大數據技術在飛機制造中的應用探究

李進平

（中航西安飛機工業集團股份有限公司，陜西 西安 710089）

0 引言

在飛機制造過程中，對于零組件和裝配的加工可行性是最重要的，同時也是難點。隨著航空技術的不斷發展，飛機的零組件也在逐漸向著重量更輕、制造維護成本更低的方向前進。因此，基于更環保、運營成本更低理念設計和制造的飛機將會獲得更好的性能和更多的市場，這種思維同時也給飛機制造業帶來了前所未有的挑戰和動力。基于此，在飛機制造過程中一定要積極充分地發揮利用大數據技術的技術優勢。另外，通過引入大數據技術可以不斷地改進提升研制過程中零組件加工、組部件裝配的過程數據數學建模以及仿真數據處理。這樣飛機制造可以更加提升生產加工效率和降低故障率保障飛行安全、有效降低生產成本。

1 大數據技術概述

在20世紀90年代，科學家John Mashey在一次演講中首次提出了“大數據”這一概念。若借助4V特性對其可概括為:大容量、高速率、多形式以及高價值這四項典型特征[1]。若按照生命周期來分類，可分為采集數據源、管理數據、分析數據以及展示數據這四個階段。第一階段，重點是如何采集獲取各種交織混雜在一起的結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據并可達到初步抽取提煉的過程。第二階段，重點解決的是儲存和保管大規模的數據。期間，要不斷抽取數據進行分類，目的是為了快速儲備分析所需的數據。第三階段，利用各種方法或者各種工具不斷地對其進行檢查、清洗以及建模，并從中獲取有用的價值數據。第四階段，數據展示是分析流程的門戶，便于將數據以形象化的形式呈現給用戶[2]。對于制造飛機的數據，它們必須具有嚴謹的規范和相對固定的格式；像行車記錄儀、車輛違法監控等這些自動記錄儀器，通過采用大數據技術分析生產過程可以降低誤碼率，使承載的信息更清晰準確，便于數據清洗或日后的準確分析，其實這為航空航天等高附加值領域開展大量的大數據技術的應用奠定了基礎[3]。

2 制造飛機的難度

航空制造能力已然成為衡量一個國家工業實力和綜合國力的重要標桿之一。當然，航空制造業也是一種典型的高投資、高技術以及高風險的行業[4]，所以航空制造業已經成為一項國家戰略性的產業且屬于核心競爭力范疇。飛機制造的技術難度非常大且綜合能力要求非常高，制造的過程也不是簡單的采用自動化流水線的生產模式就可以實現的。對飛機制造過程可簡單劃分為以下階段：確定工藝分工路線、審查零組件的可制造性、制訂工藝總方案、制定材料定額并采購材料、搭建裝配結構關系以及編制各類工藝文件等。上述各項工藝準備工作可借助大數據技術對其盡量同步開展，從而在有限資源條件下提高工作效率并大幅度地縮短工藝準備周期。另外，在飛機制造過程中無可避免會出現設計缺陷、錯誤施工的現象。充分利用大數據技術對其建立控制流程的相關體系；建立對超差、拒收以及代料等各類偏離的控制體系；建立現場反饋信息系統；從而確保飛機設計研發與生產制造過程的準確性和協同性。

3 大數據技術對制造飛機的影響

在國內，制造飛機的系統化工作已經逐漸完成，但企業內部的系統不僅繁多、業務復雜，而且在信息系統數據交互時難免出現各種困難或者相互掣肘，但是通過大數據技術可以為其提供幫助[5]。通過大數據技術在航空領域的發展與應用的總結分析可知，在航空領域中，大數據技術的應用對飛機制造在未來將會呈現以下趨勢：第一，為提升用戶的舒適性體驗在新一代的民用客機中機體內部的傳感器數量較之前更多，各系統之間信息交聯也更加復雜，此外采集的相關參數數據及種類也更加多樣化，面對不斷增加的數據存儲量，日益豐富的航空飛行數據資源，需要不斷擴充大數據技術在航空制造行業的應用場景。第二，由于不斷疊加的分析數據量以及航空裝備本身可能存在的系統耦合性，單一的統計學分析方法將難以準確地概述飛機制造本身技術狀態的變化。借助以深度學習為代表的人工智能大數據技術對其內部的邏輯關系進行準確的概述，對于航空裝備復雜系統研制、機體制造以及關聯的維修業務均扮演著重要的角色。第三，隨著逐漸興起的虛擬現實技術在工業領域的應用實踐，大數據可視化技術有望提升工程技術人員的感知以及相關的分析能力，進而實現更為高效的人機交互，進而快速地推動大數據可視化技術的發展[6]。

4 大數據在制造飛機中的應用

借助大數據技術進行飛機生產制造，可以有效地縮短生產制造周期并且設備利用率會更高。大數據技術的優勢在于對海量數據多維度的分類匯總和抽取利用，在如今大數據技術時代對于飛機制造工程技術人員的思維影響主要集中在以下幾點：第一，相較于過去的樣本數據抽樣分析，大數據技術可以實現對指定數據類型按分析需求進行全面細致分析，大數據技術能夠讓人們更加清晰地認識到數據之間的發展規律和影響范圍。第二，常規的數據處理一般都集中于對峰值的“精確度”獲取，這種獲取方式在樣本數據量不大時實現難度較低；然而通過大數據技術的應用，過去認為在紛繁多樣、交織混雜海量業務數據中無法分析的數據現象也可以進行精確度分析，雖然在這個過程中可能需要犧牲部分精確度，但這種結果更加全面且更具說服力。第三，采用大數據技術能夠更好地幫助我們通過過濾條件進行數據分析并抽取其中的數學規律邏輯，從而幫助我們驗證數據之間關聯關系并結合經驗加以利用。工程技術人員在整個飛機生產加工過程必須編制加工所需的各類工藝文件實現對各項操作的指導與解釋說明，基于設計部門提供的產品模型推導創建加工過程的中間模型從而指導對飛機零組件的生產加工，在此過程中將經驗公式和歷史數據、設備加工數據采集等技術結合實現對加工生產的工藝策劃、仿真驗證，大數據技術的應用可以對各類數據歸納總結后明確設備調試、環境參數等影響因素的優化方向，從而得到零組件加工的最佳工藝實施方案和更低生產成本。而在飛機的部總裝環節，通過與虛擬現實、激光跟蹤儀測量驗證技術及裝配仿真驗證技術等技術的結合，實現對裝配過程的全流程監控分析和能力提升。此外，在飛機制造中通過大數據技術的應用會產生以下數據：零組件加工的結構化數據，一般涉及基礎物料信息、追溯信息、加工設備信息、尺寸精度控制要求等，做好上述信息的管控是飛機制造的重點之一；在飛機裝配過程中需要用到數以萬計的零件、標準件，即使按概率計算各種制造缺陷都是一定存在的，如何快速準確定位到存在缺陷的零組件或標準件將直接影響產品交付和企業運營，通過對這些零組件的缺陷信息進行測試驗證迭代，從而提高飛機零組件的加工質量并降低整體故障率。

5 結語

數據是現代化工業生產的基礎之一，相較于傳統的數據分析，大數據技術在飛機設計與制造效率、故障模擬預測以及客服維保等領域都有十分突出的作用，例如零組件的加工生產、供應商加工能力管理、供應鏈保障的計劃與需求分析以及工業物聯網的應用。我們應該充分利用大數據技術對飛機制造進行管理和優化，所以，在飛機制造過程中應該充分利用好大數據技術并盡可能充分地發揮其作用于優勢，從而提升飛機制造質量并有效降低企業成本。