■ 惠昭鼎 孫艷娜 李忠誠(chéng)/1 中國(guó)南方航空股份有限公司技術(shù)分公司沈陽(yáng)基地 沈陽(yáng)北方飛機(jī)維修有限公司
在智慧南航的背景下,南航子公司沈陽(yáng)北方飛機(jī)維修有限公司作為南航機(jī)務(wù)改革的排頭兵,正在努力推動(dòng)南航機(jī)務(wù)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展,實(shí)現(xiàn)機(jī)務(wù)智慧維修。
飛機(jī)部附件維修行業(yè)門(mén)檻高、利潤(rùn)大,市場(chǎng)前景廣闊,已成為包括OEM廠(chǎng)家在內(nèi)的航空業(yè)MRO利潤(rùn)必爭(zhēng)點(diǎn)[1],而智慧維修將進(jìn)一步推高企業(yè)利潤(rùn)空間,提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,為此建立一個(gè)附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)勢(shì)在必行。
在傳統(tǒng)飛機(jī)部附件修理行業(yè)中,不同類(lèi)型部件涉及的關(guān)鍵技術(shù)、人員資質(zhì)、工具物料等資源繁雜,無(wú)論是附件維修管理還是具體的維修過(guò)程都面臨很多困難,主要如下。
1)生產(chǎn)計(jì)劃不科學(xué)。附件修理與航線(xiàn)維修、機(jī)體大修不同,附件種類(lèi)繁多,而不同類(lèi)別附件所需要的人員資質(zhì)、知識(shí)、技能都有較大差別,再加上附件修理業(yè)務(wù)增長(zhǎng),很多工作需要多線(xiàn)并行,計(jì)劃制定工程師對(duì)各車(chē)間各工段的情況了解不足,在制定計(jì)劃時(shí)無(wú)法兼顧效率與安全,因此原有的由人工或簡(jiǎn)單計(jì)算機(jī)軟件排班計(jì)劃的方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足生產(chǎn)需求[2]。
2)管理及工作效率不高。附件修理管理一般通過(guò)電話(huà)、郵件等方式與工作者溝通協(xié)調(diào),信息一般是按照層級(jí)進(jìn)行層層傳遞,導(dǎo)致管理難度較大、溝通鏈條較長(zhǎng),嚴(yán)重影響附件修理管理效率[3]。
3)修理質(zhì)量控制困難。由于附件修理工作復(fù)雜、涉及資源多、并行工作多等原因,通常只能是授權(quán)指定人員監(jiān)控其負(fù)責(zé)的項(xiàng)目,而管理者要想了解一個(gè)部件的具體修理過(guò)程和進(jìn)度,只能前往車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)觀看詢(xún)問(wèn),導(dǎo)致管理者難以全面監(jiān)控并了解每個(gè)附件的修理情況[4]。
4)關(guān)鍵技術(shù)受限。在具體維修過(guò)程中,經(jīng)常有技術(shù)資料、航材訂購(gòu)、維修方案等被OEM 限制封鎖的情況,造成維修成本居高不下、維修能力無(wú)法突破等瓶頸問(wèn)題。例如,由于國(guó)內(nèi)外政策等原因,經(jīng)常有部分航材、耗材無(wú)法訂購(gòu)或訂購(gòu)周期較長(zhǎng),嚴(yán)重影響附件修理成本和周期的情況,為此需要通過(guò)研發(fā)DMDOR 方案、自制件、代用品等方式突破壁壘,降本增效。但目前這些技術(shù)創(chuàng)新工作缺少相關(guān)的需求提出、研發(fā)數(shù)據(jù)分析、成果分享等環(huán)節(jié)的載體[5]。
針對(duì)上述傳統(tǒng)飛機(jī)部附件維修中管理困難和維修困難等問(wèn)題,設(shè)計(jì)了附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)。
附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)是基于SSH2.0 框架及SQLSERVER數(shù)據(jù)庫(kù)搭建的B/S 架構(gòu)服務(wù)系統(tǒng),已有近20 年的歷史,歷經(jīng)三個(gè)版本,最初是2002 年開(kāi)發(fā)的一款生產(chǎn)管理工具,2016 年升級(jí)為信息管理系統(tǒng)1.0 版本,再到2021 年升級(jí)為信息管理系統(tǒng)2.0 版本,即附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)。
智能化平臺(tái)不同于普通生產(chǎn)管理系統(tǒng),是通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的歸納總結(jié)、分析實(shí)踐得出的一套預(yù)測(cè)算法模型,將各類(lèi)客觀存在的物資調(diào)配問(wèn)題、人員排班問(wèn)題、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問(wèn)題統(tǒng)籌規(guī)劃,以數(shù)字預(yù)測(cè)結(jié)果推動(dòng)實(shí)際工作運(yùn)行,再將實(shí)際運(yùn)行中遇到的各類(lèi)情況反饋到算法模型中,不斷優(yōu)化其在維修工作中推進(jìn)的效果,最終達(dá)到科學(xué)的資源分配。同時(shí),算法模型還可在預(yù)測(cè)中突出資源消耗關(guān)鍵點(diǎn),將維修工作中的實(shí)際痛點(diǎn)一一展現(xiàn),指導(dǎo)技術(shù)人員有的放矢、重點(diǎn)突破,最大化降低成本或提升產(chǎn)值,解放更多的可分配資源用于技術(shù)攻堅(jiān),形成產(chǎn)業(yè)的良性循環(huán)。
附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)主要設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)獲取環(huán)節(jié)、算法分析環(huán)節(jié)、過(guò)程監(jiān)控環(huán)節(jié)、難點(diǎn)突破環(huán)節(jié)和數(shù)據(jù)輸出環(huán)節(jié)5 大功能環(huán)節(jié),如圖1 所示。

圖1 附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)五大功能環(huán)節(jié)
1)在數(shù)據(jù)獲取環(huán)節(jié)中,該平臺(tái)從南航FIADA、AEROHD、LeAps、ME 等系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行篩選,解析原始故障信息,提供完整的系統(tǒng)錯(cuò)誤碼或人為分析錯(cuò)誤描述。系統(tǒng)抓取后將根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行篩選,獲得平臺(tái)使用的標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤描述。
2)算法分析環(huán)節(jié)將錯(cuò)誤描述及維修件基本參數(shù)輸入至系統(tǒng),由AI 智能平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、決策,形成科學(xué)的生產(chǎn)計(jì)劃。此環(huán)節(jié)由以下5 個(gè)大模塊組成。
?專(zhuān)家系統(tǒng):自行研制的專(zhuān)家系統(tǒng)包含適航維修的各項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),根據(jù)多年經(jīng)驗(yàn)匯總收集并整理了多種情況的維修關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn),協(xié)助工作者快速定位快速解決問(wèn)題。技術(shù)工程師負(fù)責(zé)此模塊的運(yùn)作,勾選各項(xiàng)基本參數(shù),如項(xiàng)目編號(hào)、特定件號(hào)、標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤描述、錯(cuò)誤關(guān)鍵字、TSR/TSN 區(qū)間等,并針對(duì)此類(lèi)情況錄入解決方法,系統(tǒng)將自動(dòng)給出最優(yōu)解決方案,協(xié)助工作者完成維修工作。
?APS 數(shù)據(jù)庫(kù):涵蓋航材、工具、計(jì)量設(shè)備、飛機(jī)物料和各項(xiàng)耗材、資料等數(shù)據(jù),用于協(xié)助系統(tǒng)縮小計(jì)算范圍,檢查資源缺失。技術(shù)工程師和工作者負(fù)責(zé)此模塊的運(yùn)作,錄入項(xiàng)目或件號(hào)相關(guān)的各類(lèi)參數(shù),并可選擇等效航材、等效工具等,應(yīng)對(duì)周期計(jì)量、設(shè)備維修、新進(jìn)工具、航材更迭等各類(lèi)情況,為智能化分析提供準(zhǔn)確的參考。
?維修經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù):包含每一類(lèi)錯(cuò)誤關(guān)鍵字的維修數(shù)據(jù),是智能化平臺(tái)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),提供了針對(duì)故障的資源使用、維修方式、人員分配以及維修流程、時(shí)長(zhǎng)等各類(lèi)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)將自動(dòng)記錄上述數(shù)據(jù),無(wú)需人工維護(hù)。平臺(tái)系統(tǒng)通過(guò)各項(xiàng)用戶(hù)操作采集操作時(shí)長(zhǎng)、應(yīng)用數(shù)據(jù)及用戶(hù)行為習(xí)慣,逐日、逐月或逐年匯總至大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
?航材分析算法:利用樸素貝葉斯算法結(jié)合APS 數(shù)據(jù)庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤描述整理出的每一項(xiàng)航材的使用概率,為工作者或生產(chǎn)部門(mén)提前準(zhǔn)備航材列表。樸素貝葉斯算法可利用較小的算力獲取極高的準(zhǔn)確率,僅需提供與算法相關(guān)的特性即可解決每個(gè)APS 數(shù)據(jù)庫(kù)列出航材的二分法問(wèn)題,協(xié)助工作者給出航材使用參考,迅速完成航材訂購(gòu)工作。
?AI 智能排班:通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合上述資源分析所需航材、工具,再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析結(jié)合人員當(dāng)前工期、技能、維修歷史、技能增幅等情況預(yù)估維修周期,最終形成生產(chǎn)計(jì)劃表。生產(chǎn)周期預(yù)測(cè)將涉及多項(xiàng)不穩(wěn)定因素,如航材訂購(gòu)周期、人員技能、維修件損耗情況等,在給定周期后可能因各類(lèi)突發(fā)因素影響計(jì)算準(zhǔn)確率,故采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)周期進(jìn)行預(yù)估,并借助其回歸模型不斷調(diào)整學(xué)習(xí),以便不斷提高維修周期、生產(chǎn)計(jì)劃的準(zhǔn)確率。
附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)算法分析環(huán)節(jié)技術(shù)路線(xiàn)如圖2 所示。

圖2 附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)算法分析環(huán)節(jié)技術(shù)路線(xiàn)圖
3)在過(guò)程監(jiān)控環(huán)節(jié)中,進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集和邊緣計(jì)算,全方位監(jiān)控物流與邊緣設(shè)備狀態(tài)。使用二維碼、RFID、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)多維度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集;通過(guò)成本利潤(rùn)分析,在需更換昂貴、采購(gòu)周期長(zhǎng)的航材或是需要超手冊(cè)修理或新工裝時(shí),自動(dòng)觸發(fā)難點(diǎn)突破環(huán)節(jié);通過(guò)系統(tǒng)可以全方位跟蹤監(jiān)控維修進(jìn)度,并通過(guò)二維碼或RFID 設(shè)備將專(zhuān)用設(shè)備與維修工作綁定,監(jiān)控采集設(shè)備使用頻度、測(cè)試數(shù)據(jù)和保養(yǎng)/維修情況等。
4)分析數(shù)據(jù)觸發(fā)難點(diǎn)突破警戒時(shí),難點(diǎn)突破環(huán)節(jié)中的創(chuàng)新孵化功能被激發(fā),可發(fā)布課題招募信息,采用揭榜掛帥的方式組建攻關(guān)小組,借助MATLAB、ANSYS 等軟件進(jìn)行模擬仿真,研發(fā)驗(yàn)證DMDOR 方案,開(kāi)發(fā)自制件代用品,通過(guò)3D 掃描打印、CATIA建模等手段設(shè)計(jì)制作工裝。此外,創(chuàng)新模塊的數(shù)據(jù)可以自我反饋,數(shù)據(jù)反饋到算法分析環(huán)節(jié),不斷優(yōu)化算法。
5)在數(shù)據(jù)輸出環(huán)節(jié)中,平臺(tái)將附件航材修理成本、附件質(zhì)量分析預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)輸出至FIADA 等南航系統(tǒng),為南航系統(tǒng)補(bǔ)充附件維修的相關(guān)數(shù)據(jù)。還可以將維修進(jìn)度信息、估算出的下一年度航材消耗情況等輸出至航材等其他部門(mén),方便各相關(guān)部門(mén)了解附件維修情況,控制航材庫(kù)存。通過(guò)系統(tǒng)可以監(jiān)控部件在翼數(shù)據(jù),當(dāng)附件超過(guò)一些閾值時(shí)及時(shí)給出維護(hù)提示,保障飛機(jī)運(yùn)行安全。
根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),沈陽(yáng)北方飛機(jī)維修有限公司在使用附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)后,各方面都有一定程度的提升。
1)生產(chǎn)計(jì)劃更加科學(xué)。使用平臺(tái)后,員工普遍反映生產(chǎn)計(jì)劃、排班計(jì)劃更加合理,不再出現(xiàn)“有的人閑,有的人忙”的情況,同時(shí)也杜絕了人員資質(zhì)不匹配、工具工裝使用分配不合理的情況,使用平臺(tái)后的第一年產(chǎn)能也因此大幅提升,在人員數(shù)量等其他條件基本不變的情況下,年產(chǎn)值增加8.8%。
2)管理、工作效率提升。在該平臺(tái)的支持下,管理者和工作者都可以從平臺(tái)上收發(fā)指令、簽批相關(guān)文件,真正實(shí)現(xiàn)了無(wú)紙化辦公。按照數(shù)據(jù)核算,使用平臺(tái)的第一年就節(jié)約各類(lèi)溝通、簽批時(shí)間約3000h,該平臺(tái)有力提升了工作效率,縮短了溝通鏈條。
3)附件修理質(zhì)量提高。授權(quán)人員可以通過(guò)平臺(tái)監(jiān)控附件修理關(guān)鍵步驟,平臺(tái)也可以針對(duì)關(guān)鍵質(zhì)量點(diǎn)及時(shí)發(fā)出提示,對(duì)測(cè)試不合格數(shù)據(jù)給出警示,并從知識(shí)庫(kù)中調(diào)出相應(yīng)修理建議為工作者提供幫助。使用平臺(tái)后的第一年,附件索賠率下降近1%,提高了附件修理質(zhì)量。
4)突破技術(shù)壁壘。平臺(tái)中的創(chuàng)新孵化環(huán)節(jié)將科研攻關(guān)能力借助信息、網(wǎng)絡(luò)、AI 等技術(shù)發(fā)揮至極致,通過(guò)此平臺(tái)每年開(kāi)發(fā)DMDOR 方案10 余項(xiàng),自制件/代用品30 余項(xiàng),工裝設(shè)備研制70余套,這些成果已獲得5 項(xiàng)軟件著作權(quán)、30 項(xiàng)實(shí)用新型專(zhuān)利、4 項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利和多項(xiàng)南航集團(tuán)級(jí)別“五小”“金點(diǎn)子”獎(jiǎng)勵(lì)。同時(shí),創(chuàng)新孵化的數(shù)據(jù)自我反饋,不斷進(jìn)行算法優(yōu)化與知識(shí)庫(kù)擴(kuò)充。每年創(chuàng)造的價(jià)值超4000 萬(wàn)元。
未來(lái),附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)將繼續(xù)完善現(xiàn)有功能,實(shí)現(xiàn)技術(shù)迭代,不斷積累大數(shù)據(jù)、維修經(jīng)驗(yàn),后續(xù)還會(huì)從三個(gè)方面推動(dòng)平臺(tái)升級(jí)。
1)AR 終端。未來(lái)計(jì)劃將該平臺(tái)的使用終端擴(kuò)展至AR 眼鏡,通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別等方式控制,徹底解放工作者的雙手,提高工作效率。AR 眼鏡可識(shí)別維修的關(guān)鍵點(diǎn)和測(cè)試的關(guān)鍵數(shù)據(jù),及時(shí)給出維修過(guò)程提示、步驟的維修標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)資料,輔助工作者的維修工作。可以實(shí)時(shí)通過(guò)AR 眼鏡進(jìn)行附件維修遠(yuǎn)程會(huì)診,實(shí)時(shí)傳輸視頻方便各專(zhuān)家異地研究飛機(jī)部件的疑難雜癥。
2)廠(chǎng)區(qū)智能物流。廠(chǎng)區(qū)智能物流要做到自動(dòng)識(shí)別挑選所用航材部件,將要維修的部件和所需航材自動(dòng)運(yùn)輸?shù)焦の唬渲锌梢钥紤]的研究方向:第一、機(jī)器自動(dòng)識(shí)別躲避障礙物,原理與掃地機(jī)器人和倒車(chē)?yán)走_(dá)相似;第二、廠(chǎng)區(qū)劃線(xiàn),機(jī)器人識(shí)別劃線(xiàn),按照固定路線(xiàn)運(yùn)輸;第三、知識(shí)產(chǎn)權(quán)申請(qǐng)功能,研發(fā)成果的數(shù)據(jù)、圖紙等都可以在平臺(tái)上自動(dòng)抓取,按照設(shè)定好的技術(shù)交底書(shū)模板填寫(xiě)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)和基本內(nèi)容,再由專(zhuān)人完成修改后的專(zhuān)利申請(qǐng)等知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作。
總地來(lái)說(shuō),附件維修管理與創(chuàng)新全景智能化平臺(tái)立足于實(shí)際附件修理工作,精準(zhǔn)控制每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),具備了普通軟件、平臺(tái)、系統(tǒng)不具備的優(yōu)勢(shì),該平臺(tái)不僅可以推廣到同類(lèi)維修企業(yè)中,還可以結(jié)合不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行修正,應(yīng)用于有類(lèi)似需求的其他行業(yè)中。