科技信息杂志现代质量管理体系下的产业科技创新研究

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发布时间：2016-04-12 16:37:25  更新时间：2016-04-12 16:47:23

　　在现代质量管理体系的要求下，产业科技创新研究将促使管理者在费用、人力、物力等资源约束条件下，实现产品质量保障效率最大化。质量管理体系在不同领域的应用，实质上是结合产业实际，对体系进行吸收、消化、转化。本文是一篇科技信息杂志社投稿的论文范文，主要论述了现代质量管理体系下的产业科技创新研究。
　　摘要：在现代质量管理体系下，产业科技创新为多种资源约束下的产品质量提升赋予了强大动力，促进相关产业的发展。舰船备件管理技术直接关系到舰船产品全生命周期服务质量，是业内研究的热点与难点。文章通过系统梳理国内外舰船备件管理技术研究成果，借鉴质量管理、供应链管理、维修管理等领域的最新成果，提出了以可靠性为中心、多约束多目标优化、非线性预测、备件共用等未来舰船备件管理技术创新发展方向，以期保障我国舰船产品质量，提升我国舰船产业的国际竞争力。

　　关键词：质量管理,科技创新,舰船备件,可靠性

　　一、 引言

　　以舰船备件管理技术为例，舰船是一个可维修的大型复杂系统，具有军品的基本属性，使用方对其服役过程中的质量管控要求严格，除了要保持平时的战备完好性之外，还要满足战时优良的战斗损伤维修恢复特性。备件是舰船服役过程中进行维护检修和应急处理的保障性物资，过量的备件配置会影响舰船的载重和空间从而影响有效战斗载荷，造成装备经费的浪费;备件的匮乏又将影响舰船的顺利维修，导致服务中断。因此，深入地研究和提升舰船备件管理技术，是保障舰船产品质量的重要手段，具有重要军事意义和应用价值。与此同时，随着我国舰船产品出口的增加，配套形成完善的备件管理方案，实现产业质量保障服务，将有利于促进舰船产品的出口，提升我国舰船产业在世界上的质量口碑，促进舰船制造经济的发展。

　　文章在现代质量管理体系的背景下，系统梳理国内外现有舰船备件管理技术创新研究成果，并借鉴质量管理、供应链管理、维修管理等领域的研究进展，从舰船维修体制的研究出发，阐述舰船维修级别、维修策略对备件配置管理的影响，并研究舰船备件管理技术下一步创新方向，为我国舰船产业的发展提供科技支撑。由于舰船具有可维修的特性，备件管理方案重点用于保障海上执行任务过程中的产品质量。为区别于一般问题，文章主要研究随船备件管理技术创新。

　　二、 舰船产业科技创新体制研究

　　产业体制创新是指对企业各种组织构架和运行关系进行科学调整和优化组合，从而为生产要素优化配置和高效使用开辟道路。舰船产业的科技创新体制架构包括舰船运行、舰船维修、舰船备件、舰船管理等方面，其中，维修是产生备件需求的原因，舰船采用不同的维修体制，将直接影响对备件数量的需求。维修体制主要是指维修级别、维修策略和各种维修的职责。其中，与备件需求密切相关的是前两者。本节分别介绍舰船装备维修级别、维修策略的分析方法及其对备件配置管理的影响。只有确定了舰船装备的维修级别和维修层次，才能提出相应的备件配置管理方法。

　　1. 舰船维修级别。舰船装备维修级别分为三级：基层级、中继级和基地级。其中，基层级由舰员在舰上进行日常检修，排除小故障;中继级由舰队修理所或修理船对较大型设备进行修理;基地级由海军造修船厂或原设备制造商对舰船进行预防性维修或大故障的排除。

　　针对不同设备不同的故障模式，所采取的维修方式不同。依照部件层次，可分为：①故障现场可更换部件LRU(Line Replaceable Unit);②车间可更换部件SRU(Shop Replaceable Unit)。对应基地级维修的是SRU，相应地就不需要随船备件;对应中继级维修，需要分两种情况，舰队修理所对于备件的配置而言与基地级一致，而如果由修理船提供备件，则需要考虑船队共用备件的问题;对应基层级维修的是例如，其解决的是随船备件的配置问题。因此，确定随船备件的前提是确定舰船装备的维修级别。

　　对于装备部件维修级别以及层次分析LORA(Level of Repair Analysis)的问题，Lilian Barros和Michael Riley(2001)建立了LORA问题的整数规划模型，并开发了LOROM软件包，通过分支定界启发式算法求解。Eduardo Siqueira Brick和Eduardo Uchoa(2009)建立了混合整数规划MIP(Mixed-integer Programming)模型，并利用商业软件CPLEX9.1在合理时间内，求解了维修级别规划问题。

　　2. 舰船维修策略。舰船维修策略是指根据一定的技术、经济因素，对故障部件的更换方案进行优化和选择。对于维修策略的认识，经历了从紧急维修CM(Corrective Maintenance)到预防性维修PM(Preventive Maintenance)的跨越。

　　紧急维修对备件配置的影响一般通过经验进行分析，根据以往的故障数据分析备件配置方案。例如，易宏(2003)等通过对舰船零部件的MTBF、故障率等数据进行分析获取备件的配置方案。对于预防性维修，多考虑定时维修下的备件配置方案，如Armstrong和Atkins(1996)基于定时维修策略，对备件配置方案进行了优化。也有学者同时考虑两种维修情况下的备件更换策略，如Ward Romeijnders(2012)等对Fokker Services航空设备维修服务公司10年来的备件需求数据及维修信息情况进行实例验证，结果表明兼容考虑两种维修策略情况下的备件更换策略较以往Croston预测方法提高20%的准确率。

　　除此之外，一些特定的维修条件也会对备件配置方案产生影响。唐成(2012)等对是否配置随船修理设备两种维修能力下的随船备件数量进行研究，结果显示配置随船修理设备可以降低随船备件数量。因此，要细致全面地研究舰船备件管理问题，不同维修策略导致的不同备件需求影响不能被忽略。

　　三、 舰船产业备件配置管理策略分析方法

　　对于舰船不同种类备件配置数量的决策，一般采用数学建模的方式，建模方法的不同，意味着研究备件配置问题角度的不同。目前，大致可以将研究方法分为以下三类： 　　1. 基于历史数据的预测方法。基于历史数据的预测方法是一种统计手段，它不考虑产生备件需求的因果关系，而是对以往备件需求的历史数据进行统计，由此预测装备的备件配置数量及种类。

　　目前，基于历史数据预测备件需求的方法分为两个流派：一是基于唯一时间序列里各个部件历史备件需求数据直接进行预测的方法，称为直接预测法DF(Direct Forecasting);二是对分系统(由部件组成)时间序列和各个部件时间序列进行多层级分析预测，最终按照一定比例合成获得各个部件的备件需求的方法，称为层次预测法HF(Hierachical Forecasting)。

　　已有不少学者基于上述两类数据预测分析方法进行了实例应用。例如，冯杨(2011)等人利用简单指数平滑方法SES(Simple Exponential Smoothing)，对某型舰艇备件进行DF分析，建立了舰艇间断需求备件的预测模型。Seongmin Moon(2012)在SES基础上，利用“R 2.6.2-forecast”软件包确定最优化的平滑指数系数，对韩国海军184艘舰艇的年度备件需求数据进行HF层次预测，获得了较以往DF直接预测方法更准确的结果。

　　除此之外，许多学者还将机器学习、模糊数学、大数据分析等思想融合进基于历史数据的备件需求预测方法中。D. Petrovic(1992)等开发了Sparta(Spare Parts Advisor)软件，基于历史数据不断给出备件配置方案，并通过不断向使用者提问对方案进行筛选，直至给出结果。李涵(2010)等将影响机载导弹部署备件需求的六项因素量化，利用单隐层BP神经网络对历史数据进行学习，实现对下一年备件需求量的预测。

　　2. 基于METRIC理论的配置方法。METRIC(Multi-Echenlon Technique for Recoverable Item Control)理论由Sherbrooke在1968年首次提出，他以平均缺货率EBO(Expected Back Order)为衡量指标，对可修复部件的供应链进行管理，并实际运用于美国空军备件保障体系。Muckstadt(1973)在METRIC模型基础上，对部件进行分级，形成多层供应、多级部件的MOD-METRIC模型，并应用于美国空军的F-15武器系统。Hillestad和Carrill(1982)提出Dyna-METRIC模型，研究部件送修与备件库存系统的瞬时活动，用于解决装备在战斗状态下发生不定常的备件需求。Slay和Graves(1985)各自独立地将原METRIC理论中部件修复时间服从的泊松分布替换为负二项式分布，更真实地反映维修过程，形成多层供应、单级部件的VARI-METRIC模型，随后，Sherbrooke(1992)将上述模型拓展成多层供应、多级部件的VARI-METRIC模型。

　　在这些经典模型的基础上，许多学者做了大量创新探索工作，使其更适用于解决实际工程问题。Gross(1983)将VARI-METRIC模型中维修能力无限的假设修正为更真实的有限维修能力，引入闭排队网络理论描述维修过程。Rustenburg和van Houtum(2001)等荷兰学者，将VARI-METRIC模型应用于荷兰皇家海军护卫舰队的备件管理，并计算舰船系统的保障概率作为优化目标，以备件预算费用为约束，利用贪婪算法进行优化求解。

　　3. 基于系统可靠性的配置方法。像舰船这样的大型机电系统在执行任务过程中，并非所有的故障部件都要立即进行更换，可以留待返回基地后再进行检修更换。Sleptchenko(2005)等依照舰船部件发生故障后，带来危害的严重程度和对预算经费的影响，将部件按照重要程度分为四类进行分析，开始用系统观点来看待问题，有些小部件不产生影响的故障不进行考虑，但他并未给出定量的数学模型。

　　易宏以保障舰船的任务可靠性为最终目标，利用故障树方法(FTA)分析了备件数量对任务可靠度影响的定量关系，建立了单船随船备品备件优化配置决策模型，并自主开发CTIGER软件，基于历史数据采用Monte Carlo仿真法模拟故障过程，获得了备件优化配置种类和数量清单。在此基础上，程鹤(2007)提出舰船编队在航率的计算公式，并建立了相同备件共用策略模型，探索了以可靠性为中心的船队备件优化配置方法。

　　四、 舰船产业备件管理技术创新发展建议

　　随着舰船装备技术的发展，随舰搭载装备日益复杂，在现代管理体系要求下，为提高舰船装备质量，促进舰船产业发展，舰船备件管理技术需从以下四个方向创新发展。

　　1. 以系统可靠性指标为中心进行备件保障。备件保障的唯一目标是保证舰船任务的顺利执行，对于单船，可以选用使用可用度或任务可靠度为目标;对于舰船编队，可以选用在航率或船队任务可靠度为目标。利用FTA模型和Monte Carlo仿真计算舰船系统可靠性的方法，使部件失效对系统可靠性的影响大小通过部件关键重要度这一指标得到体现，综合了部件失效概率、备件缺失导致的后果严重程度、是否存在冗余设计等要素，实现了对备件重要度的分级。以系统可靠性为保障目标与实际需求最为契合，从满足系统可靠性的角度来指导备件配置，能做到“抓大放小”，减少无关“大局”的备件配置，节约经费、空间和载重等有限资源。

　　2. 综合定量与定性要求的多约束、多目标优化。随着舰船任务目标及约束条件多样化，在确定备件配置方案时，需要对多种定性或定量的需求进行综合考量。金家善等综合考虑了保障费用、仓库空间、载荷及维修能力为约束条件的备件配置问题，运用专家打分、归一化方法对定量与定性条件进行处理，建立了约束因素判断矩阵并进行一致性检验，为解决混合约束下随船备件配置优化问题提供了新的尝试。如何将舰船备件配置中的模糊要求精确化、定量化，并构造多约束、多目标优化模型，需要进一步研究。 　　3. 基于支持向量机等新理论的非线性预测。由于舰船备件消耗数据有限，具有小样本、不稳定性和间歇性等特点，传统的基于非线性样本线性化的预测思想准确率低。Corinna Cortes和Vapni(1995)等学者提出支持向量机SVM(Support Vector Machine)理论，较好地解决了小样本、非线性及高维模式识别问题。卫一熳(2015)等运用灰色加权关联方法对影响备件消耗的主要因素进行分析，并基于SVM理论，建立了灰色加权关联分析与多尺度最小二乘支持SVM组合的学习模式，较好地解决了影响因素与备件消耗之间的非线性关系。如何将最新的非线性预测理论成果应用于舰船备件预测，值得继续研究。

　　4. 舰船编队备件共用策略优化。舰船执行任务主要以编队形式进行，舰船之间有许多通用备件，当编队内舰船出现备件短缺时，可由其他舰船通过横向供给进行补充。国内外学者Cohen(2006)、H. Wong(2006)、陈砚桥、程鹤等均考虑了横向供给对备件配置种类、数量带来的影响，但对于三艘以上舰船的多对多横向供应体系共用策略(Pooling Game)优化并未做研究，没能形成舰船编队一体化备件保障体系。

　　五、 结语

　　对比国际上舰船产业管理经验，美国舰船制造商在备件初始供应阶段，利用“基于战备完好性的备件供应”方法计算备件需求;在正常供应阶段，他们基于全球历史需求数据进行分析，以此预测需求，实现了向企业资源规划系统过渡。这一备件管理方式可以滤除突发性的备件需求增长，有效地把具有持续性需求的备件和间歇性需求的备件分开，极大提升了舰船产品全寿命周期服务质量，促进其舰船制造工业的“本土化回归”。我国还需进一步加强对舰船装备保障理论的研究，在现代质量管理体系指导下，坚持产业科技创新，充分利用历史数据、企业资源，科学合理地规划保障方案，实现舰船备件管理的精确化、系统化，为舰船产业实现由“大”到“强”的转型发展提供坚实的保障。

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　　相关期刊简介：《中国科技信息》杂志1989年10月于北京创刊，是由中国科学技术协会主管，中国科技新闻学会主办的一家国家级科技综合类半月刊。并荣获：中国科协、中国图书馆学会“解读科学发展观推介书目”。