工业互联网平台赋能垂直行业数字化转型之航空航天行业

航空航天行业具有有长周期、多种类、小批量、高可靠的行业特征，面临数据源差异大、模型适配性不足、管理调度效率低下、故障预测能力欠缺等行业痛点，急需加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐，全面提升研发设计、生产制造、供应链管理、运营维护等环节的数字化水平。GE、欧特克、劳斯莱斯、商飞、西飞等国内外企业正以网络化协同为切入点，向基于平台的设计、制造、管理、服务一体化转型。基于此，我们对航空航天行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究，深入剖析了航空航天行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案，同时，该报告对其他高端装备行业和离散行业数字化转型路径的探讨同样具有借鉴意义。

一、航空航天行业数字化转型趋势

(一)研发设计由串行异构向并行协同转变

传统航空航天行业研发设计二维、三维辅助软件混用，在工具、模型、数据、API、操作规范等方面差异较大，研发设计流程冗长复杂，研发成本较高。随着业内基于MBD研发设计模式的应用推广，将三维模型作为唯一数据源进行几何、工艺、质量和管理等属性标注，有利于统一标准，改善数据差异问题，打破研发设计的空间、时间、组织限制，降低跨专业、跨部门、跨企业协同研发设计门槛。

(二)生产制造由以数映物向数物融合转变

在传统生产制造过程中，将研发设计模型转化为生产制造模型需消耗大量人力物力，零部件加工主要以常规加工为主，生产质量管控成本较高。在图纸到实物的转化中，因缺乏三维空间信息，过度依赖操作工人的理解、经验和技能水平。随着数字孪生技术在生产制造环节的应用，助力企业依据统一模型、统一数据源进行制造，解决CAD到CAM的集成问题，实现生产过程可预测、可调整、可追溯，降低生产成本。

(三)生产管理由单点对接向动态调整转变

相较传统离散行业，航空航天对材料供应和资源调配都具有极高要求，既要求尽量采用灵活的零部件管理来降低运营成本，又需要保证交付的速度。传统数据交换模式以单点管理为主，缺乏节点间统筹管理，无法适应复杂场景下的动态调整需求。工业互联网聚焦人、传感器、生产设备和云端等节点的互联互通，打通研发、生产、管理等环节“数据孤岛”，可有效构建大协作、大配套的生产管理体系。

(四)运维服务由定期维护向视情维护转变

传统运维以基于经验和规律的定期检修为主，不同零件、组件在制造工艺、故障类型和生命周期等方面差异化巨大，维护成本高昂。通过在飞机维修领域引入大数据、人工智能等新一代信息技术，有利于开展故障溯源、辅助设计和工艺改进，提高设备描述、仿真诊断、预测维护的精密度和准确率，达到治未病，自感知，自决策的效果。

二、航空航天行业工业互联网典型应用场景及实践

(一)基于MBD的研发设计

企业依托工业互联网平台开展基于MBD的研发设计，以三维统一数据源作为唯一依据，缩短研发周期，提高效率。一是信息交互。优化信息的传输、操作和管理,大幅减少由理解差异产生歧义的问题。二是工艺审查。分析可制造性、可装配性和结构合理性。三是工艺规划。规划零部件装配顺序和运动路径。四是工艺编制。计算关键部件工艺容差，合理分配资源。

例如，波音公司构建全球化的研发体系，波音777项目实现了全球238个DBT团队，总成员8000余人协同研发，减少了90%的设计更改，设计周期缩短一半。运-20研制中，我国首次建设异地协同设计、制造和管理信息平台，开创一航商飞、一飞院两地、四个主机厂、十九家国外供应商协同研制模式。

(二)基于CPS(赛博物理系统)的智能制造

结合CPS、AR/VR等技术推动数据源、模型的统一，加快数据有效流通，构建基于工业互联网的异地多厂协同制造体系。一是分布式生产。将整机组装厂、零部件生产厂等资源整合，以信息管理为整个制造网格系统提供行动依据，形成网络化制造系统。二是个性化生产。针对不同型号的飞机制造需求，制定个性化的组装方案。三是柔性化生产。根据市场、厂区、库房的动态信息，及时调整生产所需的人、机、料、法、环等配套供给。

例如，我国在新飞豹的研制中，全面采用数字样机技术，实现全机51897个零件、43万个标准件、487个关键件的三维数模直接用于数字化生产。西飞通过资源、信息、物料和人的高度互联，确保工艺流程的灵活性和资源的高效利用，成功将整机制造周期压缩到15个月左右。

(三)基于大数据分析的供应链管理

企业借助工业互联网平台对供应链信息进行收集、整合、优化，通过数据分析，及时发现仓储物流、产品质量、制造工艺等方面的问题，提高供应链调整能力，保障产品质量。一是物流管理。通过业务需求，动态调整备品备件预计划，改善供应链库存状况、降低系统库存总成本、提高准时交付率。二是质量管理。运用大数据技术评测生产制造能力、质量保障能力、交付进度、合格率等指标，健全质量管理体系，完善质量追溯制度，实现对各环节产品质量的精确管控。

例如，商飞构建基于工业云的飞机研制系统平台，推动全球近150个一级供应商之间进行数据交互，实现基于统一数据源的设计、制造、供应一体化协同。西飞公司按生产计划实时更新装配进度信息和配套缺件动态信息，将计划、库房、缺件结合起来，航材备件月结库存时间，由原来的1天缩短为不到4小时。

(四)基于PHM的运营维护

基于PHM的运营维护建立航空产品故障和维护维修的数据库，支持多部门、多专业协同进行运营维护。一是状态实时监测。航空航天企业通过工业互联网平台实时采集发动机、飞行器等设备工作温度、工作环境和应力分布等状态数据，并进行可视化呈现，保障设备状态监测可靠性。二是故障诊断预测。对历史积累的海量数据进行高效处理，生成运维模型，诊断产品在不同使用条件下出现故障的概率和时间。三是维修辅助决策。基于故障预测结果，辅助制定维修方案，远程指导工程师现场执行，降低人工操作错误产生的返工，有效避免信息传递缺失的问题。

例如，西飞运用数字化技术，对飞机和航空产品的使用性能、功耗、能耗等进行过程监控，并根据对运行数据的分析，预先制定改进方案，及时更换老化零部件，进行健康管理、维修，提高了航空产品服务的安全性和数据采集的多样性。GE在Predix平台上开发了DRAI(人工智能超差处理)算法，用于检测飞行器叶片故障隐患，自动抓取，生成维护报告，识别率和报错率在95%和97%以上。

三、推进应用场景落地的着力点

(一)统一技术架构接口规范，保障数据融通

一是规范数据类型，以基于MBD的三维模型作为设计、制造、管理、维护的唯一依据，推动信息传递媒介由二维向三维转变。二是夯实数据基础，对高价值、高可靠、高能耗设备，实时采集其全生命周期数据，提升采集数据深度、广度和精度，并运用大数据分析开展关联性研究。三是建设通用设计CAD软件标准零件库、技术注释库和材料库，对CAD建模软件进行二次开发，建立企业基于MBD的全三维设计支持系统。

(二)突破全生命周期机理模型，推动数物融合

一是突破设计仿真、工艺流程、装配流程等研发设计模型，助力研发设计数据自由流动。二是突破工业机理、业务流程、生产质量等生产制造模型，加快工业知识沉淀。三是突破业务流程、供应链管理等生产管理模型，推动供需两侧互联互通。四是突破故障诊断、故障预测、零部件寿命预测等运营维护模型，提高运营维护精度。

(三)构建多层次体系化平台，实现数据分级分类

一是推动供应链上公有云，鼓励主机厂商建立公有云，促进供应商业务流程的规范化、标准化，与主机厂实现计划、技术、采购和质量的协同。二是推动集团内设计上私有云，推动集团内研发设计部门和系统级供应商依托私有云开展协同研发，以三维统一数据源消除数据传递过程中的不确定性。三是推动企业生产制造上专有云，引导整机组装厂、零部件生产厂借助专有云对生产工艺、设备运行、产品质量等数据进行存储、分析，实现生产制造过程协同管控，提高产品质量稳定性。