衛星多層隔熱組件批生產管理系統設計與實現

◎北京衛星環境工程研究所 潘尚潔 王哲 傅浩 趙璐

衛星多層隔熱組件批生產管理系統設計與實現

◎北京衛星環境工程研究所 潘尚潔 王哲 傅浩 趙璐

多層隔熱組件安裝在衛星艙體及設備表面，在衛星開展熱試驗和在軌運行過程中對衛星及相關設備起到隔熱與保溫作用, 其在真空環境下具有極好的隔熱和保溫性能。單顆衛星累計安裝多層隔熱組件數量達100余塊，是衛星總裝階段適于開展批量化生產的主要部件之一。

衛星總裝過程呈現脈動式特點，在多顆衛星并行總裝狀態下，任務需求分布不均衡，同一時間段內多層隔熱組件制作任務重疊性較大，因此造成多層隔熱組件批生產節奏不穩定，若不能對生產任務進行合理控制，將會影響多層隔熱組件的質量和效率，甚至影響整顆衛星的研制進度。

一、系統整體架構

衛星多層隔熱組件批生產任務管理系統采用B/S架構進行設計，由數據訪問層、業務邏輯層和表現層3個部分組成。

一是數據訪問層實現對底層數據的增、刪、修、查。底層數據主要包括近年來多層隔熱組件生產工時數據、批生產年度任務計劃數據、批生產階段性任務計劃數據、年度任務計劃實際完成數據、階段性任務計劃實際完成數據及各類基礎數據等。

二是業務邏輯層通過各類邏輯算法實現對數據的操作，并將操作結果展示到表現層。邏輯層以多層隔熱組件工時計算算法、批生產任務排產算法等為核心，實現衛星多層隔熱組件批生產任務計劃制定、年度和階段計劃與實際完成情況對比等工作。

三是表現層通過Web實現各類系統業務的展示。調度、質量、工藝、檢驗、操作等各類人員均通過各自的計算機訪問系統的任務排產、數據分析等業務模塊，完成任務下發、過程監控、結果查詢等工作。

二、關鍵部分程序的設計

1．生產工時模型設計

模型定義。不同功能的衛星，結構差異性較大，而功能相近的衛星，結構差異性較小，衛星的這一特性稱為平臺屬性(g)，衛星的多層隔熱組件也繼承了平臺屬性。衛星多層隔熱組件因需求階段(e)、應用對象(o)、單元數(d)等屬性不同，又被定義為多種類型(c)，常見類型包括儲箱多層隔熱組件、氣瓶多層隔熱組件、管路多層隔熱組件、產品多層隔熱組件、星表多層隔熱組件等。任何一個多層隔熱組件批生產任務均由一種或多種類型的多層隔熱組件生產任務組成。

衛星多層隔熱組件計量單位為塊，每塊多層隔熱組件的制作難易程度不同，通過制作難度級數(H)進行評價。按照多層隔熱組件的實際生產情況將H值設定為5級，單塊多層隔熱組件制作工時與H值成正比。不同型號平臺、類型的多層隔熱組件任務的難度級數分布也存在較大差異。

某一個多層隔熱組件的批生產任務總工時不是各塊多層隔熱組件生產工時的累加，而是其包含的多種類型多層隔熱組件任務工時之和，各類多層隔熱組件任務生產工時采用神經網絡模型進行計算。針對不同平臺衛星、不同類型的多層隔熱組件任務在計算工時過程中分別采用自有特性的神經網絡模型，公式為：

模型訓練。為了精確地計算出批生產任務工時，每一種類型的多層隔熱組件任務的神經網絡模型均需利用歷史數據開展大量訓練，訓練中樣本容量應足夠大，訓練過程利用正向傳遞和反向傳遞2個環節，對模型的參數進行不斷的修正。

某類多層隔熱組件生產工時估算模型的神經元模型如圖1所示。其中，xk為既定平臺、既定類性多層隔熱組件的訓練樣本，每一個樣本包括單元數、塊數、難度級數分布、實際生產工時等多個參數；pki為神經元參數；θk為閾值；φ(vk)為激活函數；yk為訓練結果輸出。

將N組訓練結果輸出(yk)i與期望值(Tdk)i進行比較，則獲得當前生產工時估算模型的均方差為：

當E超出設定的標準區間時，則利用權值修正方程不斷對各層之間的權值進行修正。以上過程反復循環，直至輸出結果達到預估精度要求。

在某類多層隔熱組件生產工時模型訓練過程中，通常選定的訓練樣本容量為10～20。選擇訓練樣本時應遵從2個原則：一是發生時間就近；二是發生過程無異常擾動。為了保證工時估算模型的時效性，每隔一定時間需對模型進行重新訓練。

2．生產任務排產設計

批生產任務排產分為全年生產任務排產和階段性生產任務排產。全年批生產任務排產是全年多層隔熱組件生產任務的生產基線，依據全年衛星總裝任務計劃，結合歷年各衛星平臺的多層隔熱組件需求數據，完成全年生產任務預排產。階段性生產任務排產是一段時間內多層隔熱組件專業化生產開展實施的依據，在全年生產任務預排產發布后，隨著衛星總裝任務的逐步展開，各衛星平臺的多層隔熱組件生產任務逐漸明確。依據已明確的多層隔熱組件生產任務，按照既定的排產規則制定階段性的詳細排產計劃。階段性生產任務排產計劃發布后，可對尚未執行的任務節點進行調整，完成修改、插入和取消等操作，并對調整后的計劃重新發布。

排產規則。在開展全年生產任務預排產和階段性生產任務排產時，除考慮多層隔熱組件的生產工時外，還需要考慮生產節奏、生產效率、任務優先級、物料配套等多方面的因素。為了確保任務排產的靈活性和生產節奏的穩定性，制定了多種排產原則。

（1）單任務集中排產原則

單任務集中排產原則是指在某一時間內，當某一生產任務與前后任務重合度均小于50%時，針對該任務開展單任務集中排產，多組人員交替作業，降低工作負荷。

（2）多任務并行排產原則

多任務并行排產原則是指在某一時間段內，當多個任務相互之間的重合度大于50%時，將不同衛星的多層隔熱組件生產任務進行合并，統一開展領料、下料、絎縫、裁割等工作，多組人員交叉作業，減少物料準備和工序間切換等待時間，提升工作效率。

（3）緊急插入原則

緊急插入原則是指因各類突發原因，需在已排定的生產計劃中臨時插入新的生產任務。緊急插入的任務不再利用工時模型計算生產工時，而是人為設定任務起始時間和完成時間。緊急插入的任務優先級較高，且均為短期任務，工作負荷重，因此要盡量避免該類任務的產生。

（4）設定提前期原則

考慮到物料配套不及時、設備故障、人員短缺等可能出現的異常狀況，在理論開工時間基礎上預置安全提前期，進而獲得準確的實際開工時間。

排產算法。在全年生產任務預排產與階段性生產任務排產中，在進行單任務集中排產與多任務并行排產時，均采用倒推法，在緊急插入排產時采用順排法。

倒推法是依據任務截止日期及工作量進行任務排產。排產時，依據衛星總裝工作計劃確定任務截止日期，自動規劃各個任務的排產原則，并利用生產工時估算模型計算多層隔熱組件生產任務的生產工時，確定任務理論開工時間。最后，在理論開工時間基礎上設定提前期，得出實際開工時間。倒推法的具體步驟如下。

步驟1，錄入多層隔熱組件生產任務P(i)以及任務截止日期Tend(i)，利用生產工時估算模型初步計算各生產任務的理論總工時Tp(i)和倒排的任務起始日期Tst(i)；

步驟2，依據初步估算出的各生產任務起始時間、截止時間和工時，計算多層隔熱組件生產任務相互之間的重合度CHD：

步驟3，對全部生產任務進行遍歷，對重合度大于50%的任務進行合并，得到新的任務集P(I)：

合并后生產任務理論總工時為：

任務截止時間取最早值，并從任務集中刪除P(i)、P(j)等原始任務；

步驟4，設定生產任務的提前期TE、任務實施人員N，最終得出生產任務的理論生產工期：

提前期TE、任務實施人員N可針對全部任務統一設置，也可根據任務負荷、人員分配等情況進行差異化設置；

步驟5，依據理論生產工期Tp(i)進行預排產，并根據計劃生產負荷進一步優化TE、N以及加班工時TG等參數，以確保生產節奏平穩。倒推法實施流程如圖2所示。

順排法是依據任務的起始日期和截止日期進行排產。排產時，依據需緊急插入的多層隔熱組件制作任務的需求時間確定開工時間和截止時間，并利用生產工時估算模型計算該生產任務的生產工時，依據生產工時合理調配操作人員和加班工時。同時，正在進行的各項任務停工或減少操作人員，并根據后續的生產任務情況進行計劃調整。緊急插入的多層隔熱組件制作任務均遵從單任務集中排產原則。順排法排產的具體步驟如下。

步驟1，錄入的多層隔熱組件制作任務P(r)以及任務起始日期Tst(r)、任務截止日期Tend(r)，得出生產任務的實際需求工期：

步驟2，利用生產工時估算模型初步估算緊急插入生產任務的理論總工時Tp(r)，設定并調整生產任務的提前期TE、任務實施人員N、加班工時TG，確保生產任務在實際需求工期Tp(r)內完成，即：

步驟3，通過順延、調整加班工時和生產實施人員等方式對因緊急插入的多層隔熱組件制作任務而受到影響的生產計劃進行調整，以確保生產節奏平穩。順排法實施流程如圖3所示。

三、系統實現

衛星多層隔熱組件批生產管理系統包含排產調度模塊、生產數據分析模塊和生產目錄維護模塊3個部分。

排產調度模塊包含生產工時歷史數據維護、生產工時估算模型訓練、全年生產任務預排產與階段性生產任務排產等子模塊。其中，生產工時估算模型訓練主要是利用歷史數據進行學習，并且可以對學習樣本進行篩選。通過參數設置可以定時啟動生產工時估算模型訓練，也可根據任務需求手動觸發。全年生產任務預排產與階段性生產任務排產均以最近訓練得到的生產工時估算模型為依據開展排產工作。

生產數據分析模塊主要是以全年生產任務預排產計劃、階段性生產任務排產計劃和生產任務實際完成情況為對象，從時間、衛星平臺、多層隔熱組件類型、計劃基線等多個維度開展數據分析，為后續多層部組件生產任務計劃管理和生產實施管理提供支持。

生產目錄維護模塊主要是對多層隔熱組件制作過程中涉及的人、機、料、法、環等因素進行維護和查詢，為生產任務排產和實施提供參考。

通過對衛星多層隔熱組件批生產管理進行研究，提出了多層隔熱組件的生產工時模型，利用神經網絡算法和多層隔熱組件生產歷史數據，可以對新的多層隔熱組件生產任務進行預估。同時，針對全年生產任務預排產與階段性生產任務排產需求，提出了多種排產規則以及與之相匹配的智能排產算法，在此基礎上，實現對生產計劃的制定和發布。而在生產計劃的指導下開展生產，可以針對生產任務高峰開展提前準備和分解，通過削峰填谷的方式有效均衡生產節奏，保證了產品質量和生產進度。衛星多層隔熱組件批生產任務管理系統的應用為多層隔熱組件專業化生產的持續、高效開展提供了支持和保障。▲