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基于大數據的航空裝備質量信息管理路徑探索

2020-09-10 04:37:31林嵐
交通科技與管理 2020年13期
關鍵詞:大數據

林嵐

摘 要:航空裝備的質量狀況,會對航空工作的開展產生直接影響,注重質量信息管理,可以大大降低質量隱患,以增強設備運行安全性與穩定性。在大數據環境中,質量信息也呈現出多樣化的特點,應該轉變粗放式管理模式,實現對設備生產制造和維護保養等各個環節的全面掌控。充分發揮大數據技術的優勢,提高管理工作質量和效率。本文將對大數據和航空裝備質量信息的基本概念進行介紹,提出航空裝備質量信息管理的問題及原因,探索基于大數據的航空裝備質量信息管理路徑,為實踐工作提供參考。

關鍵詞:大數據;航空裝備;質量信息;管理路徑

隨著我國航空事業的發展,對于航空裝備的需求量也在逐年增長,如何確保各類設備的良好性能,促進部隊整體戰斗力的增強,成了當前面臨的主要問題。尤其是在航空裝備的設計制造、生產、日常維護和修理等過程中,產生了大量的質量信息,加強對各類信息數據的統一化規范管理,能夠為航空裝備的全周期管理提供依據。大數據時代的到來,為航空裝備質量信息管理提供了新的思路,通過信息的及時、全面采集和分析,能夠明確設備應用中的問題及原因,以便采取針對性預防與控制措施,使航空裝備的整體性能得到改善。同時,可以明確航空裝備的變化情況,并對其未來發展做出可靠性預測,從而滿足質量改進的要求。

1 大數據和航空裝備質量信息概述

1.1 大數據

大數據是海量數據的集合,不僅在數據和類型上具有海量化的特征,而且具有較低的價值密度[1]。大數據技術是多種先進技術手段的融合,能夠在采集數據、分析數據和研究數據中更具高效化和精準化,涉及統計學領域相關專業理論,通過數據的整合與分析,能夠滿足決策需求。對于已有數據的采集與分析、對于數據的診斷、對于數據的預測和應對措施的制定,是大數據技術的基本功能。航空裝備質量信息數據也呈現出海量化的特點,以大數據為依托實施管理工作,是時代發展的必然趨勢。

1.2 航空裝備質量信息

航空裝備質量信息包括了標準信息、動態信息和故障信息三大類。相關質量標準和法規等屬于標準信息,能夠為航空裝備的設計、生產和使用等提供依據,同時標準信息還包括了航空裝備維護中產生的相關文件和手冊等。在質量監控工作的實施過程中,需要以標準信息為依據,明確判斷標準。動態信息產生于設計、生產和使用、維修等各個動態過程當中,需要各個單位之間實現協同配合,確保信息反饋的及時性。故障信息不僅出現在使用和修理過程中,也要針對設計和生產過程予以全面獲取,由質量管理部門實現統一分析和評估,明確與正常狀態參數的差異性,實現快速恢復。

2 航空裝備質量信息管理的問題

首先,對于航空裝備質量信息的采集存在局限性問題。在信息采集中的技術手段較為落后,無法通過相應的標準系統和管理規定加以約束,導致信息的失實、混亂等問題,無法為后續整理分析、評估改進等工作提供依據。尤其是在大數據環境中,面對大量的數據信息如果依舊采用粗放式管理方式,將會對工作效率造成嚴重影響。其次,診斷能力相對不高。未能借助于診斷知識庫和故障代碼化等手段實施航空裝備的全面診斷,因此在出現故障時無法得到有效隔離,使得設備的運行受到負面影響。再其次,在質量信息管理中存在信息孤島效應。針對海量化的質量信息數據,缺乏可靠的分析和加工工具,未能為決策工作提供保障。在多個單位和部門當中存在有價值數據,整合力度相對較低,信息資源無法得到高效利用。最后,對于技術狀態的控制效果不佳。未能做好數據的統一,在查詢技術狀態時遇到困難,對于技術狀態的梳理缺乏規范性。

3 基于大數據的航空裝備質量信息管理路徑

3.1 系統建設目標

對航空裝備全壽命業務特點加以分析,確定數據采集的基本方法和周期,同時了解數據交互的方式與基本內容,加快數字化檔案的構建。運用數字化管理系統,對設備的使用維護流程加以梳理,建立完善的設備使用和維護制度,做好設備施工和維護記錄的登記。在保障情況分析的基礎上,及時更新技術標準,以滿足其實際使用需求。在該系統下,還可以增進各個單位之間的協同配合,延長航空裝備的使用壽命。數據獲取要針對不同環節,包括了設備的生產制造和修理等等,對于評估要素的特點加以分析,確保航空裝備的質量可以得到全面提高。

3.2 系統建設思路

在以大數據為依托的管理系統中,對其輸入和輸出方式、數據格式等予以統一,針對全業務流程開展管理工作。在分析航空裝備的質量信息數據時,應該明確數據的采集、統計分析方法,在數據信息的共享過程中提出可行性改進建議,在標準迭代和預警中提高航空裝備質量。應該增進使用單位和設計部門、修理單位的交流,針對使用中出現的問題反饋給設計部門,使其在設計中能夠加強改進;幫助修理單位及時獲得故障信息,從而加快問題處理的速度。在三個部門的協同工作中提高質量信息管理實效性。借助于分析模型和質量評估及改進系統,實現對健康因子的分析,從而確保改進建議的可行性及科學性,做好準確的預測工作。

3.3 質量信息管理方法

對于航空裝備質量信息的管理,需要采用多種方法,消除單一化管理方式帶來的弊端。首先,六西格瑪法的應用已經較為普遍,能夠對質量流程管理的全過程予以優化,真正實現“零缺陷”的目標,同時具有經濟性和高效性的特點。通過六西格瑪DMAIC和六西格瑪DMADV,制定符合航空裝備質量信息管理的基本策略,通過產品的度量和分析、驗證等,能夠明確其中的問題并予以改進。在應用該方法實施航空裝備的質量信息管理時,需要對統計數據加以全面獲取,通過量化的方式加以呈現,使整個服務模式得到創新。其中,統計分析是六西格瑪法中的重要組成部分。需要對航空裝備質量信息數據進行全面收集和整理,滿足決策工作要求。統計分析在目的性、數據性和時效性上的優勢明顯,通過對航空裝備質量信息數據加以描述,了解其中的數據關系,在特定模型當中開展預測分析工作。運用數據收集計劃,MSA,回歸,卡方檢驗,假設檢驗,DOE,模擬,仿真,防錯,SPC,標準化等,構建“數據采集模塊”“數據整理和分析模塊”“質量評估和改進模塊”。其次,可以運用風險分析方法實施航空裝備質量信息管理。尤其是在設備的設計開發環節,能夠對不確定因素進行評估與分析,實現對風險的全面管控。最后,在航空裝備質量信息管理中也可以運用質量管理五大工具,包括了生產件批準程序、統計過程控制、產品質量先期策劃、測量系統分析、失效模式和效果分析。該管理方法可以全面評估整個流程,通過在報警系統的幫助下降低廢品率。

3.4 系統建設方案

3.4.1 數據采集模塊

數據是開展管理工作的基礎,在質量信息管理系統的建設中明確大數據技術的核心地位,使規劃設計更具長期性特點。數據采集模塊是質量信息管理系統的基礎,為了能夠對航空裝備的全壽命狀態進行實時監測,需要加快數字化檔案的構建,實現對設備信息的全面采集。增進設備研制部門和使用部門之間的溝通交流,使管理工作更具實效性。使用部門應該對使用中的情況加以記錄,使研制部門能夠從設備的使用體驗、操作便捷性、功能特點等方面予以綜合考量,確保設計方案更加合理,增強人機交互性。航空裝備的周檢和定檢信息,可以從使用過程中加以采集;航空裝備的加改裝信息和設計制造數據等,可以從設計制造過程中加以采集;航空裝備的修理狀況和巡檢信息等,可以從修理過程中加以采集。明確數據格式后實現統一化錄入,通過采集系統加以規范化管理。

3.4.2 數據整理和分析模塊

對于航空裝備質量信息的整合,需要借助于系統中的數據整理和分析模塊實現,做好與數據采集模塊的銜接。建模工作針對原始數據管理、技術狀態管理、維護指標管理、構型管理和恢復數據管理等過程,為數字化檔案管理平臺的構建提供依據,真正從航空裝備的全壽命出發開展管理工作。在此過程中還要借助于對比分析模型,實現航空裝備技術狀態、基礎數據和故障信息的對比分析,從而滿足質量評估和改進模塊的需求,明確故障類型、位置和原因等。探索性數據分析在該階段的應用較多,比如相關性分析、逐步回歸分析、假設檢驗和回歸分析等等,增進各部門人員的交流,確保各類數據的可靠性。大數據分析技術是數據整理和分析模塊的核心,在數據分析中真正實現了實時化。應該明確航空裝備的各類質量參數,包括了預警閾值、基本參數、預警方式、關聯性等等,通過實時對比分析的方式,可以達到快速預警和響應的目的,防止故障的進一步擴大化。故障信息包括了歷史記錄和清單;維修信息包括了使用情況、歷史記錄和換件情況;技術狀態包括了修理指標和生產指標;基礎數據包括了結構BOM和單機信息。

3.4.3 質量評估和改進模塊

在質量評估和改進模塊的構建中,需要以分析模塊數據為依托,明確各類閾值,全面評估航空裝備的運行狀態,從而滿足設備的改進需求。采用統計分析的方式研究航空裝備的全壽命數據,對狀態信息加以全面驗證,能夠實現對缺陷問題的評估,對航空裝備的設計、制造、使用和修理過程予以針對性改進。另一方面,借助于質量評估和改進模塊,能夠提高風險預測的準確性,確保質量改進措施的可行性,防止存在較大的風險而對設備使用造成負面影響。質量評估和改進模型應該具備科學性,使用的分析方法要符合航空裝備的質量信息管理需求,實現對質量改進成本的控制,對未來發展狀況加以預測,達到故障預防的目的。

4 結語

航空裝備的質量信息包括了標準信息、動態信息和故障信息等,通過質量信息管理工作的實施,能夠真正了解航空裝備的全壽命狀況。以大數據為核心開展管理工作,可以實現對設備信息數據的整合利用,為設計、生產制造和使用、維修保養等提供可靠支撐。質量信息管理系統建設中需要明確大數據技術的核心作用,在明確建設目標與思路的同時,掌握六西格瑪方法、統計分析、風險分析、五大質量工具等應用要點。做好數據采集模塊、數據整理和分析模塊、質量評估和改進模塊的設計,實時監控航空裝備的狀態,并做好全面預警。

參考文獻:

[1]王正,范加利.航空裝備可靠性管理系統研究[J].工業控制計算機,2020,33(09):122-123+130.

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