基于闭环反馈的高端装备制造服务融合技术研究

吴相锦 彭清畅 孙延光

摘要：制造服务融合已成为高端装备制造行业保持核心竞争力的必然选择。本研究以某典型高端装备制造企业为研究对象，探索符合行业特色的制造服务融合技术体系，提出具有行业特征的制造与服务融合技术框架和关键技术，并搭建一套制造服务融合支撑平台，切实为高端装备制造企业制造服务融合提供有力保障，创新制造企业“制造—服务—制造”闭环反馈模式，以供参考。

关键词：闭环反馈；高端装备；制造服务融合；轨道交通

DOI：10.12433/zgkjtz.20240401

在制造服务融合研究领域，发达国家起步较早。美国的Greenfield于1966年提出生产性服务；二十世纪九十年代初，以GE、IBM等为主导的公司率先进行由产品向服务转型。GE公司在二十世纪八十年代的传统制造产值占比达85%，服务产值仅占12%，通过“技术+管理+服务”创造的产值占公司总产值的比重约为70%。许多知名公司由于市场需求加入研发行列，例如，微软、IBM等成立了专门的研发中心，在数据融合、数据建模、数据挖掘及知识发现等技术研究方面有着丰硕的研究成果。

随着国家智能制造战略的推进，制造服务融合已成为高端装备制造行业的核心竞争力，制造与服务深度融合也成为企业战略转型的必要条件。在此背景下，学者也进行了大量的研究和验证，李浩明确了面向服务的制造、现代制造服务和广义产品的概念，并以此为基础分析制造与服务的融合内涵，并提出制造与服务融合的技术框架体系。张卫提出制造与服务融合的本质是制造服务活动，制造服务活动是在制造产品与提供服务过程中产生的各种业务，这些业务部分是生产性服务，部分是制造服务化，并从工业互联网的商业、使用、功能、实现等视角建立了制造与服务融合中虚拟逻辑与实体活动交互的技术体系。张轶伦总结了新信息技术对制造与服务融合的影响、产品服务系统模式及其选择决策、产品服务系统配置优化、面向定制化的产品服务系统规划设计与配置优化等方面。吴琼提出了高端装备制造业的三个主要特征，即资本密集、技术密集、劳动密集，并总结高端装备制造领域科技服务协同应用平台构建途径的三大要点，即基于创新过程构建协同创新模型、不斷完善战略协同机制、加强全过程的监管与技术服务。段海燕以“互联网+”为出发点，尝试将现代高端装备制造业与服务业融合，深入运用“互联网+”的思维方法和方式，探索二者共同发展的可行性，通过对现代高端装备制造业转型升级的思考，构建并完善二者融合发展的理论和实践体系。

轨道交通装备作为高端装备制造的典型代表，相比于传统制造业，具有复杂的产品结构和生产过程，例如，运行跨度长、工作工况复杂、运维数据量大、事故后果严重、保障服务困难且成本高等。当业务发展对整个经营流程提出高效、个性化、可闭环等要求时，建立一体化协同平台，使产品制造与服务相辅相成就显得尤为重要。付登坡等人提出“数据中台”的概念，完善数据存储，并实现数据资产管理，结合大数据算法，充分利用“人工”与“智能”相融合的方式，通过大数据平台替代人工经验，自动完成决策。塔娜等人总结了云技术在大数据平台分析中的应用，提出云计算可以改善传统计算方法的缺点，在满足人们对资源利用和计算速度需求的同时，利用相关软件，分析、计算和处理数据，提高大数据分析平台的运营效率。

在互联网和大数据环境下，高端装备制造面临的需求多样化和个性化要求更加突出，亟需在制造与服务融合模式创新方面加大支撑力度，加速企业产品服务数字化转型进程，提升客户服务质量，最终实现企业高质量发展。

一、研究内容

本文重点围绕高端装备产品制造服务融合、跨领域一体化协同优化、产品持续改进、精确运维等核心需求，开展面向复杂产品全生命周期的制造服务融合技术研究，重点突破制造服务融合的数据建模与集成、服务生命周期知识自优化、服役环境下的状态检测和健康评估、面向多维数据融合的故障诊断与预测、维修策略的多要素、多目标协同优化、整产品与关键部件维修任务全局优化、基于状态预测的备件精益规划等关键技术，实现“制造—服务—制造”端到端的数据闭环，支撑设计制造和服务的迭代优化，提升企业制造服务信息集成管理水平，促进产品维修模式由预防性向预测性转化，实现产品的设计制造改进和高效安全保障能力等目标。

二、研究路线

面向先进轨道交通装备等高端装备领域在服务型制造发展方向的重大需求，突破支持长寿命复杂装备制造服务融合技术应用的产品数据建模基础理论，实现信息集成、数据挖掘、知识发现、协同优化以及闭环管控方面的共性关键技术创新和自主可控，支撑基于闭环反馈的复杂产品制造服务融合管理信息系统平台研发，形成企业制造服务融合能力和产品闭环反馈管控能力、促进装备制造产业转型升级，最终提升我国高端装备制造业市场竞争能力和价值创新能力。

以制造服务融合相关的技术和理论研究为基础，通过信息融合、动态协作、资源优化以及协同创造价值，实现制造和服务的融合。同时，制造服务融合支撑决策分析，将分析结果反馈给制造服务。具体制造服务融合研究框架如图1所示。

三、技术平台搭建

基于闭环反馈的复杂产品制造服务实际需求，采用大数据、云计算、物联网和机器学习等先进信息技术，构建复杂产品全生命周期数据集成化平台。以大数据存储和计算为载体，建立统一、规范、可共享的全域数据体系，研究核心算法构件化实现技术和标准，算法库构建原则、算法管理、模型算法输入和输出标准要求等技术，通过数据模型研究和算法模型服务集成应用，满足数据驱动复杂产品制造和服务。此平台的核心功能是对数据进行统一信息化建设管理，根据不同业务，经由通用型的数据平台进行数据管控，有效挖掘数据价值，避免数据的冗杂和重复建设，实现从设计、制造和运维多源异构数据的采集、存储、整合、挖掘和共享，从而满足快速响应需求，提供优质服务的目的。平台架构设计如图2所示。

（一）大数据平台

根据企业“制造—服务—制造”端到端的数据闭环需求，以最优模型技术为基础，采用大数据、云计算、物联网和机器学习等先进信息技术，构建车辆全生命周期数据大数据管理平台，实现从设计、制造到运维多源异构数据的采集、存储、整合、挖掘和共享，挖掘潜在的知识信息，提高数据信息应用精准度，帮助企业调整产品设计、优化制造工艺，减少风险，做出正确的决策。

（二）模型库

高端装备产品具有服役环境复杂多变、服役数据呈跨时空、强关联、多源异构等特点，通过研究服役工况数据、检修履历及工艺数据、设备状态监测数据等多维数据融合方法，采用数据清洗、关联分析、特征构造、聚类分析、分类辨识和预测模拟等技术手段，重点突破复杂产品状态异常检测技术、复杂产品状态趋势预测技术、复杂产品健康度评估技术、复杂产品故障诊断技术和复杂产品服役寿命预测技术等系列关键技术难点，为高端装备产品的服役安全评估及其基于状态的修程修制优化等工程应用提供依据，同时为促进产品维修模式由预防性向预测性转化、增强产品的高效安全保障能力提供技术支撑。

（三）应用层

应用层主要以高端装备产品应用的场景为主，开发通用机理模型拓展平台功能。主要以产品运维数据反馈到设计和制造环节，以提升产品工作性能及维修维护性能。对于面向服役安全保障能力提升的应用，主要以关键零部件故障预测预判的准确性为主线开展试用，通过采集客户实际环境数据对模型调优，保障产品安全运行。

四、应用效果

本文研发的技术平台，通过选取某轨道交通装备制造企业应用，提升企业制造服务信息集成管理水平，促进产品维修模式由预防性向预测性转化，增强产品的设计制造改进和高效安全保障能力。实践表明，平台具有较高的经济效益和生态效益。

（一）以服务融合技术与增值服务提升产品竞争力

建立基于RCM的、先进的维修策略，开发基于相关RCM国际标准的、适用的修程制定技术，在保证安全可靠运营的情况下，持續降低检修成本，提升市场竞争力。通过建立科学的、符合运营实际的维修间隔确定方法，在确保使用安全前提下，大幅提升检修效率。基于运行及维修数据建立修程优化方法，为修程优化提供科学依据，确保修程持续适用并且有效。综合考虑供货周期、部件当前状态、失效规律、备件差异性、随机需求变化等因素的最优库存算法，建立库存模型，动态拟定备件方案，节约库存成本。

（二）对高端装备制造业形成显著示范拉动效应

高端装备制造业属于典型离散制造模式，采用大数据、云计算、物联网和机器学习等先进信息技术，构建企业数据集成管理平台， 通过整合分散在不同系统的数据，实现信息共享、智能应用和高度自动化地分析企业的数据，提高资源利用率，避免高数据消耗，帮助企业调整产品设计、优化制造工艺，减少风险，做出正确的决策，提高生产力，降低运营成本，对相关制造业部门起到示范作用，促使关键技术在各行业推广，提升产业链整合能力和全球资源配置能力，成为未来智能制造的领跑者。

五、总结及展望

制造服务融合是高端装备业以及智能制造行业企业发展的必然选择，也是提升企业客户满意度的关键，这是一个长期系统化的工程。本研究以轨道交通装备制造为研究主体，探索面向高端装备制造业制造服务融合一体化的关键技术，并以此为基础，搭建基于大数据、云计算等多种融合技术的支撑平台，为提升企业信息化、数字化水平奠定坚实基础，并为制造服务融合模式创新提供有力保障，同时形成了一套面向高端装备制造行业制造服务融合的方法体系，而且该方法体系具有较强的复制性和平移性。但由于不同行业的特殊属性，在制造服务融合方面具有较强的独特性，笔者未来将选取其他典型行业，继续探索制造服务融合相关技术，归纳总结行业共性特征，并分析跨行业共性和差异技术，为制造服务融合技术研究贡献力量。

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