大数据驱动的航空制造业质量管理智能化升级路径

作者简介：李久明（1999.05—），男，汉族，辽宁盘锦人，本科，主要研究方向为飞机装配。999Sep22··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202的应用协同性，导致实际的推动效果未能达到预期。该问题的产生原因及可能带来的影响为：未能给出完善设计方案，上级未能给予信息技术部门足够的支持与引导，为了尽快解决现有问题大量投入资源，没有重视自身策划责任。比如该公司在开展智能化管理工作时，不同部门明确分工，但在人员安排方面欠合理，导致项目实施缺乏规范性，不同部门之间相互推卸责任，难以形成合力，每个部门都将自身作为重点，使相关技术研究以及信息化建设严重分散，最终带来信息孤岛等现实问题［2］。1.4创新文化对智能化实施推动不足企业组织文化在创新文化形成和宣传贯彻上欠缺，这是智能化战略推行难形成合力的原因之一。创新文化是核心驱动力，但公司未形成有效创新格局，缺乏与创新领域合作，未拓宽创新思路、构建产学研协同创新机制，难打造体系化创新环境。全面推进智能化需考虑多环节，但该公司的创新变革意识以及不同部门之间的系统能力不足，受到创新环境的严重影响和限制，进而导致场景和实际情况不相符或缺乏模块化支撑等问题，阻碍推广发展。1.5智能化专业人才匮乏未充分认识智能化人才发展重要性是公司智能化发展受阻关键因素。公司推进智能化时存在人才储备问题，主要是缺乏针对性培训，包括技术和人员的观念意识。在人力资源结构方面，虽然传统专业人才数量足够，但缺少智能化领域的人才，即便公司对此制定了专业课程以及培训体系，但都偏向于常规业务需求，专业化培训严重不足。缺乏人才储备，难以达成数智技术与各环节深度融合，影响智能化的进一步推进［3］。1.6智能化战略实施资金短缺根据该公司的财务业绩可知，在投产建设期以及后续运营期间都很少出现大额现金盈余的情况，在这种情况下股东一旦面临大额投资决策，都会考虑优先解决生存问题。智能化发展是长期复杂策略，需谨慎规划实施，平衡短期与长期利益，持续投入资源，其周期长、见效慢，是系统化、高投入工程，涉及企业各个方面。若公司无销售业绩和持续盈利支撑，则很难坚持长期投入。因此，要以战略为导向，将资金投入关键堵点，实现企业收益与智能化建设相互促进，保障长期项目开展。1.7信息孤岛航空制造业质量管理信息孤岛的根源可细分为以下三个关联层面：其一，系统异构，航空制造企业各职能部门在不同阶段引入多种专业软件系统，这些系统来自不同供应商，采用不同技术架构与平台。如设计部门用CATIA或NX设计产品，工艺部门用Teamcenter辅助规划管理。但各系统在底层数据库、操作系统、核心逻辑等方面差异明显，因缺乏统一标准和互联互通能力，数据难以无缝流转，形成技术障碍。其二，接口不统一，在系统异构基础上，不同系统数据交互多采用点对点临时对接，通过定制API接口、非标准化协议或离线文件传输实现。随着系统增多，接口数量呈指数级增长，增加系统复杂性，提高维护成本，使系统脆弱。一旦某系统升级或更换，可能引发连锁反应，影响企业正常运转。其三，数据模型差异，即便实现系统接口连通解决数据流问题，不同系统对同一业务实体理解和描述不同，数据含义难以统一。如零件缺陷在不同系统定义和属性不同，有的仅记录基本信息，有的记录详细信息。这种差异使跨系统数据共享整合困难，企业需人工解读录入数据，效率低且易损害数据一致性和权威性，加重信息孤岛现象［4］。2基于大数据的航空制造业质量管理智能化升级路径2.1构建质量数据中台打造以大数据支撑的航空制造业质量数据中台，关键是构建从物理汇聚到智能服务、持续运作的数据价值转化体系，化解信息孤岛难题，数据中台总体架构如图1所示。此过程要考量技术架构、数据治理和业务场景需求等因素。其一，中台设计采用分层解耦架构。底层用适配器与接口技术收集多源异构数据，存入批流一体的数据存储系统，满足大规模数据存储需求，保证实时性与一致性。其二，数据在存储计算引擎支持下进入治理与建模层，经清洗、整合与标准化处理，转化为可信关联的数据资产，为后续应用打基础。其三，顶层将加工后的质量数据封装成API服务或赋能智能应用，服务前台业务场景，如生产监控、预测性维护和质量分析等。在架构中，数据治理与建模层承上启下，决定中台的成效。数据治理方面，要制定并实施主数据标准；建立数据质量稽核规则，如对质量检验记录稽核，闭环修正数据问题，确保准确性与可靠性。质量数据中台构建是复杂系统工程，需技术、管理和业务深度结合。通过统一架构设计和严格治理规则，将分散孤立的数据转化为核心战略资产，提高企业运营效率，支持航空制造业数字化转型。图1数据中台总体架构2.2公司业务域智能化流程的调整首先，通过引入AOS流程对各个管理制度以及业务表单进行整合，以此形成完整且统一的业务流程，提供数据标准、明确主要监控节点，确保整个数据处理流程实现标准化，并嵌入流程管控方案，进行流程推演和穿行测试［5］。其次，梳理多余环节，降低效率损失，提升管理效益和业务闭环效率，为审批提供决策依据。最后，按智能化发展分阶段调整流程，构建对应业务域流程，推动整体智能化流程构建。2.3消除数据流通阻碍数据标准化是数据共享与交互应用的基础。设定数据标999Sep23··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202准模式时，要明确目标与原则，制定管理标准以确保规范管理。借助包含比对、查找等技术措施，对数据管理平台实施定期检测，并随时根据检测结果进行针对性修正，形成循环优化整改机制，覆盖信息流通环节，建设统一数据平台，畅通业务流和数据流，避免人为失误的影响［6］。组建数据管理团队，利用数据管控平台挖掘数据价值，使不同业务子系统之间高度融合，进而为管理层的决策提供可靠支持。在数据采集系统以及物联网技术的支持下进行数据高效采集、整合与分析处理，保证决策的合理性与准确性，实现流程可视化，形成竞争优势。搭建决策分析管理驾驶舱，形成不同的分析模块，使庞杂的运营数据变成直观的动态图表，加快管理优化进程。要解决数据流通阻碍现存问题，需全力构建数据智能应用，以释放数据价值，助力智能化转型：1）构建基于多源知识图谱的质量根因智能追溯与预测应用。传统根因分析依赖专家经验，效率低且易受主观影响。对此可构建融合多要素的知识图谱，整合不同源头数据信息，挖掘深层次关联，精准追溯和预测质量问题根源。2）开展基于机器视觉与实时流处理的制造过程质量风险实时拦截应用。以往的质量控制事后检测滞后，数据流通存在延迟。借助智能应用，在关键工序布置设备，用实时流计算平台处理数据流，通过深度学习模型实时分析，快速识别违规并建立关联，即时推送预警。此应用要求数据毫秒级完成融合决策，实现决策流通，凸显跨系统数据实时联动的必要与紧迫。3）打造面向单机全生命周期质量档案的数字孪生体，实现预测性质量保障。为每架出厂飞机创建数字孪生质量档案，汇聚融合制造与运营阶段数据，用机器学习模型深入分析挖掘。该应用需打通数据壁垒，实现全价值链数据流通，优化工艺流程，提高效率与质量，提供预测性维护，将质量管理从成本中心变为价值创造中心，提升企业竞争力与可持续发展能力。2.4制造智能化的完善通过建立专门的智能化系统，实现标准生产线平衡（SLB）和生产进度控制（PPC）管理智能化。其中，SLB系统优化生产计划，减少劳动力，优化工作量，解决关键路径问题；PPC系统可对整个生产状态进行可视化管理，提高管理的实时性，正确且及时地应对所有偏差，从本质上解决生产线存在的各类问题。最终使生产业务管理与数据实现可视化的目标，通过数据分析和针对性优化，为决策提供必要辅助，保证生产效率，达到预期的产品交付目标。此外，通过促进制造执行等其他系统的实际应用，进一步提高生产线的智能化水平，进而大幅提高实际生产率。2.5智能化供应链的构建进一步完善供应链以及仓储管理系统的建设和优化，从根本上保证供应链的安全性和稳定性，并切实提高质量和效率。通过建立运行数据统一平台系统，将前期采购和供应链管理之间的壁垒彻底打通，形成覆盖上下游所有环节的一体化供应链，最终达到数据共享的目标，确保供应链发挥出预期的资源管控能力。此外，通过引入新兴信息技术以及自动化技术，并结合高级计划排查系统建设仓储管理系统，打通内部生产供应流程。分析历史数据区分生产类别，按需生产、集中供应，提前备置库存，制定沟通和配送策略，减少非必要环节耗费，增强库存仓储能力［7］。2.6决策智能化应用模式的构建通过构建包含智能车间等在内的智能化系统，对所有运营数据进行采集与整理，并在数字化管理平台的支持下进行推送。智能制造系统分析调配数据资源，实现生产效率提升等良性循环。如拓展生产执行项目，融合多平台多接口，实现高效益智能化生产模式。构建智能决策平台，提高生产运营自动化水平与决策科学性。依据公司规划，秉持“以点成线，以线带面”理念，分四阶段构建与运作智能化决策平台系统。一是初始阶段进行单项系统建设；二是局部收集不同业务域数据。一方面在现有平台大规模构建业务模块应用集成；另一方面连通不同业务域流程与数据，开展功能优化、跨平台数据集成及图表展示系统应用。3结语综上所述，航空制造业要想有效提高质量与效率，将大数据作为依托和基础对质量管理实施智能化升级是大势所趋。通过智能化升级能有效提高缺陷预防能力，保证工艺稳定性，实现供应链协同目标，并能进一步延伸客户价值，进而为整个航空制造行业应对日趋复杂的产品以及不断加剧的竞争提供可靠支撑。在未来人工智能等新兴技术深度融合的背景下，航空制造行业的智能管理必定向更高协同和更加透明的方向迈进。对此，航空制造企业要在人才培养、技术投入以及组织变革等多方面引起高度重视，建立与当下智能时代相符的新管理模式，从而提高产品的综合效益，促进行业可持续发展。参考文献：［1］韩屹.基于大模型与物联网融合的工业设备智能监测与故障诊断［J］.智能物联技术,2025,57(06):81-85.［2］徐瑞,许晶,薛楠.航空制造企业基于工业大数据的智能制造升级方案研究［J］.航空精密制造技术,2023,59(01):47-49+54.［3］苏彬,姜钊.航空航天领域数字孪生技术应用浅析［J］.现代工业经济和信息化,2022,12(09):132-134.［4］邱凌,张安思,李少波,等.航空制造知识图谱构建研究综述［J］.计算机应用研究,2022,39(04):968-977.［5］王岭.商用航空发动机智能制造研究与探索［J］.航空发动机,2019,45(03):91-98.［6］张海军,闫琼.面向航空复杂产品的大数据制造［J］.河南科技学院学报(自然科学版),2016,44(01):68-73.［7］滕平平.基于遗传算法的航空制造机械加工设备布局优化研究［J］.数字技术与应用,2016(02):131.999Sep24