基于数据的航天企业数字化标准系统建设研究

张嵩 杨晓明 泉浩芳 吴永亮

（中国航天标准化与产品保证研究院，北京，100071）

标准是航天产品质量水平的重要依据、产业核心竞争力的重要体现、企业治理体系和治理能力现代化的重要手段。随着数字化进程的不断推进，人工智能、大数据等数字技术得以大规模应用，数字化转型背景下对标准制定效率、使用方式等方面也提出了新的要求。2021年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出了“标准数字化是数字经济、数字社会、数字政府建设的标准化基础”。2021年10月发布的《国家标准化发展纲要》中明确要求“发展机器可读标准、开源标准，推动标准化工作向数字化、网络化、智能化转型”，同时也明确了 “深化标准化运行机制创新。持续优化标准制定流程和平台、工具，加快标准升级迭代，提高标准质量水平”。数字化形态的标准从本质上改变了标准生成、读取、使用的模式，它的产生和发展既是经济社会发展的客观需要，也是标准数字化变革的迫切需求，更是实现数字中国战略的基础性保障。为积极响应国家层面纲领性文件的要求，科学研究数字化形态标准的管理模式与承载工具，在传统的标准化信息服务平台基础上开展了基于数据的航天企业数字化标准系统建设的研究。

1 数字化标准现状

1.1 数字化标准分级

国际标准化组织ISO对数字化背景下的标准重新进行了定义，并提出了SMART新型标准概念[1]。根据标准的发展阶段及特征，以标准内容与机器的交互程度将标准分为包括“纸质标准” “开放数字格式” “机器可读文件” “机器可读内容”“机器可解释内容”在内的Level 0到Level 4等5个阶段。目前传统的标准呈现方式主要为纸质文本及以PDF格式为主的开放数据格式文本，各行业也分别在开展以可扩展标记语言XML、知识图谱等技术为核心的机理可读文档的研究与建设工作。2021年，DIN（德国标准化协会）和DKE（德国电工电子信息技术标准化委员会）在机器可读标准分级模型的基础上描述了更有远见的目标，定义了更高级别——Level 5机器可控内容，定义标准的内容可以由独立工作的机器修改，也可以由人工智能（分布式）决策过程采用，以这种方式采用的内容将通过标准化组织的发布渠道自动审查和发布。该模型每个级别都建立在前一级别所取得的技术成就之上，可以分别对标准化和标准数字化的机器互操作性现状进行对照评估。

1.2 国内研究现状

经过长期的标准化工作实践和跟踪调研，包括国家标准、国家军用标准、行业标准、团体标准等在内的我国各级各类标准均主要以纸质文本及PDF格式的电子文本发布与使用，并未完全建立起ISO等国际标准化组织的数据库形式的标准模式，但在相关科研项目中开展了前期的研究与探索工作[2]。如在工业自动化领域、航空领域等优先开展机器可读国家标准及行业标准试点项目，开展国家重点研发计划NQI专项、工信部智能制造专项等国家和省部级科研项目支撑研究的标准数字化转型、应用领域机器可读标准研制等项目。在专业技术方面，国内关于数字化标准的研究主要集中以下3个方向：①在标准内容语义识别领域，标准内容识别作为自然语言处理范畴的问题被提出，通过卷积神经网络等深度学习方法将训练的深度学习模型应用于标准文本内容，可实现准确获取短文本内信息并高效筛选提取[3-5]；②在知识图谱技术领域，相关研究通过对标准文献的结构特征进行解析，得到标准文献中共性要素的概念和关系，构建标准文献知识图谱本体层，可基本实现机器可读同时进行知识抽取[1]；③在数字化标准系统建设领域，目前国内各行业仍处于数字化标准研制初期阶段，主要以传统的标准化信息服务管理平台为主[6-7]，能够基本实现标准文本的在线访问，标准化在线管理功能，距离数字化标准系统实现还存在一定差距。

1.3 数字化标准发展趋势

结合国内数字化标准的发展现状，在数字化转型背景下，标准化工作未来的发展应以“数据”为核心，优化标准新形态，发展结构化、语义化、知识化的标准内容数字化创新；标准研制的数字化创新，应针对标准全寿命周期研制开发结构化工具软件，通过数据分析支撑标准技术指标确定与优化；标准应用的数字化创新，应创新标准内容获取、使用方式，构建数字化标准系统以提供标准数据的深度挖掘及信息智能查询与推送。标准的打开模式将会促进标准化管理人员、专职研究人员、使用人员的信息实时交互共享，标准的编制周期将大大缩短，标准的获取与使用也将更智能，智能推送将节省大量下载、阅读文本的时间[8]。

2 数字化标准数据

2.1 标准数据属性

数字化标准系统的实现需要简洁明晰、体量庞大的数据库作为基础支撑，与标准的有关的属性数据可以分为狭义属性和广义属性两方面[9]。广义的标准属性数据是指用于描述标准自身属性、特征及其衍生价值链条等可以记录的“外部”数据，将每个标准独立看作封装好的 “黑箱”，外部数据侧重描述与标准整体有关的数据信息。其中，根据数据产生的形式又可以分为标准静态属性数据和标准动态属性数据。静态数据主要为以标准及标准体系自身的属性为主的如标准编号、标准名称、标准化对象、年代号等，动态数据主要为标准使用过程中产生的用户行为信息、统计数据信息，标准化的价值链条、标准化对象自身及其所处的复杂系统等。

之前的研究对象集中在外部属性数据，而随着数字化标准载体形式的发展， “黑箱”被打开，标准文本本身成为了机器可读的结构化对象，标准的内容也成为以数据库形式存储的数据标准内容，将数据增加的一个维度，构成了“内外部属性—动静态属性”的数据矩阵，如图1所示。其中，内部数据根据标准固有的结构形式可分为包括章节条、段落列项、图表公式、附录等在内的“第三象限”静态数据，和在编制及使用过程中随着实际情况而动态调整的包括技术要求、参数范围、指标区间、操作方法等在内的“第二象限”动态数据。

图1 标准属性数据分类

2.2 标准数据需求

数字化标准系统建设的核心需求就是标准数据的需求，传统的企业标准化管理方式一般为标准化专业人员线下管理标准文本及处理工作流程，对标准属性数据的利用率不够，依托各自信息化系统建立的标准访问，标准化管理平台所依据的标准数据也主要以上图中“第一象限”的外部动态数据和“第四象限”的外部静态数据为主，仍有海量未打开的标准文本数据并未经过深层次的挖掘变为可利用的信息，这将会造成标准数字化程度不够。数字化的过程是将标准内容要素拆解成最小信息单元，包括数据元素和相关模型等，通过逻辑、技术的关系来表征要素间的本体关系[4]，并以全部数据的形式存储调用。没有经过此处理过程必将导致对于标准内容的搜索无法下沉至最小颗粒度，造成信息检索的准确性不足，需人工后期花费大量时间在众多标准中逐一拾取有用信息。

同传统的标准形态及标准化管理模式相比，数字化形态标准需要在标准打开的基础上，在“第二象限”的内部动态数据和“第三象限”的内部静态数据上发力，围绕标准的“产生—传递—存储—使用”的全寿命周期流程。①在标准生成阶段，应对存量标准开展机器可读标准形式的转化，分级分类分模块拆解标准主要内容，形成模块化标准数据与关系数据，以数据库的形式存储标准全部内容，同时针对直接创建的新标准，应通过数字化系统内工具软件直接形成模块化标准数据。②在标准传递阶段，应形成标准内容间关系、属性、约束条件、规则、功能等数据信息，为数字化标准交互操作和标准数据定点推送提供数据基础。③在标准存储阶段，应同时考虑机器可读对标准数据形态的可识别以及企业内各单位、各部门间跨域信息传递互认等应用场景，拓展标准数据的存储形态，如模型、数据库、参数集、数据标签等形式。④在标准使用阶段，可实现最小颗粒度标准要素数据智能检索，快速精准定位，避免在海量标准中低效查阅。

2.3 标准数据应用

结合上述在标准的“产生—传递—存储—使用”等过程提出的数据需求，数字化标准系统的建设应充分考虑标准全寿命周期各环节及各方使用需求，最大程度保障标准数据的落地应用。①面向标准化管理人员，推动标准化政策要素梳理，实现政策数据的标识解析，推动标准化监督数据梳理，围绕标准化监测、验证、评估、服务等环节确定标准数据要素；打通标准数据与型号科研生产需求、应用实施情况的链路。②面向专职标准化研究人员，基于数据动态管理维护企业标准体系，关注标准制修订全流程数据化管理，数字化标准结构化编制工具的应用、各级各类标准化数据信息可视化统计应用等。③面向标准使用人员，及时获取到标准化领域动态信息，快速高效地查阅到国内、国外相关专业内的所需标准，结构化标准的智能推送，畅通的意见反馈机制。

3 数字化标准系统建设

3.1 系统功能设计

3.1.1 标准生成模块

标准生成模块包括标准制修订全流程，数字化标准模块化正向设计，以生成 “第二象限”、“第三象限”标准内部数据为核心，在标准编制阶段通过系统内嵌的结构化编辑工具，按标准类型、标准对象智能推送关联标准内参数信息，并可同时生成PDF格式的标准和XML格式的结构化标准便于后续链接生产一线用标数据库。除此之外，系统还集成了包括需求征集、指南生成与发布、标准立项审批、标准查重、计划下达、在线评审、发布后直接入库可查等功能在内的全寿命周期管理，实现航天企业内部跨部门、跨单位、跨地域的高效集同流转编制流程。

3.1.2 标准存储模块

标准存储模块包括标准资源数据库，突破了传统标准文本的存储形式，通过数据库、XML标签、模型、软件等存储模式存储新形态的数字化标准，可实现航天领域国家标准、国家军用标准、行业标准、企业标准、团体标准等各级各类标准的智能检索、也包括ISO、NASA、MIL、DOD、ECSS、SAE、IEC、ITU、SMC、CCSDS、ANSI、AIAA、ASTM、ASD、JAXA等国外标准化组织的标准文本在内的国外标准资源库智能检索。标准的属性数据包括针对标准体系分支、标准化对象、标准类型、特定产品的指标参数、方法流程等4个数据象限的多维属性数据，通过建立的本体—属性关联数据库，实现标准资源的深入搜索。

3.1.3 标准使用模块

标准使用模块包括标准智能检索、体系动态运维、标准可视化统计、标准化经验交流、标准实施反馈等功能。标准的智能检索包括针对标准体系分支、标准化对象、标准类型、特定产品的指标参数、方法流程等“第三象限”、 “第四象限”静态多维属性数据的智能检索，同时可实现关联属性信息数据的智能推送功能，以解决一线用标科研人员遇到的查不到标准、查不准标准的难题。标准体系动态运维主要针对现行有效的航天企业内部卓越标准体系的动态运维，以“第一象限” “第四象限”的外部数据为对象，可实现面向专业、面向型号、面向产品、面向过程、面向岗位的多维快速提取与重构，实现标准体系的自定义构建、标准状态的及时变更等功能。标准实施反馈等功能模块的建设主要用于与航天企业内其他系统的数据库进行一定程度的关联，以实现标准的闭环管理，以数字化标准系统与质量问题信息系统关联为例，系统可智能化分析标准与质量问题的内在关联，分类梳理形成与质量问题相关的有标准未执行、标准实施不到位等情况，牵引标准需求、反馈标准修订意见等经验教训案例，动态反馈“第二象限”的动态数据并固化形成“第三象限”的静态数据，闭环促进标准化工作优化完善。

3.2 系统架构设计

为确保数字化标准系统在标准生成、标准存储、标准使用等功能模块的运行应用，航天企业在系统架构设计上充分利用先进的数字化、信息化技术整合标准资源，综合考虑标准资源分布、企业各层级人员的用标能力，确保数字化标准系统好用易用及高效运行。系统设计时保证了与当前各类系统的协调和未来需求的变化，以方便后期的更新与维护，通过畅通的信息反馈链路实现企业标准系统闭环升级可控。同时采用了3层的分级设计，分别为最底层的运行环境层、中间的数据层与数据支撑层、最上层的面向用户的功能应用层，系统总体架构如图2所示。

图2 数字化标准系统总体架构

系统的运行环境层主要包括网络系统、计算机系统、操作系统及磁盘存储系统，为整个系统提供运行环境支撑。本层与航天企业内部其他系统关联打通，采用JAVA技术实现，中间件支持IBM WebSphere Application Server，数据库支持Oracle，操作系统将采用Linux服务器系列产品。数据层主要从逻辑上给出了数据的分类，数据层的各类数据库通过数据库系统软件和运行环境层对系统提供数据运行环境上的支持，它提供对各种类型、各种格式数据存储的功能，数据库除包含本系统需要的数据之外，还包括了系统需要的其他系统产生的数据。数据支撑层提供系统的基本服务，为功能应用层的运行、扩展提供基础支撑环境。数据支撑层具有一定的通用性，又与系统有一定的耦合度，其自身的架构体系与应用系统的需要有一定的关联，可以提高标准化信息系统管理的实施效率。功能应用层完成整个系统搭建需要的相关业务功能，基于数据支撑层提供的应用组件完成需求定义的各业务功能和集成相关系统的功能，这些业务功能的开发均基于JAVA和SOA技术，采用组件的方式开发。系统通过嵌入在企业门户的WEB入口，调用统一用户验证的服务，完成系统的访问控制权限。

4 结论与展望

数字化作为标准化的技术支撑，为标准形式的转变和标准化工作模式的升级提供了先进的技术平台，同时带来了流程优化、数据共享、业务整合、三级贯通等便利，通过数字化手段的应用为标准化建设提质增效提供了保障。同时，在数字化转型的背景下，标准化为各行业、航天企业内部数据资源的采集、清洗、加工进行了规范，为数字化标准国际接轨奠定了基础。航天企业数字化标准系统的建设既是数字化技术落地并服务企业管理运行的有效抓手，也是航天标准化事业科学发展的重要阶段。

航天企业数字化标准系统的建设作为数字化转型背景下标准化工作模式升级的一项新的尝试，对于我国标准化领域深入开展标准数字化研究工作具有启示和推动作用。 “机器可读”概念当前只初步完成了可读的尝试，对于后续可执行、可解释、甚至可控的三步走，还需要开展大量的科学研究以及验证工作，紧跟时代技术发展，持续发力转型，为加速我国经济社会的数字化进程提供助力。