蔡娜 王敬賢 張偉 劉文寶 李艷波 付婉月
(航天標準化與產品保證研究院,北京,100071)
文 摘:從人工智能相關技術出發,根據商業航天元器件供應保證的新需求,探討人工智能在商業航天元器件供應保證中的應用,提出將人工智能技術應用于元器件供應保證系統、元器件的研制生產、元器件的質量保證中,構建起智慧標準、智慧制造和智慧保證三大體系,實施面向商業航天的全新的供應保證模式。
人工智能是機器 (計算機)執行某些與人的智能有關的復雜功能的能力。在20世紀50年代出現的人工智能,是利用計算機模擬人類的學習和推理能力。在計算機性能大幅提升之后,人工智能的深度學習成為可能,讓其在各個領域的應用更為靈活且可靠[1]。人工智能的應用領域包括專家系統、博弈、定理證明、自然語言理解、圖像理解和機器人等[2]。
航天是高技術產業,是前沿技術領域,對人工智能系統需求很大。隨著人工智能技術的迅速發展并逐漸成熟,人工智能技術在航天領域的應用不斷拓展,從衛星上的機械臂,到月球探測器上的空間機器人,再到空間站上的人工智能技術。近年來,在全球新一輪工業革命的大背景下,中國商業航天熱度上升,逐漸成為航天事業發展的一個主要方向。商業航天與軍用和民用航天在運營模式上完全不同,需要構建一套全新的運營和管理體系。
筆者從航天系統最基礎也最關鍵通用的元器件入手,探討如何利用最前沿的人工智能技術有效解決商業航天元器件保證新需求,實施商業航天元器件保證新體系。
商業航天活動是指按照市場規則配置技術、資金、人才等資源要素,以盈利為目的的航天活動。商業航天從資本需求角度進行運作,旨在通過市場化競爭,降低航天活動成本,帶來全新的思維方式、發展理念和商業模式。從世界范圍來看,發展商業航天,不僅需要設計研發、制造總裝、運營服務等組合支撐的產業鏈,更需要按照市場化模式運作的商業鏈條。
近年來,國內外商業航天蓬勃發展,OneWeb有600多顆衛星的星座計劃,SpaceX則提出驚人的總數為4425顆衛星的星座計劃;中國也有上百顆星座計劃。成百、上千顆的衛星交付使用,給作為系統基礎的元器件的性能和可靠性提出了更為復雜的要求,給元器件的選用、采購、配套和質量保證工作帶來了前所未有的壓力[3]。
面對商業航天低成本、低風險、批量化、市場化等特點,商業航天元器件保證需要突破現有以國家投入為主的航天元器件供應和保證模式,以 “好、快、省”為原則,創建中國商業航天元器件供應和保證新體系。
商業航天用元器件要求在質量、成本和進度上都能滿足工程應用,需要系統化和體系化,做到平衡優化,降低工程風險,滿足商業航天工程適度的質量與可靠性。根據商業航天工程特點,優化元器件供應保證模式,分析影響元器件的質量、成本和進度的主要因素,利用人工智能相關技術,提出系統性的解決方案。從影響商業航天元器件保證的全流程出發,分析確定主要影響因素為元器件的質量、成本和進度,通過實現系統三要素的優化平衡,建立商業航天元器件供應保證模式,如圖1所示。將上述三要素配置要求及輸出結果,進一步規范化、體系化,形成智慧型標準,指導智慧制造和智慧保證,覆蓋元器件設計、生產、采購、應用等全部供應保證環節,供應保證全鏈條一體化、智能化。
專家系統[4]的概念于20世紀60年代提出,它是一種能夠仿效某專業領域專家或專家組的知識和推理能力的計算機程序,是人工智能領域最活躍、關注最多的一個分支。它與數據庫的本質區別在于,它將事實與描述事實之間關系的規則聯系起來,從而具有初級的類似人智能的推理能力。
商業航天元器件標準從標準研制、標準應用和標準管理等方面都需要充分利用人工智能技術實現標準的高質量和高效益,實現智慧標準。
● 在標準研制中,利用大數據和專家系統,建立質量成本效益模型,從成熟的軍用元器件標準、宇航元器件標準中分析、判斷和提煉出能夠滿足商業航天元器件的技術指標參數體系、試驗項目和條件、抽樣方案等,實現標準的適應性、正確性和可操作性。
● 在標準應用中,利用大數據和專家系統,快速識別和選出適用的標準,根據型號元器件應用環境等要求,指導實現標準要求和試驗環境的選配。如利用元器件封裝、結構等相似性分析,在質量一致性的A組~D組試驗中實現已有試驗數據的替代,從而大大節省試驗成本。
● 在標準管理中,特別是在標準審查環節,利用大數據和專家系統,在確定標準技術指標和質量保證要求正確性、全面性及可操作性方面將更加科學和量化。在標準動態管理中,利用大數據和專家系統,通過科學比對,及時更新標準技術內容,并實現快速動態發布和應用。
元器件研制生產是供應保證的源頭,現有軍用航天元器件由于要求高質量與可靠性,試驗項目和條件嚴苛,卻又是多品種、小批量,從而導致軍用航天元器件成本高、周期長。需要借助人工智能的相關技術,構建商業航天元器件研制模式。
建立智能化數據分析系統,充分利用試驗數據,優化試樣組合,合理設計試驗項目,節約試驗成本。目前軍用航天元器件的試驗基本是針對每一品種開展,在產品供貨檢驗即QCI檢驗上實行逐批檢驗,對于試驗時間、應力、溫度等試驗條件均采用最嚴格的要求,致使研制試驗成本居高不下。面向商業航天對元器件低成本要求,需要設計出在滿足適度質量與可靠性要求下的低試驗費用的方案。①在試驗項目設計上合理組合、樣品復用,在試驗條件上合理分級,或利用已有如軍品試驗結果數據替代等方案,節省試驗和樣品成本。②利用相似性原理,如在結構、工藝、封裝等一致的情況下,可采用已有同類產品或同樣封裝的試驗數據替代,節省試驗費用。③利用人工智能的圖像識別技術判斷產品本身是否有缺陷,改變顯微鏡等人工檢測手段,提高試驗速度,降低試驗成本和人力成本。
智能化生產控制設備是確保供應大批量、短周期的商業航天用元器件的基礎。商業航天元器件由于數量大,具備批產條件,但如果過程控制不到位,就會出現量越大,不合格產品越多,成本攀高的惡性循環。商業航天元器件的生產控制需要智能化手段。在現有MES(Manufacturing Execution System)系統的基礎上,通過對產品研制中關鍵技術指標或用戶關心的技術指標進行全過程監控,數據出現異常及時調整,生產過程全程受控,并可實現與客戶信息的及時反饋,實現智能制造,就可以在提高產品質量一致性的同時降低生產成本。
航天元器件的高可靠除了產品固有可靠性高外,用戶方的保證發揮了巨大作用,包含元器件目錄管理、供應商管理、優化選型、評價認定、應用驗證、采購、監制驗收等重要工作,但同時也容易導致航天元器件成本高、周期長。為了滿足商業航天元器件保證工作的新需要,需要科學合理地建立元器件保證新模式。
●在目錄和供應商管理方面,充分利用人工智能技術,借鑒已有航天元器件目錄產品和供應商數據。一方面,對擬進入目錄的產品和供應商進行全面評價,將產品質量優良、綜合實力優秀的供應商納入商業航天供應鏈系統,提供優質資源;另一方面,對已在目錄內的元器件和供應商進行動態管理,智能識別判斷出風險點,提前預防控制,做好源頭控制。
● 在優化選型方面,利用智能技術,利用大數據和專家系統等,開展系統設計,開展價格成本分析,從總體到單機到部組件、元器件一體化設計,不單依靠元器件選用降低成本,應綜合考慮性價比、質量和供貨周期方面,實現單機設計、總體設計效益最大化。如高價格抗輻射元器件的選用,開展已有數據適用性分析診斷和整機防護方案的比對分析,給出一體化的低成本抗輻射方案。在元器件選型方面要壓縮型號規格,盡可能選用成熟元器件,開展新型器件 (SOCSIP等)、COTS器件選型研究。
●在評價認定和應用驗證方面,利用人工智能開展元器件分級分類和已有數據適用性分析判斷工作,對確需開展的評價認定和應用驗證工作實施一體化和類別化,提高專業覆蓋率和數據效益最大化。
●在采購管理方面,利用智能化的物聯系統,綜合考慮各種影響因素,判斷和匹配出最佳的采購進度和經費組合方案,實施集中采購和分批分期采購。在滿足工程進度要求的同時,更為重要的是降低采購和管理成本。
● 在監制驗收、失效分析等質量保證方面,要充分利用生產廠產品資料數據和已有的用戶監制驗收和失效數據,對于產品質量進行智能化的分析與判斷,節約人力成本,實現質量保證結果的共享共用,提高保證工作效益。
本文根據商業航天工程特點,通過利用人工智能技術中的大數據、圖像識別,專家系統等技術,提出建立面向商業航天的元器件供應保證新模式,搭建智慧標準,智慧制造,智慧保證三大體系,實現商業航天元器件 “好、快、省”目標,全面支撐商業航天工程發展。隨著人工智能技術不斷發展,其在商業航天領域的應用將不斷深入和拓展,后續還應持續地進行跟蹤研究,不斷創新和完善商業航天元器件供應保證工作。