周慶忠 曾慧娥
[摘要] 本文在分析油料裝備維修管理信息化研究背景的基礎(chǔ)上,從發(fā)展模式、維修能力和維修流程3個(gè)方面論述油料裝備維修管理信息化特征,提出了相應(yīng)的研究策略與目標(biāo)。敘述了油料裝備維修管理信息化研究內(nèi)容,主要包括基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究、油料裝備故障智能診斷系統(tǒng)、油料裝備維修決策系統(tǒng)、油料裝備維修管理績效評(píng)價(jià)系統(tǒng)和油料裝備維修管理信息集成平臺(tái)研究。闡明油料裝備維修管理信息化研究,對(duì)于加強(qiáng)油料保障力度具有重要意義。
[關(guān)鍵詞] 油料裝備; 維修決策; 智能管理; 信息化
[中圖分類號(hào)]E233; TE978[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673 - 0194(2012)15- 0070- 02
1研究背景
油料保障是應(yīng)對(duì)突發(fā)事件時(shí)的制勝關(guān)鍵,它取決于油料裝備可靠的效能。隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展,復(fù)合型油料裝備不斷問世,功能日趨復(fù)雜多樣,其性能對(duì)油料保障的作用日益增強(qiáng),對(duì)油料裝備維修提出更高要求。為以較少費(fèi)用和消耗,確保油料裝備可靠性,實(shí)施油料裝備維修管理自動(dòng)化(Maintenance Management Informatization for Oil Equipment, MMIOE)勢(shì)在必行。
MMIOE以油料專業(yè)理論、信息工程、技術(shù)管理工程、系統(tǒng)科學(xué)和可靠性理論等為理論基礎(chǔ),以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程監(jiān)控為實(shí)現(xiàn)平臺(tái),以故障智能診斷、自動(dòng)控制、遠(yuǎn)程監(jiān)控等為技術(shù)手段,以油料裝備維修方式、維修策略的優(yōu)化為內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)油料裝備維修管理信息與技術(shù)信息集成,在信息技術(shù)平臺(tái)上將油料裝備維修保障的物質(zhì)流、信息流、資金流集成為一體,利用維修保障信息資源,實(shí)現(xiàn)油料裝備全壽命周期內(nèi)可靠使用的最優(yōu)控制。
應(yīng)急油料保障要求具有高適應(yīng)性以及持續(xù)油料補(bǔ)給能力,必須具備優(yōu)質(zhì)、高效和經(jīng)濟(jì)的油料裝備維修保障。實(shí)現(xiàn)MMIOE,是縮短維修時(shí)間、提高維修效率、節(jié)約維修資源的關(guān)鍵。實(shí)踐表明,能否實(shí)現(xiàn)MMIOE,已成為制約油料裝備維修保障有效性的“瓶頸”,其研究對(duì)于加強(qiáng)油料保障力度具有重要意義。
2油料裝備維修管理信息化特征
2.1油料裝備維修管理信息化發(fā)展模式
隨著信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,油料裝備維修模式發(fā)生突變。高效能現(xiàn)代油料裝備,其維修過程或活動(dòng)的重點(diǎn)已由傳統(tǒng)的以修復(fù)技術(shù)為主,轉(zhuǎn)變?yōu)橐孕畔@取(裝備狀態(tài)監(jiān)控,故障檢測(cè)、隔離和預(yù)測(cè),維修資源信息獲取)、處理和傳輸并做出維修管理決策為主。
MMIOE的發(fā)展可概括為由信息技術(shù)映射出來的“三化”發(fā)展模式,即數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化,“三化”相輔相成、協(xié)調(diào)發(fā)展?!皵?shù)字化”:一是數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用,使得維修信息的獲取、存儲(chǔ)、處理以及實(shí)際維修工作,更加實(shí)時(shí)快捷、精確可靠。二是維修單元的數(shù)字化,即為各維修單元配備數(shù)字化維修裝備,使維修人員與維修體系融為一體?!熬W(wǎng)絡(luò)化”是指油料裝備維修體系網(wǎng)絡(luò)化?!爸悄芑笔侵笇⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用于油料裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和維修決策等方面,實(shí)現(xiàn)維修過程的智能化。
2.2信息成為油料裝備維修能力的重要影響因素
MMIOE維修能力要素主要有信息、物質(zhì)、人員等。信息成為維修能力的重要影響因素,主要體現(xiàn)為3種能力:一是油料裝備故障信息(故障檢測(cè)、故障定位、故障隔離等)獲取、傳輸和處理能力。二是油料裝備故障診斷信息的獲取、傳輸和處理能力,包括遠(yuǎn)程技術(shù)支援和故障診斷專家系統(tǒng)等關(guān)于故障診斷信息的獲取、傳輸和處理的能力。三是油料裝備使用信息、電子化技術(shù)資料、油料裝備保障系統(tǒng)信息的獲取、傳輸和處理能力 。
維修能力中的物質(zhì)要素,包括自檢設(shè)備、檢測(cè)設(shè)備、便攜式輔助維修設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)資料和備件等。對(duì)應(yīng)于MMIOE“三化”發(fā)展模式,這些數(shù)字化維修設(shè)備、維修資料和作為維修對(duì)象的油料裝備本身,在網(wǎng)絡(luò)化維修體系中,處于智能化維修過程之中。維修能力中的人員要素,包括油料裝備維修體系中的各級(jí)各類維修機(jī)構(gòu)中的人員、油料裝備資源保障供應(yīng)鏈中相關(guān)部門的人員。所有人員應(yīng)具備不同程度的信息技術(shù)專業(yè)知識(shí)和操作能力。
2.3油料裝備維修流程非線性化
MMIOE在油料裝備維修各環(huán)節(jié)建立了非線性化的維修工作流程,取代了傳統(tǒng)維修“檢查與檢測(cè)—分析與診斷—制訂維修計(jì)劃—實(shí)施維修—評(píng)定維修結(jié)果”單一線性維修流程,打破維修時(shí)間順序、維修工藝順序、維修設(shè)備限制。
裝備維修按不同故障的特性,實(shí)行有針對(duì)性的維修流程,各維修環(huán)節(jié)可協(xié)同或并行工作,節(jié)省維修時(shí)間和費(fèi)用。結(jié)合維修實(shí)際情況,提供靈活多樣的維修方案,從維修時(shí)間、維修成本、維修人力資源、維修質(zhì)量、維修工作流程設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行管理和約束,以便實(shí)現(xiàn)油料裝備資源優(yōu)化調(diào)度配置。
同一時(shí)間線上、多個(gè)維修點(diǎn)間,實(shí)現(xiàn)分時(shí)間段多人、多工種的協(xié)同維修。同一維修點(diǎn)、不同工種并行工作,如組件檢測(cè)、故障診斷、拆修、更換等維修活動(dòng)的協(xié)同。完成一個(gè)維修活動(dòng)后,通過消息機(jī)制,通告維修進(jìn)程,及時(shí)進(jìn)入裝備調(diào)試階段,實(shí)施維修評(píng)估,以便得到維修反饋信息,進(jìn)行溝通協(xié)調(diào)。油料裝備維修流程的整體非線性化,將促進(jìn)油料裝備保障信息化進(jìn)程,利用各種先進(jìn)技術(shù)的優(yōu)勢(shì),發(fā)揮出“1 + 1 > 2”的集聚效應(yīng)。
3研究策略與目標(biāo)
MMIOE采用面向未來的全新的維修策略:將眾多油料裝備維修信息源整合集成為一體,以系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)平臺(tái),利用信息交互能力的優(yōu)越性,針對(duì)不同的油料裝備維修需求,提供相應(yīng)信息,優(yōu)化配置油料裝備維修資源,實(shí)現(xiàn)油料裝備維修的診斷、監(jiān)控、決策與保障的高度一體化。MMIOE研究目標(biāo)為:
(1) MMIOE綜合油料裝備所有功能體的信息,利用信息系統(tǒng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)各種油料裝備維修信息的實(shí)時(shí)傳遞、處理、存儲(chǔ)、傳輸與共享,提高整體維修能力,增強(qiáng)維修決策能力。
(2) 將油料保障相關(guān)單位,如總后油料部門、軍區(qū)聯(lián)勤油料部門、聯(lián)勤分部油料部門、作戰(zhàn)部隊(duì)、油庫、加油站、管線隊(duì)、生產(chǎn)廠家、供應(yīng)商等,構(gòu)成油料裝備資源保障供應(yīng)鏈,通過維修保障信息共享,增強(qiáng)協(xié)作能力。
(3) 通過更新油料裝備使用過程中的動(dòng)態(tài)信息,及時(shí)掌握油料裝備運(yùn)行狀態(tài),從而減少油料裝備維修與保障延誤和決策失誤,達(dá)到以較少的維修資源投入獲得最佳的保障效果。
4研究內(nèi)容
4.1基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究
從理論、方法和應(yīng)用三方面協(xié)同進(jìn)行研究,對(duì)MMIOE基礎(chǔ)理論進(jìn)行研究?;A(chǔ)理論主要有裝備工程、管理科學(xué)理論、系統(tǒng)科學(xué)原理、運(yùn)籌學(xué)和人工智能理論等。關(guān)鍵技術(shù)主要涉及數(shù)字化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)、融合技術(shù)等信息技術(shù)。著重研究:① 油料裝備維修的數(shù)字化定量表述和可視化表達(dá);② 面向維修的油料裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造技術(shù);③ 便攜式油料裝備維修輔助裝置;④ 油料裝備維修交互式電子技術(shù)手冊(cè);⑤ 油料裝備智能維修系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)。信息技術(shù)能提高油料裝備維修效能,增強(qiáng)獲取、傳輸、處理和應(yīng)用維修信息能力,提高油料裝備故障診斷、狀態(tài)感知能力,動(dòng)態(tài)更新維修信息,共享維修信息。但MMIOE也帶來安全隱患,易受攻擊,有被干擾的脆弱性,應(yīng)強(qiáng)調(diào)MMIOE安全性研究。
4.2油料裝備故障診斷系統(tǒng)研究
分析油料裝備故障模式與機(jī)制,將模糊故障樹方法、二級(jí)模糊綜合評(píng)判方法、智能模糊診斷技術(shù)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于油料裝備故障診斷,構(gòu)建故障診斷模型。掌握油料裝備運(yùn)行狀態(tài),預(yù)測(cè)故障發(fā)展趨勢(shì)。根據(jù)油料裝備故障現(xiàn)象,利用維修領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)和經(jīng)驗(yàn)建立專家系統(tǒng),包括建立故障特征信息庫、知識(shí)庫、維修策略信息庫等,或采用基于安全推理的方式進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷,為油料裝備管理人員或維修人員提供故障檢測(cè)與診斷的智能決策支持,實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程油料裝備故障診斷。
4.3油料裝備維修決策系統(tǒng)研究
分析油料裝備維修策略決策影響因素,構(gòu)建油料裝備檢測(cè)周期決策模型、基于微粒群優(yōu)化算法的油料裝備維修策略模型,對(duì)油料裝備維修計(jì)劃制訂、維修任務(wù)協(xié)調(diào)與控制、維修備件儲(chǔ)備與購置、維修實(shí)施與檢驗(yàn)等環(huán)節(jié)做出決策。
將灰色預(yù)測(cè)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于裝備維修領(lǐng)域,建立油料裝備維修備件儲(chǔ)備策略模型。將維修人員思維能力、油料裝備工作規(guī)律和維修決策模型有機(jī)結(jié)合,以專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及可視化技術(shù)等為實(shí)現(xiàn)技術(shù),力圖在維修專家知識(shí)的基礎(chǔ)上,依靠優(yōu)化和學(xué)習(xí),調(diào)整專家知識(shí),完善推理機(jī)制,融合人工智能技術(shù),采用分布式并行運(yùn)行方式、快捷推理及優(yōu)化分析,使之達(dá)到較高智能化水平,具有通用性、適應(yīng)性。
4.4油料裝備維修管理績效評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究
分析影響油料裝備維修管理績效因素,構(gòu)建油料裝備維修管理績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,指標(biāo)體系由若干評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)組合而成,呈多層次結(jié)構(gòu)。分析評(píng)價(jià)指標(biāo)的不確定性和模糊性,研究以層次分析方法為基礎(chǔ)、以模糊數(shù)學(xué)為工具的、基于微粒群算法的維修績效模糊綜合評(píng)價(jià)模型。
針對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化處理及其權(quán)重確定這兩大模糊綜合評(píng)價(jià)難點(diǎn),采用模糊隸屬函數(shù)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,運(yùn)用微粒群優(yōu)化算法PSO確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。
4.5油料裝備維修管理信息集成平臺(tái)研究
根據(jù)油料裝備非線性維修流程特點(diǎn),在油料裝備維修管理信息集成平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)上,引入 SOA(Service-Oriented Architecture)設(shè)計(jì)理念,將MMIOE不同功能單元的服務(wù),以組件形式加入。對(duì)油料裝備維修知識(shí)庫構(gòu)建、維修知識(shí)獲取途徑、知識(shí)庫組織方法、知識(shí)庫修改與擴(kuò)充等方面進(jìn)行研究。分析油料裝備故障診斷與維修決策推理機(jī)制,探討模糊推理機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機(jī)設(shè)計(jì)方法。用模塊化設(shè)計(jì)思想進(jìn)行MMIOE相關(guān)系統(tǒng)和維修功能單元設(shè)計(jì),增強(qiáng)其獨(dú)立性,降低其耦合度。采用多專家協(xié)作系統(tǒng)、綜合知識(shí)庫、自組織解題機(jī)制與并行推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制等人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì),并通過油料裝備維修管理信息集成平臺(tái)將其集成為一體。
5結(jié)語
油料裝備維修管理信息化的研究,對(duì)于實(shí)現(xiàn)油料裝備資源的敏捷、有效保障,提高應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的油料保障能力,加強(qiáng)油料保障力度具有重要的實(shí)際意義。因MMIOE受眾多因素制約影響,涉及面廣,形式復(fù)雜,過程多變,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,MMIOE研究將得到進(jìn)一步完善和擴(kuò)展,油料裝備維修管理信息化應(yīng)用范圍將更為廣泛。
主要參考文獻(xiàn)
[1] 周慶忠. 軍隊(duì)油料勤務(wù)[M]. 北京:國防工業(yè)出版社,2008:20-96.
[2] Paul M Frank. New Developments Using AI in Fault Diagnosis[J]. Engineering Application of Artificial Intelligence,1997,10(1):3-14.
[3] 陳學(xué)楚. 現(xiàn)代維修理論[M]. 北京:國防工業(yè)出版社,2003:52-160.