模型,從各廠所的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取質(zhì)量問題數(shù)據(jù),并基于數(shù)據(jù)加載策略構(gòu)建質(zhì)量問題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);多維數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)觿t是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的多維數(shù)據(jù)集開展面向質(zhì)量問題的多維檢索、分析與挖掘,包括對(duì)數(shù)據(jù)的切片、切塊、上卷、下鉆、關(guān)聯(lián)分析等。

2．面向質(zhì)量問題的多維數(shù)據(jù)集建模

在基于商務(wù)智能的質(zhì)量問題數(shù)據(jù)組織管理中,以質(zhì)量問題為主題的多維數(shù)據(jù)集模型構(gòu)建是關(guān)鍵。筆者采用星型模型構(gòu)建了質(zhì)量問題多維數(shù)據(jù)邏輯模型,以質(zhì)量問題計(jì)數(shù)和質(zhì)量問題所造成的內(nèi)部損失作為主題事實(shí),從組織、時(shí)間、產(chǎn)品、原因、型號(hào)、研制階段和處理方法等不同維度考察質(zhì)量問題信息。

以質(zhì)量問題為主題的多維數(shù)據(jù)集信息組成見表1。

表1 多維數(shù)據(jù)集信息組成

3．?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建

質(zhì)量問題數(shù)據(jù)源。質(zhì)量問題分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源來(lái)自各參研廠所質(zhì)量管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。由于質(zhì)量問題多維分析的需要,在提取面向質(zhì)量問題主題的數(shù)據(jù)集時(shí),需要從來(lái)自不同參研廠所的質(zhì)量管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)、質(zhì)量問題、問題原因等邏輯上相互獨(dú)立的數(shù)據(jù)信息,并通過(guò)轉(zhuǎn)換、清洗和加載來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建。

質(zhì)量問題數(shù)據(jù)提取策略。在面向質(zhì)量問題分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建過(guò)程中,從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取質(zhì)量問題事實(shí)信息和維度信息是關(guān)鍵。其中產(chǎn)品信息、組織人員信息等一般以遞歸的層次結(jié)構(gòu)形式表達(dá)存儲(chǔ),質(zhì)量問題事實(shí)信息則存儲(chǔ)在質(zhì)量問題業(yè)務(wù)表中。

質(zhì)量管理系統(tǒng)中的組織信息儲(chǔ)存在人員、部門、企業(yè)等幾張關(guān)系表中,并且以結(jié)構(gòu)樹的形式展現(xiàn),操作者、班組、車間、生產(chǎn)廠和院所對(duì)應(yīng)組織結(jié)構(gòu)樹中不同層次的節(jié)點(diǎn),可由唯一的層次編碼識(shí)別(見圖2)。

歷表人員表,以操作者層次編碼為索引,取得與操作者有關(guān)的院所層次、廠層次、車間層次、班組層次、操作者層次的信息并逐條插入組織維度表中。若組織維度信息所抽取字段值為空或不完整則由默認(rèn)值填充。產(chǎn)品維度和原因維度信息的加載更新與組織維度類似。

圖2 組織結(jié)構(gòu)更新

三、型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題分析系統(tǒng)開發(fā)

1．系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于商務(wù)智能的質(zhì)量問題分析系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。

質(zhì)量數(shù)據(jù)資源以數(shù)據(jù)表形式存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,通過(guò)多維數(shù)據(jù)集模式Schema文件將事實(shí)表和維度表映射成為OLAP服務(wù)器可識(shí)別的質(zhì)量問題多維數(shù)據(jù)集,OLAP服務(wù)器通過(guò)多維表達(dá)式MDX來(lái)操作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中多維數(shù)據(jù)集,將符合條件的數(shù)據(jù)立方返回到Web服務(wù)器端,在瀏覽器中以圖表的形式展現(xiàn)給用戶,系統(tǒng)支持將多維查詢結(jié)果導(dǎo)出為ARFF格式文件。

2．系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

基于商務(wù)智能的質(zhì)量問題分析系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖4所示。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)面向主題的多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊、上卷、下鉆和旋轉(zhuǎn)等多維交互式查詢操作,同時(shí)可根據(jù)多維數(shù)據(jù)集度量指標(biāo)做數(shù)據(jù)鉆取,查詢結(jié)果以報(bào)表和圖表的形式展現(xiàn)給用戶。

其中,多維數(shù)據(jù)集模式文件中定義了組成多維數(shù)據(jù)集的事實(shí)度量指標(biāo)和各維度及維度中層次。

3．關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)文件

ARFF文件由頭信息和數(shù)據(jù)信息2個(gè)部分構(gòu)成。其中,頭信息包括對(duì)關(guān)系和屬性的聲明,數(shù)據(jù)信息是一個(gè)二維表,行為實(shí)例列為屬性。

多維數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)由指標(biāo)信息和維度信息組成。一個(gè)維度對(duì)應(yīng)ARFF文件中一個(gè)屬性,維度信息的取值集合就是屬性的取值集合。一條數(shù)據(jù)中的維度信息對(duì)應(yīng)ARFF文件中一條記錄。

圖3 系統(tǒng)架構(gòu)

圖4 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

四、系統(tǒng)應(yīng)用

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的質(zhì)量問題分析系統(tǒng)已在某航天型號(hào)研制體系中進(jìn)行了初步應(yīng)用。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從下級(jí)參研廠所運(yùn)行的質(zhì)量管理信息系統(tǒng)中抽取質(zhì)量問題數(shù)據(jù),并經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、清洗和加載建立了運(yùn)行于院級(jí)的面向質(zhì)量問題主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。院級(jí)的質(zhì)量管理人員借助該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量問題信息的多維度分析、查詢以及質(zhì)量問題間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘,為型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題分析與型號(hào)研制質(zhì)量改進(jìn)提供了決策依據(jù)和工具支持。

筆者將商務(wù)智能技術(shù)運(yùn)用于型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題數(shù)據(jù)的整合與綜合分析中,構(gòu)建了基于商務(wù)智能的支持院所兩級(jí)的型號(hào)研制過(guò)程質(zhì)量問題數(shù)據(jù)管理模型,提出了面向質(zhì)量問題主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的方法,開發(fā)了基于商務(wù)智能的質(zhì)量問題分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量問題多維度查詢、統(tǒng)計(jì)分析、質(zhì)量問題間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘等,有效提升了企業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)資源整合管理與綜合分析利用能力,為航天型號(hào)研制過(guò)程中的質(zhì)量問題改進(jìn)提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

論文支持項(xiàng)目：基金項(xiàng)目——國(guó)防技術(shù)基礎(chǔ)研究資助項(xiàng)目（JSZL2014204A002）