【深度】基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法研究（下）分析方法与结论

2017-11-24 学术plus

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今日荐文的作者为北京机电工程总体设计部专家胡伟杰，殷楠，江阳。本篇节选自论文《基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法研究》，发表于《中国电子科学研究院学报》第12卷第3期。本文为论文后半部分。

摘要：针对MBD技术的推广应用，对武器系统产品研制过程质量管理决策分析带来的问题和挑战，本文提出了一种基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法，该方法通过建立一套覆盖武器系统产品研制全过程关键质量指标的指标体系，基于指标体系获取产品研制过程质量数据，构建质量数据分析模型，并进行产品质量分析及趋势预测，将有效缩短产品研制周期，降低产品研制成本，为企业领导提供及时有效的决策建议，为战略决策提供有效的辅助支持。

关键词: 武器系统；数据模型；质量管理；决策分析

【深度】基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法研究（上）国内外发展现状综述

1 国内外现状和发展趋势

2 存在的问题

3 基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法

本文提出的基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法主要通过构建一套合理、全面、规范、能够客观评价武器系统产品研制过程关键质量指标的质量指标体系，针对质量指标体系，获取适应于产品研制过程质量指标体系的质量数据，建立产品研制过程质量数据分析模型，并通过报表、联机分析处理、数据挖掘等技术，为企业各级领导提供灵活自由的数据查询和报表生成手段，提供丰富的分析数据展现以及武器系统产品质量趋势预测，以驱动型号研制队伍围绕规定的指标和要求系统策划、分步实施产品研制生产工作，辅助各级领导进行及时有效地决策，优化产品设计、制造、装配和检验过程的质量管理。

3.1构建武器系统产品质量指标体系

由于武器系统结构庞大，技术复杂，任务实时性强，产品设计、制造、装配和检验过程中质量评估所涉及的质量要素数量和层次都很多，采用一个或几个指标往往难以较客观的评价产品设计、制造、装配和检验各过程的质量管理水平。要提高武器系统的质量水平，首先需要根据武器系统的特点，从不同的侧面、不同的层次进行评价，同时考虑时间的变化，建立一整套合理、全面、规范、能够客观评价产品研制过程关键质量指标的质量指标体系，才能满足基于模型的设计、制造、装配和检验模式的决策需求，并以此驱动型号研制队伍围绕规定的指标和要求系统策划、分步实施一系列产品研制生产工作，并为产品研制过程的质量管理决策分析等工作提供基础。

对产品研制过程质量管理能力进行测度和评价，有关变量众多，且一些变量间存在较强的相关性，因此，通过众多变量以及它们之间的复杂关系，去找到能够综合反映产品研制过程质量管理能力的关键质量指标，显得十分重要。而且在选择质量指标时，并不是指标越多越好，关键要考察评价指标所起作用的大小。也不可能把全部指标都考虑进去，只能选取一些最能反映产品质量优劣的指标，而剔除一些次要指标因素。质量指标的确定需要在动态过程中反复平衡。

根据上述选取原则，考虑武器系统产品研制过程各种质量信息或数据的产生、传输、处理都是来源于产品研制各业务系统，并全面综合考虑各种质量管理因素，可将武器系统产品研制过程质量指标体系划分为3个层级指标，其中

一级指标（即总指标）为：产品研制过程质量指标，
二级指标依据武器系统产品研制生产的4个阶段划分为产品设计过程、产品制造过程、产品装配过程、产品检验过程4个二级指标，
三级指标的确定结合武器系统产品设计、产品制造、产品装配、产品检验4个过程的质量管理特点及质量管理环境形成相应的三级质量指标包括：仿真失误率、地面试验成功率、军检合格率、废品率等，以构建形成武器系统质量管理决策指标体系。

武器系统产品研制过程质量指标体系构成如下表所示：

表1 武器系统产品研制过程质量指标体系

3.2质量数据获取与处理

武器系统研制参研单位多，地域分布广，参研单位分布在全国各地，使得产品研制过程的质量数据分散在不同地域、不同参研单位的各业务系统中，而各业务系统的质量数据在数据形态、数据结构上各不相同，导致了对数据分析和处理方式多种多样，数据多源性导致数据有不同的分类，不同的分类具有不同的数据格式，最终导致结构化数据、半结构化数据、非结构化数据并存，造成了数据资源的异构性，因此需要将不同格式的质量数据转换处理为统一的数据格式，然后将这些质量数据进行充分有效的管理，实现企业范围内多单位、跨地域的共享。

随着信息技术的深入发展，在质量数据采集中出现了自动识别技术，它能够对质量数据进行及时准确的采集和录入，有效解决了传统的质量数据手工采集方式采集速度慢、精度低等问题，实现了现场质量数据采集的自动化、标准化及规范化，有利于产品质量跟踪管理和质量数据统计分析方法和工具在质量管理中的成功应用。

产品研制过程的质量数据需要从其它异构信息系统中获取，如从产品数据管理系统中获取产品技术状态质量数据，从车间制造执行系统中获取制造过程中的质量信息数据等，因此可以通过数据采集工具，从各业务系统和其他数据源中采集结构化、半结构化以及非结构化质量数据，对质量数据进行复杂的加工处理，最后将数据加载到数据仓库中，供质量管理决策分析使用。

图1 质量数据采集示意图

从各业务系统中采集数据时可以基于不同的业务场景与业务需求，采用不同的数据采集方式，如对于数据变化比较频繁的数据，使用基于日志分析的方式进行实时数据采集，对于变化缓慢的数据（数据量大）采用定期采集的方式，比如一周；对于变化缓慢的数据（数据量小）采用每天采集的方式。数据清洗是数据采集过程中的一个重要环节，数据清洗直接影响了数据装载到数据库中后的清洁度与准确度，关系到数据统计分析与决策分析的可靠性及可信赖程度，数据清理一般针对具体应用，可根据数据不同采用不同的数据清理方法，主要包括解决不完整数据（即值缺失）的方法、错误值的检测及解决方法、重复记录的检测及消除方法、不一致性（数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法等，以对质量数据进行去重、脏数据清理、数据校验、一致性检查等清理工作，确保质量数据的准确性、一致性。

3.3构建质量数据分析模型

产品设计、制造、装配与检验过程质量数据通过数据处理与获取过程被整合到数据仓库中，由数据仓库对产品设计、制造、装配与检验过程的质量数据进行集中、加工、提炼和重组等各种处理并转换整合成面向主题的数据集合，并按照质量管理决策分析的需求，形成辅助决策的全局数据视图。数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组合的，每一个主题对应一个分析领域，因此，对照以上章节中建立的武器系统产品设计、制造、装配与检验过程质量指标体系，结合决策需求分析，确定基本主题为产品设计质量主题、产品制造质量主题、产品装配质量主题、产品检验质量主题4个不同的主题域。对特定的决策分析需求，面向企业全局的数据视图可能不能很好地满足，可通过建立数据集市的方式解决，数据集市是为了实现质量信息数据的存储,最终能实现展示和挖掘，是对数据仓库的有力补充，数据集市可以提高查询的反应速度，数据集市的数据直接来自于数据仓库，采用这种方式，可以保持整体数据的一致性。

在质量数据被存入数据仓库后，需要有高效的数据分析工具来利用其中的数据。联机分析处理(OLAP)以数据仓库为基础，对数据仓库中的面向主题的数据集合，使用多维分析操作从多视角、多维度地分析，构建面向主题的多维数据模型,从集成的数据仓库中的数据出发，通过多维数据模型对质量信息从多种可能的角度进行快速、一致、交互性的存取，进而实现对数据进行深入的分析。通过OLAP的基本功能如切片、切块、钻取与旋转、模型计算等，实现对数据的多维分析和处理。数据仓库面向主题的数据组织方式为进行OLAP多维分析处理提供了便利，可以使决策者从多个维度（如时间维度、型号维度、组织机构维度等）来观察企业的数据，并能快速地交互访问，实现对数据的归纳、分析和处理，完成相关决策。

数据仓库以星型或雪花型的结构方式组织数据库表，数据仓库的数据存储将分成逻辑上的两层。首先是“原子”(Atomic)层。对获取并处理后的质量数据，设计数据模型，按照主题划分和处理，以3NF结构存储。根据业务领域划分为：产品设计质量、产品制造质量、产品装配质量、产品检验质量等主题。为了对质量指标体系中的各指标进行OLAP多维分析，建立“多维”(Dimension)层，将原子层数据进行OLAP优化，生成关系型星状结构与物化查询表，为OLAP应用提供支持。

3.4 产品质量分析与趋势预测

武器系统产品质量分析可以通过报表、联机分析处理、数据挖掘等技术，为企业各级领导提供灵活自由的数据查询和报表生成手段，质量分析数据报告能综合展现武器系统产品研制过程质量信息统计、对比、趋势等多维度质量信息，包括产品质量问题归零统计分析、废品率统计分析等，并能够从多个维度如组织机构、型号、时间维度等综合展现统计分析数据，对产品设计、制造、装配与检测过程中的相关质量问题提供辅助决策支持。

武器系统产品研制过程质量信息数据的快速评估、科学决策至关重要。而如果能够对产品设计、制造、装配与检验过程的质量变化趋势进行实时预测，将可提前预测出产品研制过程潜在的质量问题，优化产品研制过程，如可为产品设计师提前预测产品设计可能引起的质量问题，以提前采取相应的补救措施，改进产品设计过程。武器系统产品研制质量趋势预测可通过构建模糊神经网络预测模型的方式对产品研制过程进行质量预测，并结合企业积累的产品研制过程质量管理经验数据，根据关联分析得到的结果和产品研制生产过程活动的质量特征因素，充分利用企业已有的质量数据，对武器系统产品研制过程的关键质量管理点进行质量趋势预测，辅助企业领导科学快速地决策，优化武器系统产品研制生产流程。

图2 武器系统产品研制过程质量趋势预测流程图

结语

武器系统产品质量管理决策是企业战略决策的重要内容之一。MBD技术的应用，使传统的基于图文和产品实物的设计、制造、装配、检验和服务的研制生产模式向基于模型的设计、制造、装配、检验和服务研制生产模式转变，对武器系统产品质量管理决策分析提出了新的需求和变革。本文针对这一问题，提出了一种基于MBD的武器系统质量管理决策分析方法，该方法通过建立一套合理、全面、规范且适应产品研制过程关键质量指标的质量指标体系，为质量管理决策分析工作提供决策基础，通过质量数据获取与处理，有效整合产品研制过程的相关质量数据信息，通过建立产品研制过程质量数据分析模型，为产品研制过程质量数据统计、关联分析提供数据分析支持，通过武器系统产品质量分析以及质量趋势预测，驱动跨部门协同，缩短产品研制周期，降低产品研制成本，同时为企业领导提供及时有效的决策建议，为战略决策提供辅助支持。

【参考文献】

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[4] 乔志峰,赵庆斌.基于MBD的数字化仿真技术在航天制造企业应用研究[J].航天制造技术,2014.

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[6] 任智军,乔晓东.基于数据挖掘的技术机会发现模型研究[J].情报杂志，2015.

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