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工业大数据驱动航空工业产品创新和业务能力提升

2018-11-21 13:21

  一是产品优化设计。通过对生产制造、试验试飞、服务保障和产品运行数据的分析,能够发现生产过程质量、产品运行故障等的内在规律,发现产品设计缺陷,促进产品优化改进。

  二是业务模式变革。工业大数据分析将推动生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用,促进业务组织方式的集约和创新,改变传统的业务模式,显著提升运行水平和效率。

  三是管理决策优化。工业大数据能够揭示传统技术难以展现的关联关系,极大提升综合分析能力,有效处理企业运行过程中的复杂问题,实现基于数据的科学决策,推动管理理念和治理模式的进步。

  航空工业工程系统、组织系统数字转型的关键和共性技术可总结为:架构引领、基于模型、数据驱动、流程贯通。在“架构引领”“基于模型”“流程贯通”方面,集团公司已经分别形成了统一IT架构、基于模型的系统工程、业务流程管理等方法论和推进体系;在“数据驱动”方面,工业大数据将承载数据驱动管理能力提升、业务模式优化和产品创新设计的重要使命。工业大数据与集团公司正在推进的智能制造、工业互联网、人工智能等有着密切的联系,呈现为互动发展的态势。

  航空工业大数据的参考框架是站在工业大数据的视角,对集团公司统一IT架构要素的抽取和细化。框架内容涉及数据源分类、数据采集与存储、数据分析与应用、数据管理/治理等,用于规范工业大数据术语,明确大数据的建设内容和相关技术要求。

  集团公司将本着自主可控、安全可靠的原则开展航空工业大数据平台与技术的研究,开展航空工业专用算法模型库的开发,以自主可控大数据平台为载体,沉淀工业知识,促进最佳实践的推广和复制。

  关键技术方面,重点突破多源多模态数据采集与存储、机理建模和数据建模、数据全生命周期安全保密、异构大数据平台组件集成等技术,逐步形成具有航空特色的工业大数据技术生态体系。

  航空工业大数据的“大”来源于全集团数据的汇集、分析与利用,发挥集团公司大数据作用需要采取全集团统筹推进的策略,可以从以下三方面考虑:

  统一知识体系。工业大数据涉及的概念、技术庞杂,外界对工业大数据的理解不一,市场上的技术、产品五花八门。为促进各单位间的互动交流,为统筹推进奠定基础,需要规范术语、架构表达,构建航空工业大数据知识体。

  协同并行推进。工业大数据的推进涉及数据采集与存储、数据建模与分析、可视化和工业APP等技术,集团各单位需求紧迫度和需求层次各有不同,需要同步推进相关技术研究与验证,多领域应用并行实施,才能在全集团呈现整体效果。

  典型示范带动。工业大数据应用的核心是工业机理、算法模型等工业知识,实施模式也显著区别于流程类的应用,航空工业在这方面的积累有限,需要通过推进工业大数据示范工程,提炼方法,沉淀工业知识,以点带面,促进全行业整体进步。

  航空工业大数据框架设计。研究国内外大数据参考框架,结合航空工业产品和业务的特点,提出航空工业大数据参考框架,明确技术路径和建设要求。

  航空工业自主可控大数据平台研究与构建。以数据安全保密、工业知识持续积累为核心,考虑大数据在各个领域的持续应用,研究和构建自主可控的大数据平台,形成与集团公司现有IT架构相融合的技术生态。

  航空工业大数据应用试点示范工程推进。从需求紧迫度、数据基础等维度综合评估,选择典型应用场景,依托示范工程,提炼通用方法和算法模型,在全集团推广。