卫星多层隔热组件批生产管理系统设计与实现

◎北京卫星环境工程研究所 潘尚洁 王哲 傅浩 赵璐

卫星多层隔热组件批生产管理系统设计与实现

◎北京卫星环境工程研究所 潘尚洁 王哲 傅浩 赵璐

多层隔热组件安装在卫星舱体及设备表面，在卫星开展热试验和在轨运行过程中对卫星及相关设备起到隔热与保温作用, 其在真空环境下具有极好的隔热和保温性能。单颗卫星累计安装多层隔热组件数量达100余块，是卫星总装阶段适于开展批量化生产的主要部件之一。

卫星总装过程呈现脉动式特点，在多颗卫星并行总装状态下，任务需求分布不均衡，同一时间段内多层隔热组件制作任务重叠性较大，因此造成多层隔热组件批生产节奏不稳定，若不能对生产任务进行合理控制，将会影响多层隔热组件的质量和效率，甚至影响整颗卫星的研制进度。

一、系统整体架构

卫星多层隔热组件批生产任务管理系统采用B/S架构进行设计，由数据访问层、业务逻辑层和表现层3个部分组成。

一是数据访问层实现对底层数据的增、删、修、查。底层数据主要包括近年来多层隔热组件生产工时数据、批生产年度任务计划数据、批生产阶段性任务计划数据、年度任务计划实际完成数据、阶段性任务计划实际完成数据及各类基础数据等。

二是业务逻辑层通过各类逻辑算法实现对数据的操作，并将操作结果展示到表现层。逻辑层以多层隔热组件工时计算算法、批生产任务排产算法等为核心，实现卫星多层隔热组件批生产任务计划制定、年度和阶段计划与实际完成情况对比等工作。

三是表现层通过Web实现各类系统业务的展示。调度、质量、工艺、检验、操作等各类人员均通过各自的计算机访问系统的任务排产、数据分析等业务模块，完成任务下发、过程监控、结果查询等工作。

二、关键部分程序的设计

1．生产工时模型设计

模型定义。不同功能的卫星，结构差异性较大，而功能相近的卫星，结构差异性较小，卫星的这一特性称为平台属性(g)，卫星的多层隔热组件也继承了平台属性。卫星多层隔热组件因需求阶段(e)、应用对象(o)、单元数(d)等属性不同，又被定义为多种类型(c)，常见类型包括储箱多层隔热组件、气瓶多层隔热组件、管路多层隔热组件、产品多层隔热组件、星表多层隔热组件等。任何一个多层隔热组件批生产任务均由一种或多种类型的多层隔热组件生产任务组成。

卫星多层隔热组件计量单位为块，每块多层隔热组件的制作难易程度不同，通过制作难度级数(H)进行评价。按照多层隔热组件的实际生产情况将H值设定为5级，单块多层隔热组件制作工时与H值成正比。不同型号平台、类型的多层隔热组件任务的难度级数分布也存在较大差异。

某一个多层隔热组件的批生产任务总工时不是各块多层隔热组件生产工时的累加，而是其包含的多种类型多层隔热组件任务工时之和，各类多层隔热组件任务生产工时采用神经网络模型进行计算。针对不同平台卫星、不同类型的多层隔热组件任务在计算工时过程中分别采用自有特性的神经网络模型，公式为：

模型训练。为了精确地计算出批生产任务工时，每一种类型的多层隔热组件任务的神经网络模型均需利用历史数据开展大量训练，训练中样本容量应足够大，训练过程利用正向传递和反向传递2个环节，对模型的参数进行不断的修正。

某类多层隔热组件生产工时估算模型的神经元模型如图1所示。其中，xk为既定平台、既定类性多层隔热组件的训练样本，每一个样本包括单元数、块数、难度级数分布、实际生产工时等多个参数；pki为神经元参数；θk为阈值；φ(vk)为激活函数；yk为训练结果输出。

将N组训练结果输出(yk)i与期望值(Tdk)i进行比较，则获得当前生产工时估算模型的均方差为：

当E超出设定的标准区间时，则利用权值修正方程不断对各层之间的权值进行修正。以上过程反复循环，直至输出结果达到预估精度要求。

在某类多层隔热组件生产工时模型训练过程中，通常选定的训练样本容量为10～20。选择训练样本时应遵从2个原则：一是发生时间就近；二是发生过程无异常扰动。为了保证工时估算模型的时效性，每隔一定时间需对模型进行重新训练。

2．生产任务排产设计

批生产任务排产分为全年生产任务排产和阶段性生产任务排产。全年批生产任务排产是全年多层隔热组件生产任务的生产基线，依据全年卫星总装任务计划，结合历年各卫星平台的多层隔热组件需求数据，完成全年生产任务预排产。阶段性生产任务排产是一段时间内多层隔热组件专业化生产开展实施的依据，在全年生产任务预排产发布后，随着卫星总装任务的逐步展开，各卫星平台的多层隔热组件生产任务逐渐明确。依据已明确的多层隔热组件生产任务，按照既定的排产规则制定阶段性的详细排产计划。阶段性生产任务排产计划发布后，可对尚未执行的任务节点进行调整，完成修改、插入和取消等操作，并对调整后的计划重新发布。

排产规则。在开展全年生产任务预排产和阶段性生产任务排产时，除考虑多层隔热组件的生产工时外，还需要考虑生产节奏、生产效率、任务优先级、物料配套等多方面的因素。为了确保任务排产的灵活性和生产节奏的稳定性，制定了多种排产原则。

（1）单任务集中排产原则

单任务集中排产原则是指在某一时间内，当某一生产任务与前后任务重合度均小于50%时，针对该任务开展单任务集中排产，多组人员交替作业，降低工作负荷。

（2）多任务并行排产原则

多任务并行排产原则是指在某一时间段内，当多个任务相互之间的重合度大于50%时，将不同卫星的多层隔热组件生产任务进行合并，统一开展领料、下料、绗缝、裁割等工作，多组人员交叉作业，减少物料准备和工序间切换等待时间，提升工作效率。

（3）紧急插入原则

紧急插入原则是指因各类突发原因，需在已排定的生产计划中临时插入新的生产任务。紧急插入的任务不再利用工时模型计算生产工时，而是人为设定任务起始时间和完成时间。紧急插入的任务优先级较高，且均为短期任务，工作负荷重，因此要尽量避免该类任务的产生。

（4）设定提前期原则

考虑到物料配套不及时、设备故障、人员短缺等可能出现的异常状况，在理论开工时间基础上预置安全提前期，进而获得准确的实际开工时间。

排产算法。在全年生产任务预排产与阶段性生产任务排产中，在进行单任务集中排产与多任务并行排产时，均采用倒推法，在紧急插入排产时采用顺排法。

倒推法是依据任务截止日期及工作量进行任务排产。排产时，依据卫星总装工作计划确定任务截止日期，自动规划各个任务的排产原则，并利用生产工时估算模型计算多层隔热组件生产任务的生产工时，确定任务理论开工时间。最后，在理论开工时间基础上设定提前期，得出实际开工时间。倒推法的具体步骤如下。

步骤1，录入多层隔热组件生产任务P(i)以及任务截止日期Tend(i)，利用生产工时估算模型初步计算各生产任务的理论总工时Tp(i)和倒排的任务起始日期Tst(i)；

步骤2，依据初步估算出的各生产任务起始时间、截止时间和工时，计算多层隔热组件生产任务相互之间的重合度CHD：

步骤3，对全部生产任务进行遍历，对重合度大于50%的任务进行合并，得到新的任务集P(I)：

合并后生产任务理论总工时为：

任务截止时间取最早值，并从任务集中删除P(i)、P(j)等原始任务；

步骤4，设定生产任务的提前期TE、任务实施人员N，最终得出生产任务的理论生产工期：

提前期TE、任务实施人员N可针对全部任务统一设置，也可根据任务负荷、人员分配等情况进行差异化设置；

步骤5，依据理论生产工期Tp(i)进行预排产，并根据计划生产负荷进一步优化TE、N以及加班工时TG等参数，以确保生产节奏平稳。倒推法实施流程如图2所示。

顺排法是依据任务的起始日期和截止日期进行排产。排产时，依据需紧急插入的多层隔热组件制作任务的需求时间确定开工时间和截止时间，并利用生产工时估算模型计算该生产任务的生产工时，依据生产工时合理调配操作人员和加班工时。同时，正在进行的各项任务停工或减少操作人员，并根据后续的生产任务情况进行计划调整。紧急插入的多层隔热组件制作任务均遵从单任务集中排产原则。顺排法排产的具体步骤如下。

步骤1，录入的多层隔热组件制作任务P(r)以及任务起始日期Tst(r)、任务截止日期Tend(r)，得出生产任务的实际需求工期：

步骤2，利用生产工时估算模型初步估算紧急插入生产任务的理论总工时Tp(r)，设定并调整生产任务的提前期TE、任务实施人员N、加班工时TG，确保生产任务在实际需求工期Tp(r)内完成，即：

步骤3，通过顺延、调整加班工时和生产实施人员等方式对因紧急插入的多层隔热组件制作任务而受到影响的生产计划进行调整，以确保生产节奏平稳。顺排法实施流程如图3所示。

三、系统实现

卫星多层隔热组件批生产管理系统包含排产调度模块、生产数据分析模块和生产目录维护模块3个部分。

排产调度模块包含生产工时历史数据维护、生产工时估算模型训练、全年生产任务预排产与阶段性生产任务排产等子模块。其中，生产工时估算模型训练主要是利用历史数据进行学习，并且可以对学习样本进行筛选。通过参数设置可以定时启动生产工时估算模型训练，也可根据任务需求手动触发。全年生产任务预排产与阶段性生产任务排产均以最近训练得到的生产工时估算模型为依据开展排产工作。

生产数据分析模块主要是以全年生产任务预排产计划、阶段性生产任务排产计划和生产任务实际完成情况为对象，从时间、卫星平台、多层隔热组件类型、计划基线等多个维度开展数据分析，为后续多层部组件生产任务计划管理和生产实施管理提供支持。

生产目录维护模块主要是对多层隔热组件制作过程中涉及的人、机、料、法、环等因素进行维护和查询，为生产任务排产和实施提供参考。

通过对卫星多层隔热组件批生产管理进行研究，提出了多层隔热组件的生产工时模型，利用神经网络算法和多层隔热组件生产历史数据，可以对新的多层隔热组件生产任务进行预估。同时，针对全年生产任务预排产与阶段性生产任务排产需求，提出了多种排产规则以及与之相匹配的智能排产算法，在此基础上，实现对生产计划的制定和发布。而在生产计划的指导下开展生产，可以针对生产任务高峰开展提前准备和分解，通过削峰填谷的方式有效均衡生产节奏，保证了产品质量和生产进度。卫星多层隔热组件批生产任务管理系统的应用为多层隔热组件专业化生产的持续、高效开展提供了支持和保障。▲