智能测量系统对军民融合发展的作用探讨

郑会龙

当工业迈入信息化时代，带给中国工业难得的超越机会，准确把握“中国制造2025”的精髓，将机遇转化为落地的技术点及市场点是重中之重。中国军工技术的高速发展与中国民用技术的深入融合可再次提供优中选优的契机。

工业大数据、人工智能、智能制造是制造业转型升级的重要支撑，应用工业大数据为企业降低成本、提高效率及质量是最终目标。我们不能为了大数据而搞大数据，也不能为了智能制造而智能制造，必须服务于我们最终的目标。以前，我们研发一架飞机耗时很长。近两年，我们的新型号飞机，用很短的时间就能从设计到研发到首飞然后到定型，这一切都得益于数字化和信息化的技術。而今，我们在工厂里面很容易得到设计数据、仿真数据、工艺数据、采购数据、管理数据等。

目前，工业数据主要关注什么？是设计数据和管理数据。工业大数据前期，给我国带来的最大效果是加快了中国制造的速度。但是，我们的工业系统依然无法超越国外某些国家的工业基础，我们学到的东西、赶超的时代、应用的数字技术，做得更多的是速度和设计层面上的事情，而原材料、制造、工业底蕴等骨子里的问题并没有彻底解决。

工业大数据怎么促成我国从工业制造大国向工业制造强国的跃进呢？从航空产品研发看企业信息系统的效能，如果以100%为基数，工业大数据可以给工业管理提高到180%、给工业设计提高到150%、给工业质量提高到120%。可以看到，原来的信息系统在整个研发过程的不同层级起到的作用是不同的。虽然从宏观角度看取得了较大的成果，但从质量角度看取得的成果还是比较落后。

从前期数据对比来看，现在大部分数据还是设计仿真数据、生产计划数据、采购合同数据、管理数据。真正基于产品的数据相当有限，检测试验数据仅占20%。现在的试验数据是存在的，只是试验数据存在电脑里或单独地刻一张光盘存在档案馆里，我们的检测试验数据没有融合到我们的设计和管理流程里。现在，我们的设计改进依赖纠错过程实现，工艺改进依赖检测数据判定产品质量，质量改进依赖在线检测数据实现精密装配、依赖试验数据判定是否符合设计预期。所有的过程依然是传统式的管理，与大数据无缘。

现在的设计人员进行仿真是基于理论模型，并不是基于实际的质量状态、测试状态、边界条件、实验状态进行仿真。因此，我们强调要获得这些数据，并把这些数据变成完整的实际过程数据，这个数据就叫大数据，是工业大数据的重要组成部分。

当下的数据量和未来的数据总量是一个什么状态？总数据量未来增长的空间非常大。现在的情况是设计的数据量占50%、检测试验的数据占15%、仿真数据量占15%、采购合同生产计划数据量占20%。从长远来看，应该是设计数据量占30%、检验试验数据量占30%、仿真数据量占20%、采购合同生产计划数据量占20%，这种配比关系更合理。我国要从制造大国向制造强国迈进，需要快速获得基础数据。比如切削数据、原材料数据以及其他领域的数据，获得这些数据需要大量的人做基础数据的累积工作。

下面介绍智能测量系统。智能测量系统提供以数字化量具量仪、手动（半自动）测量工具、实验仪器、理化仪器等检测设备为基础，并扩展至在线检测、具备检测功能的加工设备、装备本身的PHM等领域，通过产品检测工艺、检测过程、检测数据自动采集，实现产品及应用过程所有与质量及性能相关的数据采集一体化的解决方案，并最终获得产品工业大数据。

智能测量系统会发挥什么作用呢？第一是作为质量管理工具。通过这个系统形成了车间彻底无纸化，不需要拿着纸去记审理是否合格，一切都在后台完成。第二是提升产品制造质量。工业行业在自动化控制时，都是闭环控制，闭环控制才能提升产品质量。第三是优化设计。

智能测量系统一共有三个部分：第一部分是软件平台，软件平台包括三个数据管理模块。I-Find，包括大数据分析和统计以及发现数据中存在的问题进行比对的过程；I-Check是所有的获知过程的信息采集；I-Manage是数据管理。第二部分是网络平台。网络平台基于高可靠的工业级信号传输，通信形式分有线（军工）、无线（民用）两种。第三部分是工业智能穿戴设备。公司开发利用智能眼镜、智能手环和智能语音识别系统来识别现场采集的任何数据，不要求各个企业采购更新的数据来实现现场所有的采集功能。这个时候的核心问题是统一传输标准，如果不统一传输标准，采集不到所有的设备信息。因此，解决检测系统的信号标准化是核心。我们设计了一个数字化检测集成系统的数据传输标准架构，任何信号都要符合标准架构，才能够把所有的信号、数据用起来。为什么？因为这时的数据不叫离散数据，如果你不统一标准，会形成大量的电子垃圾。统一标准后，我们会站在整个数据的制高点。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）endprint