基于數據挖掘的裝備使用質量信息管理系統

摘 要：以裝備使用質量信息為研究對象，界定了裝備使用質量信息的范圍，在裝備使用質量信息分析的基礎上，結合數據挖掘技術的特點，闡述數據挖掘在裝備使用質量信息管理系統的應用，并重點給出其可以解決的裝備質量問題，最后提出裝備使用質量信息管理系統的組成與相應功能，為提高裝備使用質量信息利用效率打下了基礎。

關鍵詞：裝備使用質量信息；信息流程；數據挖掘；管理系統

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：B 文章編號：1004-373X(2008)02-098-03

Equipment Using Quality Information Management System Based on Data Mining

GAO Tielu，HU Yuqing，CHEN Weigang

(Ordance Engineering College，Shijiazhuang，050003，China)

Abstract：This article regards the equipment using quality information as research object，defines the equipment using quality information，on the basis of analyzing the equipment using quality information，with the character of data mining，explains the applying of it in the management system，and emphasises on the problems.In the end，gives the buildings and its function of the management system.All these will build on improving the effectiveness of equipment quality.

Keywords：equipment using quality information;informaiton flow;data mining;management system

在信息化飛速發展的今天，我軍對裝備使用質量信息的管理已經達到了一個新的階段，且在2005年10月份實施了國軍標《裝備質量信息管理通用要求》。全軍存在很多與質量相關的信息管理系統，但是裝備管理領域內的子系統龐大、復雜、開發標準不統一等問題使系統集成和數據交換等整體配合的功能陷入困境。裝備使用質量管理信息系統是由干個（就目前所掌握的情況來看，總共有12個系統）各類專業裝備使用質量管理信息系統組成，而各類專業裝備使用質量管理信息系統之間的數據不能交互，數據冗余情況嚴重，同時造成這些信息不能及時統一地反饋到研制生產單位。作為綜合計劃部門人員，如果分別安裝各類專業裝備使用質量管理信息系統，顯得很笨拙，同時他們也不能全面詳細的了解各類專業裝備的現狀，也不能對不同的裝備進行比較，更不能預測分析相關的數據，造成了信息大量流失、應用效益低的狀況。如果重新開發，定制標準，就意味著以前所有的子系統將重新規劃，所有的努力將付之東流。

1 研究意義

裝備使用質量信息是評價裝備使用質量狀況，進行宏觀決策的重要依據，也是提高現役裝備使用質量管理水平的重要依據。通過本系統的研究對裝備使用質量信息效能的發揮具有重要現實意義，具體體現在以下幾個主要方面：

（1） 幫助裝備綜合部門人員從全局角度及時、準確了解裝備狀況。通用裝備使用質量信息系統是有關裝備使用質量的信息大集合，通過這些信息，裝備綜合部門可以及時、準確地了解到各類專業裝備的完好率、裝備的使用可用度等，為部隊遂行任務提供決策支持。

（2） 協助裝備綜合部門人員準確地制定保障計劃。通過通用裝備使用質量信息系統，綜合部門人員可以從全局按需詳細地了解各類專業裝備使用質量現狀，準確地制定調配保障計劃、裝備戰備計劃等；還可以掌握各類專業裝備使用質量的發展趨勢，快速地制定維修保障計劃、年度季度管理計劃，從而實現新裝備成系統、成建制裝備部隊，老裝備梯次更新。

（3） 引領部隊管好、用好裝備。通過質量信息管理系統綜合部門人員可以全面準確掌握裝備使用質量狀況，發現裝備技術狀況的變化規律以及影響裝備使用質量的因素，找出存在的主要問題和薄弱環節，使部隊對裝備使用質量進行控制，通過組織管理和技術手段延緩裝備使用質量下降速度或及時恢復其質量特性，從而促進部隊武器裝備整體作戰能力的提高，使舊裝備發揮作戰效能，新裝備盡快形成戰斗力。

（4） 提高武器裝備的質量和可靠性。通過質量信息管理系統綜合部門人員可以分析影響裝備使用的質量信息，以獲得對提高裝備使用質量和可靠性具有評價和指導作用的信息，將這些信息向裝備承研、承制單位反饋，可以使承研、承制單位分析裝備存在的問題，減少或消除武器裝備系統設計和制造中的錯誤，提高產品質量和可靠性，為搞好裝備研制提供技術支撐。

2 裝備使用質量信息的界定

裝備使用質量信息是指武器裝備在使用過程中的質量信息，按GJB3870-99《武器裝備使用過程質量信息反饋管理》的有關規定，他主要包括以下內容：

（1） 接收時間、數量、質量等交付信息；

（2） 使用時間（次數）等使用信息；

（3） 維修系統、維修等級、時間、工時、費用、效果和儀器、部件更換情況等維修性信息；

（4） 儲存使用環境條件等環境信息；

（5） 檢測產生的數據、資料等檢測信息；

（6） 加裝、改裝的內容、原因、地點、時間、試驗報告、批準等級及其效果；

（7） 重大質量問題、嚴重質量問題和一般質量問題發生的現象、時機、性質、環境條件、原因分析、影響后果、糾正措施及其效果；

（8） 承制方售后服務情況；

（9） 綜合技術保障情況、存在的問題及分析等。

眾所周知，產品質量首先是設計出來的，在生產過程實現，在使用過程體現。這里所述的裝備使用質量信息，是很好實現裝備使用質量信息系統的數據支持，所以應該很好地收集、整理、存儲、分析。

3 裝備使用質量信息流程

3.1 軍師團三級裝備使用質量信息流程

為了對裝備質量信息進行建模，首先應該熟悉各類專業裝備質量信息流程，下圖實線表示各專業分別上報數據，虛線表示綜合以后再上報，主要是以軍這一級為研究對象。軍師團三級裝備質量信息流程如圖1所示。

3.2 裝備使用階段的質量信息流程

裝備使用階段對裝備質量起主要作用的是部隊和修理廠，他們是裝備使用和維護的主體，是使用質量信息的來源。信息流程大致如圖2所示。

4 基于數據挖掘的裝備使用質量信息管理系統

4.1 數據挖掘的概念及特點

數據挖掘（Data Mining，DM），主要是從海量的數據中發現潛在的、可能的數據模式、內在聯系、規律、發展趨勢等。簡單地說，就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。有些人也稱其為數據發掘、數據采掘等。

數據挖掘是一門很廣義的交叉學科，他匯聚了不同領域的知識，尤其是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等。但是他相較于其他的數據分析技術又具有自己的特點：需要處理的數據量非常大，可以達到GB，TB；分析過程是自動進行的，這也是他與其他數據分析技術最大的不同；應用周期較長；隨著新數據的加入，挖掘的結果是動態的；對用戶需求響應速度快，提高決策效率。

4.2 裝備使用質量信息挖掘過程

當前裝備質量管理方法和技術多采用數理統計原理，其作為技術來講比較成熟。但在實際應用中，統計方法自身存在一些不足。如在質量分析過程中，進行相關性分析時，采用回歸分析、方差分析等方法，需要大樣本，且要求樣本有較好的分布規律，這在實際操作上有較大困難。此外，通常的回歸分析不能分析多因素間的時變特征，而這恰恰是隨機質量問題分析所需要的。許多統計方法也同樣存在預測功能較弱的問題，難以滿足實際需要。在強調裝備質量過程控制和監督的情況下，如何變事后檢驗為事先預測，發揮預測的作用，對提高質量管理效能至關重要。

從數據中進行有關裝備質量控制過程中的知識發現是一個多步驟的處理過程，如圖3所示。

其中數據抽取是根據要求從數據庫中抽取相關的數據。數據預處理主要對前一階段產生的數據進行再加工，檢查數據的完整性及數據的一致性，對其中的“噪音”數據進行處理，對丟失的數據進行修復。數據挖掘運用選定的知識發現算法，從數據中提取出用戶所需要的知識。知識描述是將所發現的知識以用戶能了解的方式呈現，如自然語言描述或公式表達等。

4.3 數據挖掘解決的有關裝備使用質量問題

基于數據挖掘技術裝備質量信息決策技術的問題研究，主要應用于以下幾個方面：

（1） 為裝備管理戰略層提供決策信息研究。對裝備管理決策層來講，他們更為關心的是現役裝備的質量特征，如性能指標、使用效能、可靠性等宏觀信息，而這些來源于研制、生產和使用過程中的質量信息是一個不斷驗證、提高和完善的過程。這些信息可以對未來裝備研制規劃和現役裝備采購計劃的擬訂提供依據。因此，可利用數據挖掘中的數據總結任務從數據泛化的角度，采用多維數據分析方法和面向屬性的歸納方法，對以上數據進行濃縮，給出他的“全面”描述。多維數據分析方法可以對決策所需的數據進行多主題、多方面、多角度的分析，從而揭示出隱藏在這些數據背后的信息，有利于決策層從整體上把握裝備的質量，以便于決策支持，提高決策的科學性。

（2） 裝備質量水平預測研究。在裝備的研制、生產和使用過程中，經常要對裝備的質量水平進行預測，檢查質量特性是否符合要求，以對工序質量或產品質量進行檢查與確認。在研制階段，利用數據挖掘技術進行統計分析，利用成熟型號的歷史數據，對新型號進行方案論證，能有效降低裝備的設計風險、技術風險、進度風險和費用風險。運用分類技術，神經網絡技術，了解、預測在研在制裝備的整體質量水平，為審定價格提供科學依據。

（3） 裝備質量分析研究。通過采集各階段質量問題癥候，查找產生質量問題的原因以采取有效措施，運用數據挖掘工具中的聚類、分類、統計方法以及神經網絡技術，對裝備質量進行深入的分析，發現影響產品質量的關鍵特性，判明故障部位，為裝備的維修和使用提供決策意見；發現設計生產中的薄弱環節和使用管理問題，為裝備的可靠性增長提供完善的質量信息。

（4） 裝備質量生產過程監督重點的分析。運用數據挖掘中的關聯規則挖掘技術，利用數據庫中的工藝流程數據、質量狀態數據等進行分析，從上一階段的質量狀態信息來推斷下一階段的質量狀態，從而發現兩階段質量狀態的相關性，對影響產品質量的主要因素進行重點監督。

4.4 裝備使用質量信息管理系統的組成

對于裝備使用質量信息管理系統來說，主要是分成5大部分，如圖4所示：

數據庫接口模塊 該模塊主要是解決不同數據庫的導入問題，比如*.mdb，*.dbf，*.db等。在導入時，還可以添加各種條件，比如篩選條件、計算條件等，也可以進行數據庫類型的轉化。

日常業務模塊 該模塊主要是針對綜合部門人員的日常業務進行的設計，其中對裝備實力統計和裝備維修實力統計，是裝備管理條例明確要求的，還可以對裝備完好率、裝備維修率等進行統計。其統計信息對維修保障計劃、人才培訓計劃、裝備戰備計劃的制定將會提供幫助。

決策支持模塊 該模塊應用當前先進的數據挖掘技術為綜合計劃部門人員進行數據分析，提供決策支持。他是本系統的重點，而決策支持的有效手段是數據挖掘技術。

數據庫管理模塊 該模塊為綜合計劃部門人員日常應用和決策支持模塊提供數據支持。功能上主要是對導入的數據進行管理，比如對數據進行添加、修改、刪除、查詢等。

系統維護模塊 模塊維護主要是對數據庫的數據進行備份、恢復、用戶的管理和模塊升級等。

5 結 語

使用階段是武器裝備質量的體現階段，在這一階段，蘊涵著大量的有用信息。本系統的設計將會大大提高他們的價值，并且為綜合計劃部門人員的決策提供支持和幫助。但是由于目前存在的各類專業裝備系統較多，在開發過程中勢必面臨不少問題。

參 考 文 獻

［1］GJB 3870-99．武器裝備使用過程質量信息反饋管理［S］．1999.

［2］[加]韓家煒，[加]坎伯.數據挖掘概念與技術［M］．范明，孟小峰，譯．北京：機械工業出版社，2002.

［3］唐曉萍．數據挖掘與知識發現綜述［J］．電腦開發與應用，2002，15（4）：31-32，35.

［4］吳昊，楊建軍．數據挖掘在質量管理中的應用［J］．成組技術與生產現代化，2005，22（1）：28-31．

［5］吳昊，楊建軍．軍事裝備學［M］．北京：國防大學出版社，2000．

［6］王漢功．裝備全系統全壽命管理［M］．北京：國防工業出版社，2003．

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。