基于閉環反饋的高端裝備制造服務融合技術研究

吳相錦 彭清暢 孫延光

摘要：制造服務融合已成為高端裝備制造行業保持核心競爭力的必然選擇。本研究以某典型高端裝備制造企業為研究對象，探索符合行業特色的制造服務融合技術體系，提出具有行業特征的制造與服務融合技術框架和關鍵技術，并搭建一套制造服務融合支撐平臺，切實為高端裝備制造企業制造服務融合提供有力保障，創新制造企業“制造—服務—制造”閉環反饋模式，以供參考。

關鍵詞：閉環反饋；高端裝備；制造服務融合；軌道交通

DOI：10.12433/zgkjtz.20240401

在制造服務融合研究領域，發達國家起步較早。美國的Greenfield于1966年提出生產性服務；二十世紀九十年代初，以GE、IBM等為主導的公司率先進行由產品向服務轉型。GE公司在二十世紀八十年代的傳統制造產值占比達85%，服務產值僅占12%，通過“技術+管理+服務”創造的產值占公司總產值的比重約為70%。許多知名公司由于市場需求加入研發行列，例如，微軟、IBM等成立了專門的研發中心，在數據融合、數據建模、數據挖掘及知識發現等技術研究方面有著豐碩的研究成果。

隨著國家智能制造戰略的推進，制造服務融合已成為高端裝備制造行業的核心競爭力，制造與服務深度融合也成為企業戰略轉型的必要條件。在此背景下，學者也進行了大量的研究和驗證，李浩明確了面向服務的制造、現代制造服務和廣義產品的概念，并以此為基礎分析制造與服務的融合內涵，并提出制造與服務融合的技術框架體系。張衛提出制造與服務融合的本質是制造服務活動，制造服務活動是在制造產品與提供服務過程中產生的各種業務，這些業務部分是生產性服務，部分是制造服務化，并從工業互聯網的商業、使用、功能、實現等視角建立了制造與服務融合中虛擬邏輯與實體活動交互的技術體系。張軼倫總結了新信息技術對制造與服務融合的影響、產品服務系統模式及其選擇決策、產品服務系統配置優化、面向定制化的產品服務系統規劃設計與配置優化等方面。吳瓊提出了高端裝備制造業的三個主要特征，即資本密集、技術密集、勞動密集，并總結高端裝備制造領域科技服務協同應用平臺構建途徑的三大要點，即基于創新過程構建協同創新模型、不斷完善戰略協同機制、加強全過程的監管與技術服務。段海燕以“互聯網+”為出發點，嘗試將現代高端裝備制造業與服務業融合，深入運用“互聯網+”的思維方法和方式，探索二者共同發展的可行性，通過對現代高端裝備制造業轉型升級的思考，構建并完善二者融合發展的理論和實踐體系。

軌道交通裝備作為高端裝備制造的典型代表，相比于傳統制造業，具有復雜的產品結構和生產過程，例如，運行跨度長、工作工況復雜、運維數據量大、事故后果嚴重、保障服務困難且成本高等。當業務發展對整個經營流程提出高效、個性化、可閉環等要求時，建立一體化協同平臺，使產品制造與服務相輔相成就顯得尤為重要。付登坡等人提出“數據中臺”的概念，完善數據存儲，并實現數據資產管理，結合大數據算法，充分利用“人工”與“智能”相融合的方式，通過大數據平臺替代人工經驗，自動完成決策。塔娜等人總結了云技術在大數據平臺分析中的應用，提出云計算可以改善傳統計算方法的缺點，在滿足人們對資源利用和計算速度需求的同時，利用相關軟件，分析、計算和處理數據，提高大數據分析平臺的運營效率。

在互聯網和大數據環境下，高端裝備制造面臨的需求多樣化和個性化要求更加突出，亟需在制造與服務融合模式創新方面加大支撐力度，加速企業產品服務數字化轉型進程，提升客戶服務質量，最終實現企業高質量發展。

一、研究內容

本文重點圍繞高端裝備產品制造服務融合、跨領域一體化協同優化、產品持續改進、精確運維等核心需求，開展面向復雜產品全生命周期的制造服務融合技術研究，重點突破制造服務融合的數據建模與集成、服務生命周期知識自優化、服役環境下的狀態檢測和健康評估、面向多維數據融合的故障診斷與預測、維修策略的多要素、多目標協同優化、整產品與關鍵部件維修任務全局優化、基于狀態預測的備件精益規劃等關鍵技術，實現“制造—服務—制造”端到端的數據閉環，支撐設計制造和服務的迭代優化，提升企業制造服務信息集成管理水平，促進產品維修模式由預防性向預測性轉化，實現產品的設計制造改進和高效安全保障能力等目標。

二、研究路線

面向先進軌道交通裝備等高端裝備領域在服務型制造發展方向的重大需求，突破支持長壽命復雜裝備制造服務融合技術應用的產品數據建模基礎理論，實現信息集成、數據挖掘、知識發現、協同優化以及閉環管控方面的共性關鍵技術創新和自主可控，支撐基于閉環反饋的復雜產品制造服務融合管理信息系統平臺研發，形成企業制造服務融合能力和產品閉環反饋管控能力、促進裝備制造產業轉型升級，最終提升我國高端裝備制造業市場競爭能力和價值創新能力。

以制造服務融合相關的技術和理論研究為基礎，通過信息融合、動態協作、資源優化以及協同創造價值，實現制造和服務的融合。同時，制造服務融合支撐決策分析，將分析結果反饋給制造服務。具體制造服務融合研究框架如圖1所示。

三、技術平臺搭建

基于閉環反饋的復雜產品制造服務實際需求，采用大數據、云計算、物聯網和機器學習等先進信息技術，構建復雜產品全生命周期數據集成化平臺。以大數據存儲和計算為載體，建立統一、規范、可共享的全域數據體系，研究核心算法構件化實現技術和標準，算法庫構建原則、算法管理、模型算法輸入和輸出標準要求等技術，通過數據模型研究和算法模型服務集成應用，滿足數據驅動復雜產品制造和服務。此平臺的核心功能是對數據進行統一信息化建設管理，根據不同業務，經由通用型的數據平臺進行數據管控，有效挖掘數據價值，避免數據的冗雜和重復建設，實現從設計、制造和運維多源異構數據的采集、存儲、整合、挖掘和共享，從而滿足快速響應需求，提供優質服務的目的。平臺架構設計如圖2所示。

（一）大數據平臺

根據企業“制造—服務—制造”端到端的數據閉環需求，以最優模型技術為基礎，采用大數據、云計算、物聯網和機器學習等先進信息技術，構建車輛全生命周期數據大數據管理平臺，實現從設計、制造到運維多源異構數據的采集、存儲、整合、挖掘和共享，挖掘潛在的知識信息，提高數據信息應用精準度，幫助企業調整產品設計、優化制造工藝，減少風險，做出正確的決策。

（二）模型庫

高端裝備產品具有服役環境復雜多變、服役數據呈跨時空、強關聯、多源異構等特點，通過研究服役工況數據、檢修履歷及工藝數據、設備狀態監測數據等多維數據融合方法，采用數據清洗、關聯分析、特征構造、聚類分析、分類辨識和預測模擬等技術手段，重點突破復雜產品狀態異常檢測技術、復雜產品狀態趨勢預測技術、復雜產品健康度評估技術、復雜產品故障診斷技術和復雜產品服役壽命預測技術等系列關鍵技術難點，為高端裝備產品的服役安全評估及其基于狀態的修程修制優化等工程應用提供依據，同時為促進產品維修模式由預防性向預測性轉化、增強產品的高效安全保障能力提供技術支撐。

（三）應用層

應用層主要以高端裝備產品應用的場景為主，開發通用機理模型拓展平臺功能。主要以產品運維數據反饋到設計和制造環節，以提升產品工作性能及維修維護性能。對于面向服役安全保障能力提升的應用，主要以關鍵零部件故障預測預判的準確性為主線開展試用，通過采集客戶實際環境數據對模型調優，保障產品安全運行。

四、應用效果

本文研發的技術平臺，通過選取某軌道交通裝備制造企業應用，提升企業制造服務信息集成管理水平，促進產品維修模式由預防性向預測性轉化，增強產品的設計制造改進和高效安全保障能力。實踐表明，平臺具有較高的經濟效益和生態效益。

（一）以服務融合技術與增值服務提升產品競爭力

建立基于RCM的、先進的維修策略，開發基于相關RCM國際標準的、適用的修程制定技術，在保證安全可靠運營的情況下，持續降低檢修成本，提升市場競爭力。通過建立科學的、符合運營實際的維修間隔確定方法，在確保使用安全前提下，大幅提升檢修效率。基于運行及維修數據建立修程優化方法，為修程優化提供科學依據，確保修程持續適用并且有效。綜合考慮供貨周期、部件當前狀態、失效規律、備件差異性、隨機需求變化等因素的最優庫存算法，建立庫存模型，動態擬定備件方案，節約庫存成本。

（二）對高端裝備制造業形成顯著示范拉動效應

高端裝備制造業屬于典型離散制造模式，采用大數據、云計算、物聯網和機器學習等先進信息技術，構建企業數據集成管理平臺， 通過整合分散在不同系統的數據，實現信息共享、智能應用和高度自動化地分析企業的數據，提高資源利用率，避免高數據消耗，幫助企業調整產品設計、優化制造工藝，減少風險，做出正確的決策，提高生產力，降低運營成本，對相關制造業部門起到示范作用，促使關鍵技術在各行業推廣，提升產業鏈整合能力和全球資源配置能力，成為未來智能制造的領跑者。

五、總結及展望

制造服務融合是高端裝備業以及智能制造行業企業發展的必然選擇，也是提升企業客戶滿意度的關鍵，這是一個長期系統化的工程。本研究以軌道交通裝備制造為研究主體，探索面向高端裝備制造業制造服務融合一體化的關鍵技術，并以此為基礎，搭建基于大數據、云計算等多種融合技術的支撐平臺，為提升企業信息化、數字化水平奠定堅實基礎，并為制造服務融合模式創新提供有力保障，同時形成了一套面向高端裝備制造行業制造服務融合的方法體系，而且該方法體系具有較強的復制性和平移性。但由于不同行業的特殊屬性，在制造服務融合方面具有較強的獨特性，筆者未來將選取其他典型行業，繼續探索制造服務融合相關技術，歸納總結行業共性特征，并分析跨行業共性和差異技術，為制造服務融合技術研究貢獻力量。

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