航空航天行業具有有長週期、多種類、小批量、高可靠的行業特徵，面臨數據源差異大、模型適配性不足、管理調度效率低下、故障預測能力欠缺等行業痛點，急需加快基於工業互聯網平臺的數字化轉型步伐，全面提升研發設計、生產製造、供應鏈管理、運營維護等環節的數字化水平。GE、歐特克、勞斯萊斯、商飛、西飛等國內外企業正以網絡化協同為切入點，向基於平臺的設計、製造、管理、服務一體化轉型。基於此，我們對航空航天行業基於工業互聯網平臺進行數字化轉型解決方案進行了專題研究，深入剖析了航空航天行業數字化轉型趨勢、平臺應用場景以及業務落地解決方案，同時，該報告對其他高端裝備行業和離散行業數字化轉型路徑的探討同樣具有借鑑意義。
一、航空航天行業數字化轉型趨勢
(一)研發設計由串行異構向並行協同轉變
傳統航空航天行業研發設計二維、三維輔助軟件混用，在工具、模型、數據、API、操作規範等方面差異較大，研發設計流程冗長複雜，研發成本較高。隨著業內基於MBD研發設計模式的應用推廣，將三維模型作為唯一數據源進行幾何、工藝、質量和管理等屬性標註，有利於統一標準，改善數據差異問題，打破研發設計的空間、時間、組織限制，降低跨專業、跨部門、跨企業協同研發設計門檻。
(二)生產製造由以數映物向數物融合轉變
在傳統生產製造過程中，將研發設計模型轉化為生產製造模型需消耗大量人力物力，零部件加工主要以常規加工為主，生產質量管控成本較高。在圖紙到實物的轉化中，因缺乏三維空間信息，過度依賴操作工人的理解、經驗和技能水平。隨著數字孿生技術在生產製造環節的應用，助力企業依據統一模型、統一數據源進行製造，解決CAD到CAM的集成問題，實現生產過程可預測、可調整、可追溯，降低生產成本。
(三)生產管理由單點對接向動態調整轉變
相較傳統離散行業，航空航天對材料供應和資源調配都具有極高要求，既要求儘量採用靈活的零部件管理來降低運營成本，又需要保證交付的速度。傳統數據交換模式以單點管理為主，缺乏節點間統籌管理，無法適應複雜場景下的動態調整需求。工業互聯網聚焦人、傳感器、生產設備和雲端等節點的互聯互通，打通研發、生產、管理等環節“數據孤島”，可有效構建大協作、大配套的生產管理體系。
(四)運維服務由定期維護向視情維護轉變
傳統運維以基於經驗和規律的定期檢修為主，不同零件、組件在製造工藝、故障類型和生命週期等方面差異化巨大，維護成本高昂。通過在飛機維修領域引入大數據、人工智能等新一代信息技術，有利於開展故障溯源、輔助設計和工藝改進，提高設備描述、仿真診斷、預測維護的精密度和準確率，達到治未病，自感知，自決策的效果。
二、航空航天行業工業互聯網典型應用場景及實踐
(一)基於MBD的研發設計
企業依託工業互聯網平臺開展基於MBD的研發設計，以三維統一數據源作為唯一依據，縮短研發週期，提高效率。一是信息交互。優化信息的傳輸、操作和管理,大幅減少由理解差異產生歧義的問題。二是
工藝審查。分析可製造性、可裝配性和結構合理性。三是工藝規劃。規劃零部件裝配順序和運動路徑。四是工藝編制。計算關鍵部件工藝容差，合理分配資源。例如，波音公司構建全球化的研發體系，波音777項目實現了全球238個DBT團隊，總成員8000餘人協同研發，減少了90%的設計更改，設計週期縮短一半。運-20研製中，我國首次建設異地協同設計、製造和管理信息平臺，開創一航商飛、一飛院兩地、四個主機廠、十九家國外供應商協同研製模式。
(二)基於CPS(賽博物理系統)的智能製造
結合CPS、AR/VR等技術推動數據源、模型的統一，加快數據有效流通，構建基於工業互聯網的異地多廠協同製造體系。一是分佈式生產。將整機組裝廠、零部件生產廠等資源整合，以信息管理為整個製造網格系統提供行動依據，形成網絡化製造系統。
二是個性化生產。針對不同型號的飛機制造需求，制定個性化的組裝方案。三是柔性化生產。根據市場、廠區、庫房的動態信息，及時調整生產所需的人、機、料、法、環等配套供給。例如，我國在新飛豹的研製中，全面採用數字樣機技術，實現全機51897個零件、43萬個標準件、487個關鍵件的三維數模直接用於數字化生產。西飛通過資源、信息、物料和人的高度互聯，確保工藝流程的靈活性和資源的高效利用，成功將整機制造週期壓縮到15個月左右。
(三)基於大數據分析的供應鏈管理
企業藉助工業互聯網平臺對供應鏈信息進行收集、整合、優化，通過數據分析，及時發現倉儲物流、產品質量、製造工藝等方面的問題，提高供應鏈調整能力，保障產品質量。一是物流管理。通過業務需求，動態調整備品備件預計劃，改善供應鏈庫存狀況、降低系統庫存總成本、提高準時交付率。
二是質量管理。運用大數據技術評測生產製造能力、質量保障能力、交付進度、合格率等指標，健全質量管理體系，完善質量追溯制度，實現對各環節產品質量的精確管控。例如，商飛構建基於工業雲的飛機研製系統平臺，推動全球近150個一級供應商之間進行數據交互，實現基於統一數據源的設計、製造、供應一體化協同。西飛公司按生產計劃實時更新裝配進度信息和配套缺件動態信息，將計劃、庫房、缺件結合起來，航材備件月結庫存時間，由原來的1天縮短為不到4小時。
(四)基於PHM的運營維護
基於PHM的運營維護建立航空產品故障和維護維修的數據庫，支持多部門、多專業協同進行運營維護。一是狀態實時監測。航空航天企業通過工業互聯網平臺實時採集發動機、飛行器等設備工作溫度、工作環境和應力分佈等狀態數據，並進行可視化呈現，保障設備狀態監測可靠性。二是 故障診斷預測。對歷史積累的海量數據進行高效處理，生成運維模型，診斷產品在不同使用條件下出現故障的概率和時間。三是維修輔助決策。基於故障預測結果，輔助制定維修方案，遠程指導工程師現場執行，降低人工操作錯誤產生的返工，有效避免信息傳遞缺失的問題。
例如，西飛運用數字化技術，對飛機和航空產品的使用性能、功耗、能耗等進行過程監控，並根據對運行數據的分析，預先制定改進方案，及時更換老化零部件，進行健康管理、維修，提高了航空產品服務的安全性和數據採集的多樣性。GE在Predix平臺上開發了DRAI(人工智能超差處理)算法，用於檢測飛行器葉片故障隱患，自動抓取，生成維護報告，識別率和報錯率在95%和97%以上。
三、推進應用場景落地的著力點
(一)統一技術架構接口規範，保障數據融通
一是規範數據類型，以基於MBD的三維模型作為設計、製造、管理、維護的唯一依據，推動信息傳遞媒介由二維向三維轉變。二是夯實數據基礎，對高價值、高可靠、高能耗設備，實時採集其全生命週期數據，提升採集數據深度、廣度和精度，並運用大數據分析開展關聯性研究。三是建設通用設計CAD軟件標準零件庫、技術註釋庫和材料庫，對CAD建模軟件進行二次開發，建立企業基於MBD的全三維設計支持系統。
(二)突破全生命週期機理模型，推動數物融合
一是突破設計仿真、工藝流程、裝配流程等研發設計模型，助力研發設計數據自由流動。二是突破工業機理、業務流程、生產質量等生產製造模型，加快工業知識沉澱。三是突破業務流程、供應鏈管理等生產管理模型，推動供需兩側互聯互通。四是突破故障診斷、故障預測、零部件壽命預測等運營維護模型，提高運營維護精度。
(三)構建多層次體系化平臺，實現數據分級分類
一是推動供應鏈上公有云，鼓勵主機廠商建立公有云，促進供應商業務流程的規範化、標準化，與主機廠實現計劃、技術、採購和質量的協同。二是推動集團內設計上私有云，推動集團內研發設計部門和系統級供應商依託私有云開展協同研發，以三維統一數據源消除數據傳遞過程中的不確定性。三是推動企業生產製造上專有云，引導整機組裝廠、零部件生產廠藉助專有云對生產工藝、設備運行、產品質量等數據進行存儲、分析，實現生產製造過程協同管控，提高產品質量穩定性。
作者管桐供職於賽迪智庫信息化與軟件產業研究所工業互聯網研究室
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