基于数据驱动的试验装备维修保障体系研究

赵黎兴，侯兴明，董 寅

（航天工程大学航天保障系，北京 102206）

0 引言

试验装备是装备科研试验的物质技术基础[1]，也是实现武器装备信息化、智能化发展的重要保证。试验装备的维修保障是为保持、恢复和改善试验装备良好技术状态而采取的各项保证性措施及相应活动的统称[1]。目前，试验装备的维修保障主要采取计划性维护、小修计划管理、大中修项目管理和综合保障的方式[2]，但是随着试验设备的高技术化，集成化，系统复杂化和智能化，以及科研试验任务高密度、高强度、多场区、多地域同步开展，对试验装备的状态完好率要求日趋严格，保持、恢复和改善试验装备良好的技术状态显得尤为重要。计划性维护、小修标准计领、大中修（改造）项目管理的方式和军委（军兵种）—基地—部（站）的三级维修管理模式，在发挥试验设备效能和降低装备故障带来的影响方面都起到了积极的作用，但由于试验体制、试验模式的改变和精准化维修保障的要求，现行的试验装备维修保障方式显现出诸多亟需解决的问题。

1 试验装备维修保障存在的主要问题

试验装备维修保障是装备效能发挥的前提和基础，是保证武器装备好用、管用、耐用的关键，也是装备试验部队试验装备保障的重点和难点。目前试验装备的维护在内容的设置上大多数是按照装备的使用说明书，主要采取不坏不修、坏了再修的事后维修的方式，存在任务等装备被动维修保障的现象。为了更好地发现当前试验装备维修保障存在的问题，通过查阅文献、咨询部队一线装备操作使用人员，并结合自身的工作实际，通过分析总结得知，在试验装备的维修保障中主要存在对维修需求把握不准、日常维护缺乏针对性、资源底数摸得不清、维修过程缺乏有效管控、维修统筹协调渠道不畅、维修效益衡量标准单一和质量溯源的方法不“托底”等问题。

2 基于数据驱动的试验装备维修保障的优势分析

数据驱动是一种问题求解方法。从初始的数据或观测值出发，运用启发式规则，寻找和建立内部特征之间的关系，从而发现一些定理或定律。通常也指基于大规模统计数据的自然语言处理方法[3]。数据驱动是对初始数据或观测值、应用数据挖掘、数据工程和人工智能的思想方法，通过挖掘数据间相关关系实现数据—信息—知识—智能的转换，使无意义的数据转变为业务优化的决策信息的一种问题求解方法。

数据驱动的思想方法，尤其是大数据技术在智慧城市、智能制造、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧图书馆[4-10]等社会各个领域得到了广泛应用，数据分析和应用的理论和技术都已相对成熟，并彰显了明显的优势：通过全局数据了解事物真相、通过数据分析预知客户需求、通过数据应用优化业务流程、通过循环迭代推动业务智能等。军事大数据建设起步较晚[11]，但大数据在装备领域的广泛应用是大势所趋[12]。

2.1 实现从被动维修向主动维修转变

数据驱动的装备维修保障是从装备维修的各种数据中，通过分析和挖掘数据间、属性间的关联关系，发现故障产生的关联因素和准确把握维修保障各业务活动的规律，从规律和关联因素中预知预觉，实现对装备状态和需求的精准把握，实现被动维修向主动维修的转变[13]。

2.2 实现从阶段跟踪向全程管控拓展

收集装备维修保障各方的业务数据、资源数据和活动数据[14]，结合装备的维修保障过程，应用数据编码、清洗、转换、整合等数据处理方法，按属性分类别存储，通过数据抽取和利用数据模型，挖掘与装备维修保障业务相关的核心属性和数据[15]，通过相关数据的整合分析和数据变化的动态展示，实现对研制方、使用方、承修方各种资源底数的掌握，并通过数据的实时上传和数据综合分析，达到跟踪维修保障活动的实施过程。

2.3 实现从各自为政向全域联动整合

打通军委（军兵种）—基地—部（站）、部队—地方企业之间的数据链路，整合维修保障各参与方维修保障数据资源[16]，在统一的数据标准和网络架构下，实现军内数据资源的互通互享、军地数据资源的统一存储管理，应用数据驱动的方法构建维修保障各参与方多地多域网络互联、资源互联、行动互联、利益互联的整体联动，达到需求的综合研判、资源的整合应用、过程的互相协同和方法的优化应用，推动试验装备维修保障向智能化方向发展。

2.4 实现从局部可知向全资可视延伸

数据驱动显著的优势是对数据的可视化展示。维修保障资源数据量大、涵盖范围广、涉及维修保障各参与方所有资源数据和资源动态数据。维修保障资源包括：人员、物资、设备、设施、储运、技术、环境等诸多方面[17]，收集装备维修保障各参与方的所有维修保障资源数据（时间和范围上都包括），按照不同的应用需求进行数据不同维度的可视化，实现维修保障资源的动态管理和全资可视。

2.5 实现从单一指标向综合评价集成

试验装备维修保障是一项复杂的综合系统工程，单一的指标衡量维修保障效益的方式已不能适应装备集约化发展的要求，从多个维度考量维修保障效益是形势所趋，也是实现装备维修保障集约高效发展的必然。除了要达到合同规范的要求之外，还要根据维修保障的不同阶段，不同内容，制定细节性、针对性的指标体系[18-19]，对维修保障过程进行多级细化、多级考核、多级评价，使维修保障数据从最终评价向阶段性评价、从单一指标衡量向多维综合指标衡量方向发展，使维修保障过程得到及时追踪，使维修保障问题得到及时暴露，从而也达到管控维修保障整个过程的目的。

3 基于数据驱动的试验装备维修保障体系设计

基于数据驱动的试验装备维修保障体系分为：维修保障资源层、维修保障能力层、维修保障效益层和决策与反馈层，各层通过数据的前馈和反馈紧密联系在一起，使维修保障过程成为不断优化、循环改进、持续更新的动态过程。基于数据驱动的试验装备维修保障体系框图如图1所示。

图1 基于数据驱动的试验装备维修保障体系框图

3.1 维修保障资源层

维修保障资源层主要是维修保障各参与方拥有维修资源的类型、数量、质量等情况[20]，以及对维修保障资源各要素所含内容的数据化度量。维修保障资源主要包括人力人员、备件、保障设备、技术资料、训练与训练保障资源、保障设施、计算机资源、装卸/存储和运输资源等[21]。

（1）人员是指试验装备的维护人员和修理人员，维修人员的数量和专业技术水平是维修保障的主要影响因素。

（2）备件是为装备易损部件准备的更换件，备件的数量和质量以及备件配置的速率对装备的维修保障效益有很大的影响。

（3）保障设备、保障设施是对装备维修起保障作用的设备、设施。保障设备、设施的质量、技术状态的保障设备的选择直接关系到装备维修的效果。

（4）技术资料包括图纸、验收报告、使用说明书、研究报告、技术规范、法规制度、发明专利、文献著作以及相关软件等。技术资料的多少在一定程度上也反映了维修保障参与方维修“软实力”的大小，尤其是发明专利、研究报告、文献著作和自主研发软件。

（5）训练与训练保障资源是提升维修人员能力素质的重要资源，通过经常性、专业性的维修保障训练，提升维修人员的专业能力和技术水平。

3.2 维修保障能力层

数据驱动的试验装备维修保障能力是一个动态的变换过程，各参与方能力数据的实时交互和反馈是实现维修保障智能化发展的前提和基础，通过各类数据资源的互联互通和整合，实现能力的“强强联合”，从而更好地服务装备的维修保障，提升维修保障的效率和质量。维修保障能力，一方面是维修保障各参与方维修资源数质量的度量，另一方面是对维修各参与方以往维修效能的综合衡量。主要包括资源配置能力、库存供应能力、运输能力、维修能力和装备通用质量特性[22]。

（1）资源配置能力。人力人员、备件、保障设备、技术资料、训练与训练保障资源对维修保障任务的完成时间有重要的影响，通常用于衡量资源配置的能力。

（2）库存供应能力。库存供应的对象主要是备件和设备，库存供应能力主要用装卸能力、无延期交货概率、供应时间、运送能力、库存容量和仓库距离来衡量。

（3）运输能力用车辆数量、载重吨位、满载率、装卸能力、平均运输能力和准时到达率度量。

（4）维修能力。维修是维修保障工作的核心环节，影响维修能力的主要因素有：维修人员的能力、维修任务量、维修人员数量、维修资源配置、装备维修时间和装备返修率。

（5）装备通用质量特性是装备的固有属性，装备的维修保障主要考虑维修后装备的可靠性和维修性的变化。装备的可靠性[22]是指装备在规定的使用条件下，规定时间范围内，完成既定任务的概率，通常用可靠度来度量。装备的维修性是指装备故障易于被维修的可能性，受装备维修方式的影响。选用平均致命性故障间隔时间、可靠寿命、装备维修时间、最大修复时间等来衡量装备的通用质量特性。

3.3 维修保障效益层

装备维修效益是对装备维护、小修、大中修和装备的加改装效果的定量描述。装备维修一方面恢复、保持和改善了装备的技术状态和性能，使装备能够更好的完成各项试验保障任务。另一方面通过装备维修提升了装备使用人员维修技能，使人员更加熟悉装备的性能和技术状态[23]。同时装备维修给承担维修任务的地方企业带来了经济效益。

本文的维修保障效益主要是针对装备的各项维修活动产生的各种效益。装备维修效益应从以下3个方面来衡量：

（1）装备维修的军事效益。获得最大的军事效益是装备维修的首要目的。主要通过装备的可靠性的和设备性能、技术状态的变化来定量描述。通过无故障工作时间、装备维修时长、技术指标的综合提升率、性能状态的稳定性、装备误差变化率和保障任务的任务量来衡量。

（2）维修的经济效益。在满足军事效益最大的前提下，尽量减少开支，最大程度发挥经费和资源效用，是集约化、精细化管理的终极目标。经济效益也称经济绩效，主要是指对经济与资源分配以及资源利用有关的效率的评价。经济效益的评价标准，主要是由与资源分配以及资源利用有关的效率所决定[24]。试验装备维修保障的经济效益，是对装备维修过程中产生的费用和各种资源的消耗量的评价。

（3）环境效益。环境效益是对人类社会活动的环境后果的衡量，是人们在使用环境资源的过程中，环境的各种功能给人们带来的效益。环境效益有正效益、直接效益和间接效益之分，环境科学有专门的环境效益衡量指标，试验装备维修保障的环境效益特指装备维修活动对环境影响后果的衡量。一般用空气质量、水质、土壤质量的变化等来衡量[25]。

3.4 决策与反馈

维修保障资源数据、维修保障能力数据、维修保障效益数据通过数据可视化展示给决策层，决策层根据维修需求和任务的重要性进行决策。

决策的内容主要包括维修经费的划拨、维修方式的选择、承修方的选择、维修等级的确定、维修资源的配置和维修保障过程的指挥等。通过各类维修保障数据的汇聚和应用，实现对维修保障过程的全程监督，建立承修方“电子履历”或“维修档案”和能力数据库，综合评价各承修方的维修保障能力。对于维修过程中发现的问题，通过数据反馈给维修保障的各参与方，各参与方根据反馈进行有针对性的问题查找，通过逐层逐级分析查找问题的根源并将问题归零，通过数据的前馈和反馈实现维修保障的持续改进和维修保障效益的最大化。

4 结束语

建立基于数据驱动的试验装备维修保障体系是研究数据驱动方法在装备维修保障应用的前提和基础。按照数据—信息—知识—智能化的思路和结合资源—能力—效益的价值生成过程，构建了数据驱动的试验装备维修体系，并对资源、能力、效益在装备维修保障领域应包含和关注的内容，进行了详细描述，为建立基于数据驱动的试验装备维修保障的数据模型打下了基础。未来将对维修保障的数据模型和数据应用展开研究。

全军军事类研究生资助课题：基于数据驱动的试验设备维修保障研究（JY2020C250）。