袁雙喜 /中國(guó)運(yùn)載火箭技術(shù)研究院

李文釗、連彥澤、王曉鵬 /北京宇航系統(tǒng)工程研究所

經(jīng)過(guò)60 多年的接續(xù)奮斗，我國(guó)航天事業(yè)得到了飛速發(fā)展，航天產(chǎn)品質(zhì)量得到有效提升，2018 年首次實(shí)現(xiàn)運(yùn)載火箭發(fā)射次數(shù)全球第一，有效支撐了“北斗”三號(hào)全球?qū)Ш较到y(tǒng)順利建成、“嫦娥”四號(hào)探測(cè)器首次實(shí)現(xiàn)月背面著陸和開(kāi)展科學(xué)試驗(yàn)等國(guó)家重大工程建設(shè)。然而，航天事業(yè)具有高風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)始終沒(méi)有改變，傳統(tǒng)上依靠人員加班加點(diǎn)保質(zhì)量、保成功的質(zhì)量管理模式已經(jīng)難以支撐航天事業(yè)快速、高效發(fā)展的需要。隨著信息化和智能化時(shí)代的到來(lái)，推行基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理具備了一定條件。

一、基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理模式和方法

基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理就是通過(guò)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織形成信息，對(duì)信息進(jìn)行整合、提煉，通過(guò)訓(xùn)練和擬合形成自動(dòng)化的決策模型，最后通過(guò)人工智能的方式做出最終的質(zhì)量決策。在新情況下，當(dāng)新的質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入的時(shí)候，系統(tǒng)可以用以往建立的模型以人工智能的方式直接進(jìn)行決策，如圖1所示。

采用基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理方法，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、加工、處理，自動(dòng)進(jìn)行質(zhì)量判斷和決策，可以顯著提高質(zhì)量管理的效率和效益。然而，當(dāng)前航天產(chǎn)品還存在大量質(zhì)量數(shù)據(jù)不檢測(cè)、記錄不量化、未電子化、傳遞渠道不暢通等問(wèn)題，推行基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理工作既具有必要性，又具有艱巨性和長(zhǎng)期性，需要扎扎實(shí)實(shí)從各相關(guān)環(huán)節(jié)采取措施。

筆者針對(duì)“長(zhǎng)征”三號(hào)乙運(yùn)載火箭典型產(chǎn)品，按照基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理模式開(kāi)展了初步探索和研究工作，工作目標(biāo)如下：

（1）實(shí)現(xiàn)質(zhì)量關(guān)鍵數(shù)據(jù)的電子化檢測(cè)、存貯、傳遞和利用，支撐產(chǎn)品的質(zhì)量評(píng)價(jià)和故障排查定位等工作，有效解決產(chǎn)品保質(zhì)量、型號(hào)保成功的重大問(wèn)題，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品制造過(guò)程規(guī)范化、數(shù)字化，驅(qū)動(dòng)工藝改進(jìn)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化。

（2）探索形成基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量數(shù)據(jù)管理流程與方法，建設(shè)型號(hào)產(chǎn)品質(zhì)量信息化系統(tǒng)，支撐產(chǎn)品驗(yàn)收、質(zhì)量評(píng)審、質(zhì)量檢查確認(rèn)等工作，提高質(zhì)量工作的效率與效益。

根據(jù)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”模式，梳理了產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)流向，如圖2所示。重點(diǎn)論述產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)辨識(shí)、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)利用等工作中采用的方法。

二、產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵參數(shù)的辨識(shí)

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的核心是數(shù)據(jù)和算法。由于產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)眾多，數(shù)據(jù)的檢測(cè)對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度、生產(chǎn)成本都有很大影響。因此，需要由設(shè)計(jì)師牽頭、工藝師及檢驗(yàn)人員配合，共同辨識(shí)和確定關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)，作為后續(xù)數(shù)據(jù)采集、傳遞和利用工作的前提和基礎(chǔ)。

采用FMEA 與FTA 相結(jié)合的方法辨識(shí)產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)，其流程如圖3 所示。

圖1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量管理模式示意圖

圖2 產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)流向示意圖

圖3 產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵數(shù)據(jù)辨識(shí)流程

第1 步： 從 產(chǎn) 品 功 能 出發(fā)，開(kāi)展故障模式及影響分析（FMEA），全面辨識(shí)潛在故障模式；

第2 步：從故障模式出發(fā)，開(kāi)展故障樹(shù)分析（FTA），全面辨識(shí)故障原因（底事件）；

第3 步：從故障原因出發(fā)，開(kāi)展故障機(jī)理分析，全面辨識(shí)產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵參數(shù)。

關(guān)鍵參數(shù)一般應(yīng)符合以下要求：

1.其超差將導(dǎo)致運(yùn)載火箭飛行失??；

2.有量化的合格判據(jù)；

3.可量化檢測(cè)或可轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)過(guò)程中的工藝參數(shù)或量化旁證。

三、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集

在確定產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)后，需要生產(chǎn)單位將設(shè)計(jì)指標(biāo)逐一分解為生產(chǎn)控制指標(biāo)。設(shè)計(jì)指標(biāo)和生產(chǎn)控制指標(biāo)可以一一對(duì)應(yīng)，也可一對(duì)多或多對(duì)一。所有的生產(chǎn)控制指標(biāo)都應(yīng)落實(shí)在生產(chǎn)使用文件和質(zhì)量控制卡上，在生產(chǎn)過(guò)程中隨時(shí)產(chǎn)生、隨時(shí)檢測(cè)、隨時(shí)記錄。同時(shí)，為了支撐數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)、使用，還需要采集和錄入產(chǎn)品的基礎(chǔ)信息、設(shè)計(jì)信息、型號(hào)信息、狀態(tài)信息、發(fā)次信息、總裝信息等。很顯然，生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化檢測(cè)工具以及采集的電子化數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)存貯到方便各相關(guān)部門和崗位訪問(wèn)的數(shù)據(jù)服務(wù)器，是提高數(shù)據(jù)采集工作效率和效益的關(guān)鍵，也是需要進(jìn)行設(shè)備升級(jí)改造的重點(diǎn)和難點(diǎn)。數(shù)據(jù)的采集流程見(jiàn)圖4，具體流程說(shuō)明見(jiàn)表1。

四、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的利用

基于海量產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建支撐自動(dòng)質(zhì)量決策的模型，從而實(shí)現(xiàn)以人工智能的方式進(jìn)行質(zhì)量決策，是基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理中長(zhǎng)期目標(biāo)。在本階段，仍主要采用基于判據(jù)的合格判讀分析和基于歷史成功數(shù)據(jù)的包絡(luò)分析等方法，自動(dòng)給出分析結(jié)果，由人工做出驗(yàn)收或拒收、通過(guò)或不通過(guò)、放行或不放行等質(zhì)量決策。

1.產(chǎn)品質(zhì)量合格判讀分析

由于產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量數(shù)據(jù)有量化的合格判據(jù)，在采集到量化的實(shí)測(cè)結(jié)果后，即可由信息化系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行判讀比對(duì)，自動(dòng)生成“合格”或“超差”的結(jié)論。

2.產(chǎn)品成功數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

在信息化系統(tǒng)中錄入或?qū)胍酝晒︼w行的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)后，即可自動(dòng)生成“成功包絡(luò)上限”和“成功包絡(luò)下限”，當(dāng)采集到當(dāng)前產(chǎn)品的量化實(shí)測(cè)結(jié)果后，即可由信息化系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行判讀比對(duì)，自動(dòng)生成“包絡(luò)”或“不包絡(luò)”的結(jié)論。另外，還可以結(jié)合合格判讀分析，自動(dòng)生成“合格/包絡(luò)” “合格/不包絡(luò)” “超差/包絡(luò)”或“超差/不包絡(luò)”等結(jié)論。

圖4 數(shù)據(jù)采集流程示意圖

表1 數(shù)據(jù)采集流程說(shuō)明表

3.產(chǎn)品數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析

單個(gè)產(chǎn)品在功能測(cè)試、產(chǎn)品驗(yàn)收、綜合試驗(yàn)、出廠測(cè)試等環(huán)節(jié)對(duì)同一參數(shù)進(jìn)行多次檢測(cè)，在采集到量化的實(shí)測(cè)結(jié)果后，即可由信息化系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，繪制出數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，給出預(yù)警信息。

4.自動(dòng)生成報(bào)告

傳統(tǒng)上，在產(chǎn)品驗(yàn)收、質(zhì)量檢查確認(rèn)等環(huán)節(jié)要編制生產(chǎn)質(zhì)量報(bào)告、設(shè)計(jì)質(zhì)量分析報(bào)告、質(zhì)量檢查確認(rèn)報(bào)告等，工作量大。在產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、存貯到相關(guān)各方可以訪問(wèn)的數(shù)據(jù)服務(wù)器后，通過(guò)信息化工具，可以按照型號(hào)總體、分系統(tǒng)和單機(jī)單位的報(bào)告或報(bào)表模板，自動(dòng)生成質(zhì)量報(bào)告或報(bào)表，大幅減少人員的質(zhì)量文檔編制工作，提高工作效率和效益。

通過(guò)在運(yùn)載火箭典型產(chǎn)品上的初步探索與實(shí)踐表明，基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理方法能夠提高質(zhì)量管理工作的效率和效益，順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需求，是航天產(chǎn)品質(zhì)量管理工作改進(jìn)和優(yōu)化的重要發(fā)展方向之一。為推動(dòng)基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理，實(shí)現(xiàn)基于質(zhì)量數(shù)據(jù)和算法的人工智能質(zhì)量決策，必須充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)，從產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化與電子化檢測(cè)、存貯、傳遞等基礎(chǔ)工作入手，加大建設(shè)和投入；必須加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用研究，將技術(shù)與工程緊密結(jié)合，突出重點(diǎn)、分步推進(jìn)，逐步實(shí)現(xiàn)航天質(zhì)量管理模式的轉(zhuǎn)變，支撐和促進(jìn)航天事業(yè)的發(fā)展。

五、初步實(shí)踐及應(yīng)用情況

在充分論證了基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理工作方案基礎(chǔ)上，按照上文所述流程與方法，針對(duì)“長(zhǎng)征”三號(hào)乙遙三十火箭典型產(chǎn)品，設(shè)計(jì)單位與生產(chǎn)單位聯(lián)合開(kāi)展了試點(diǎn)工作，主要情況如下：

共針對(duì)336 種典型產(chǎn)品，辨識(shí)了9536 個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品數(shù)據(jù)的完整集中存儲(chǔ)。改變現(xiàn)有的產(chǎn)品數(shù)據(jù)記錄不完整、存儲(chǔ)分散的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)型號(hào)試點(diǎn)產(chǎn)品各類數(shù)據(jù)的全部存儲(chǔ)，為數(shù)據(jù)的有效利用奠定基礎(chǔ)。建設(shè)了信息化工具——型號(hào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，有效提升了型號(hào)科研生產(chǎn)工作的效率。通過(guò)信息化的產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理與綜合查詢分析、產(chǎn)品數(shù)據(jù)自動(dòng)包絡(luò)分析等手段，徹底改變現(xiàn)有的手工式的數(shù)據(jù)查詢與分析模式，極大提升型號(hào)在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、試驗(yàn)、測(cè)試等方面的工作效率。

采集了3538 個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了型號(hào)試點(diǎn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的全面分析與深度應(yīng)用。通過(guò)信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)高效準(zhǔn)確分析，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用，充分發(fā)揮產(chǎn)品數(shù)據(jù)的價(jià)值。利用信息化工具自動(dòng)完成了合格、包絡(luò)分析，“合格/包絡(luò)”比例達(dá)到95.57%，實(shí)現(xiàn)了科研生產(chǎn)模式的改變與升級(jí)，從以人為中心的研制模式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)模型為中心的研制模式，做到關(guān)鍵產(chǎn)品質(zhì)量“用數(shù)據(jù)說(shuō)話”。

支撐了“嫦娥”四號(hào)任務(wù)運(yùn)載火箭系統(tǒng)質(zhì)量管理工作，參加了型號(hào)出廠評(píng)審，作為產(chǎn)品質(zhì)量放行的依據(jù)之一。為其他型號(hào)、項(xiàng)目、流程優(yōu)化、轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了借鑒和解決方案。

通過(guò)在運(yùn)載火箭典型產(chǎn)品上的初步探索與實(shí)踐表明，基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理方法能夠提高質(zhì)量管理工作的效率和效益，順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需求，是航天產(chǎn)品質(zhì)量管理工作改進(jìn)和優(yōu)化的重要發(fā)展方向之一。為推動(dòng)基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的質(zhì)量管理，實(shí)現(xiàn)基于質(zhì)量數(shù)據(jù)和算法的人工智能質(zhì)量決策，必須充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)，從產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化與電子化檢測(cè)、存貯、傳遞等基礎(chǔ)工作入手，加大建設(shè)和投入；必須加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用研究，將技術(shù)與工程緊密結(jié)合，突出重點(diǎn)、分步推進(jìn)，逐步實(shí)現(xiàn)航天質(zhì)量管理模式的轉(zhuǎn)變，支撐和促進(jìn)航天事業(yè)的發(fā)展。