航天产品质量数据驱动工作方法研究

发布时间：2021-04-14 05:39

　　面对航天产品在质量数据采集、存储和利用方面存在的问题和迫切需求,提出航天产品质量数据驱动的定义和内涵,从梳理典型产品质量数据着手,开展了数据驱动工作的试点实施和支撑平台的建设应用。在构建泵阀产品数字化检测单元的过程中,实践了航天产品质量数据驱动工作方法,为基于数据驱动的管理信息化建设创造了前提条件。 

【文章来源】：质量与可靠性. 2020,(04)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

航天产品质量数据流向示意图

对采集到的海量数据按制造流程/环节进行统计、分析和分类，可得到产品质量相关的数据，具体有设计数据、物资数据、工艺数据、制造数据4大类共27小类，产品质量数据分类见图2。对上述每一类数据的内涵、用途、存储载体、产生人员进行了梳理和明确，以制造过程涉及的数据为例，其按流程/环节分类统计表见表1。

在数据归类分析的基础上，通过设计BOM、工艺BOM、制造BOM及实做BOM，将设计、工艺、制造及物资各阶段产出的核心质量数据进行规划，形成了64个核心质量数据模型（见图3）。将从设计单位下发的特性指标要求，到工艺分解特性，到最终的生产检验实测值填报数据，基于对应的数据模型进行数据填报，形成实际数据模型记录表，为质量数据模型和标准规范验证及质量管控提供高效、准确的数据支持。3.2 构建泵阀产品数字化检测单元

【参考文献】：
期刊论文
[1]数据驱动下的航天产品制造质量数据管控研究[J]. 任冶,陈思舟,梁丹,李瑾,胡文刚.  机械工程与自动化. 2019(03)
[2]数据驱动的时代特征与图情教育的创新转型[J]. 王世伟.  图书情报知识. 2016(01)
[3]基于MBD的数字化检测平台集成与应用研究[J]. 梁勤,张浩波,王强.  航空精密制造技术. 2014(01)



本文编号：3136769