本書系統(tǒng)論述了裝備維修保障數(shù)智化變革的理論與實踐，是對數(shù)智維修這一全新領(lǐng)域的一次極為有益的探索。本書基于作者數(shù)十年的裝備維修保障研究經(jīng)驗，全面梳理了數(shù)智維修的概念內(nèi)涵及其生態(tài)系統(tǒng)，論述了數(shù)智維修的數(shù)據(jù)管理與應用方法，研究了面向數(shù)智維修的狀態(tài)感知與評估、故障診斷與壽命預測、信息融合、決策與優(yōu)化、資源供應保障等方面的關(guān)鍵技術(shù)，并通過典型案例展示了數(shù)智維修的具體形態(tài)及發(fā)展趨勢。
本書兼具頂層理論體系及技術(shù)框架，對我國數(shù)智維修領(lǐng)域變革具有重要的指導意義，值得相關(guān)領(lǐng)域的專家、學者、工程技術(shù)人員及項目管理人員研讀。
前言
當前，數(shù)據(jù)量以前所未有的速度快速增長，已成為支撐社會經(jīng)濟發(fā)展和軍事變革的重要戰(zhàn)略資源，數(shù)智化變革成為各行各業(yè)的戰(zhàn)略選擇。數(shù)智維修是維修信息化發(fā)展的高級階段和必然結(jié)果。維修信息化以信息基礎設施和信息系統(tǒng)為核心，服務于裝備維修保障業(yè)務流程，可提升維修保障效率；而數(shù)智維修以數(shù)據(jù)管理為核心，以數(shù)據(jù)的開發(fā)和應用為內(nèi)容，以數(shù)據(jù)分析和挖掘為手段，以人工智能、算法、模型為基礎，可提高裝備維修保障的感知、處理、分析、決策能力。裝備維修保障數(shù)智化變革是一項長期而艱巨的任務，是持續(xù)采用數(shù)據(jù)智能技術(shù)賦能裝備維修保障的過程。
近年來，維修領(lǐng)域各種新概念、新技術(shù)、新理念層出不窮，故障預測與健康管理、預測性維修、增強型基于狀態(tài)的維修、自主式保障等概念既有關(guān)聯(lián)，又各有側(cè)重，在一定程度上造成人們對維修領(lǐng)域知識的認識和理解不一致，不利于維修保障的創(chuàng)新發(fā)展。因此，探索數(shù)智維修理論框架和內(nèi)容既是一項極具時代特征、迫在眉睫的理論研究工作，也是一項非常艱辛的創(chuàng)新工程。
目前，國內(nèi)外都沒有關(guān)于數(shù)智維修的理論專著，但已經(jīng)開展了大量的技術(shù)應用，擁有廣泛的實踐案例，對本書的成稿具有參考、借鑒、檢驗、評估價值。本書以武器裝備維修保障為主要研究對象，但所提出的數(shù)智維修理論同樣適用于民用維修領(lǐng)域。
本書共9章，由栗琳統(tǒng)稿，并由多位學者合作完成。第1章是緒論，明確了數(shù)智維修的特征、產(chǎn)生背景、體系架構(gòu)、業(yè)務模型及現(xiàn)狀趨勢，由栗琳撰寫；第2章是數(shù)智維修生態(tài)系統(tǒng)，從頂層戰(zhàn)略、技術(shù)驅(qū)動、平臺賦能、組織變革等視角明確了數(shù)智維修生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)成要素，由栗琳撰寫；第3章是數(shù)智維修數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)管理、評估、安全等方面，明晰了數(shù)智維修的數(shù)據(jù)基礎，由周巖、曾照洋、周鵬遠撰寫；第4章是數(shù)智維修狀態(tài)感知與評估，論述了數(shù)智維修感知技術(shù)、特征提取技術(shù)，以及健康狀態(tài)評估模型與方法，由馮輔周、栗琳、王曉晶撰寫；第5章是數(shù)智維修故障診斷與壽命預測，重點討論了數(shù)智維修的故障診斷、壽命預測方法與技術(shù)，由韓天、栗琳、尉詢凱撰寫；第6章是數(shù)智維修信息融合，闡述了數(shù)智維修信息融合的范圍、特點，以及模型和方法，由栗琳、姚秋彥、羅曉亮撰寫；第7章是數(shù)智維修資源保障，分析了數(shù)智維修資源保障模式的數(shù)據(jù)分析、建模技術(shù)，由栗琳、王鐵寧、阮旻智撰寫；第8章是數(shù)智維修決策與優(yōu)化，在分析數(shù)智維修典型應用場景的基礎上，設計了適應不同維修場景的決策生成與優(yōu)化方法，由楊輝、栗琳、陳龍撰寫；第9章是數(shù)智維修實踐和應用展望，由崔建鋒、胡華波、劉宸寧撰寫。此外，本書在撰寫過程中，多次邀請相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜已杏�，可以說，書中的很多觀點，是集體智慧的結(jié)晶，在此一并表示感謝。
數(shù)智維修是一個全新的領(lǐng)域，而且仍然處在快速發(fā)展變革之中，書中的部分觀點難免有不成熟，甚至不完善的地方，懇請讀者批評指正，以便在后續(xù)的研究中調(diào)整深化。
作者
栗琳，1964年1月出生，國家首批高端智庫軍事科學院國防科技創(chuàng)新研究院的資深專家，北京大學特聘教授，北大情報學博士生導師。2006年優(yōu)秀國防科技情報工作者，2009年政府特殊津貼獲得者，2013年軍隊優(yōu)秀專業(yè)技術(shù)人才一類崗位津貼獲得者。長期從事國防科技發(fā)展戰(zhàn)略與裝備維修保障研究，獲軍隊科技進步一等獎1項，二等獎7項，軍事理論研究一等獎1項。2021年作為主要作者完成了《情報與智庫》專著，該專著獲國家社科基金重大項目以及國家科學技術(shù)學術(shù)著作出版基金資助。
目錄
序一
序二
前言
第1章 緒論
1.1數(shù)智維修概念內(nèi)涵
1.1.1維修理念的發(fā)展
1.1.2維修信息化與數(shù)智維修
1.1.3數(shù)智維修的特征
1.2數(shù)智維修產(chǎn)生的背景
1.2.1智能社會為數(shù)智維修的發(fā)展創(chuàng)造了基本條件
1.2.2智能化戰(zhàn)爭呼喚裝備維修保障模式變革
1.2.3維修信息化建設為數(shù)智維修奠定數(shù)據(jù)基礎
1.2.4故障預測與健康管理技術(shù)推動了數(shù)智維修的發(fā)展
1.3數(shù)智維修體系架構(gòu)與業(yè)務模型
1.3.1單裝與裝備體系數(shù)智維修
1.3.2單裝數(shù)智維修體系架構(gòu)1.3.3裝備體系數(shù)智維修運行架構(gòu)
1.3.4數(shù)智維修業(yè)務模型
1.4數(shù)智維修現(xiàn)狀及趨勢
1.4.1智能精確的保障理念在實踐中不斷發(fā)展
1.4.2管理創(chuàng)新將成為一種戰(zhàn)略性方法技術(shù)
1.4.3先進維修技術(shù)在數(shù)智維修中的應用不斷拓展
1.5本書框架結(jié)構(gòu)
第2章 數(shù)智維修生態(tài)系統(tǒng)
2.1數(shù)智維修發(fā)展的頂層戰(zhàn)略
2.2數(shù)智維修建設的基本原則
2.2.1數(shù)智維修本質(zhì)上是維修業(yè)務的轉(zhuǎn)型升級
2.2.2數(shù)據(jù)科學將在數(shù)智維修中發(fā)揮核心作用
2.2.3物聯(lián)網(wǎng)在資源感知與響應中發(fā)揮關(guān)鍵作用
2.2.4人工智能技術(shù)支撐裝備維修保障動態(tài)決策與優(yōu)化
2.2.5數(shù)字孿生技術(shù)在全壽命周期裝備維修保障中逐漸獲得應用
2.3數(shù)智維修運行的基礎平臺
2.3.1數(shù)據(jù)采集層
2.3.2數(shù)據(jù)管理層
2.3.3數(shù)據(jù)處理層
2.3.4業(yè)務組件層
2.3.5場景應用層
2.4數(shù)智維修實施的支撐條件
2.4.1實施組織變革
2.4.2推進觀念轉(zhuǎn)變
2.4.3強化標準化數(shù)據(jù)治理
第3章 數(shù)智維修數(shù)據(jù)管理
3.1面向全壽命周期的維修數(shù)據(jù)
3.2維修元數(shù)據(jù)管理
3.3結(jié)構(gòu)化維修數(shù)據(jù)管理
3.3.1維修主數(shù)據(jù)管理
3.3.2裝備維修保障參考數(shù)據(jù)及事務數(shù)據(jù)管理
3.3.3裝備維修保障監(jiān)測數(shù)據(jù)管理
3.3.4維修保障分析數(shù)據(jù)管理
3.4非結(jié)構(gòu)化維修數(shù)據(jù)管理
3.5維修數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與管理
3.5.1維修數(shù)據(jù)質(zhì)量管理環(huán)節(jié)
3.5.2數(shù)據(jù)質(zhì)量控制
3.5.3數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
3.6數(shù)智維修數(shù)據(jù)安全
第4章 數(shù)智維修狀態(tài)感知與評估
4.1狀態(tài)感知與評估概述
4.2狀態(tài)感知技術(shù)
4.2.1典型系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)選擇
4.2.2典型傳感器的應用
4.2.3狀態(tài)感知數(shù)據(jù)預處理
4.3狀態(tài)特征提取技術(shù)
4.3.1狀態(tài)特征提取的工作內(nèi)容
4.3.2基于感知數(shù)據(jù)的特征計算
4.3.3狀態(tài)特征的優(yōu)化選擇與提取技術(shù)
4.4健康狀態(tài)評估方法
4.4.1健康狀態(tài)等級
4.4.2神經(jīng)網(wǎng)絡模型
4.4.3灰色關(guān)聯(lián)分析法
4.4.4模糊綜合評判法
4.5典型應用
4.5.1波音737-800飛機應用案例
4.5.2美國海軍艦船綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)
4.5.3“猛禽”戰(zhàn)斗機F119發(fā)動機應用案例
第5章 數(shù)智維修故障診斷與壽命預測
5.1故障診斷與壽命預測概述
5.2基于機器學習的故障診斷方法與技術(shù)
5.2.1故障診斷方法分類
5.2.2基于深度學習的故障診斷技術(shù)
5.2.3故障診斷應用數(shù)據(jù)智能技術(shù)應關(guān)注的問題
5.3數(shù)據(jù)驅(qū)動的壽命預測方法與技術(shù)
5.3.1數(shù)據(jù)驅(qū)動的壽命預測框架
5.3.2壽命預測的目標及方法
5.3.3基于深度學習的壽命預測技術(shù)
5.3.4壽命預測模型的評價
5.4典型應用
5.4.1阿帕奇直升機機隊健康與使用監(jiān)控系統(tǒng)
5.4.2EJ200發(fā)動機故障預測與健康管理
第6章 數(shù)智維修信息融合
6.1數(shù)智維修信息融合概述
6.1.1數(shù)智維修信息融合范圍
6.1.2數(shù)智維修信息融合思路
6.1.3數(shù)智維修信息融合效果
6.2維修數(shù)據(jù)到維修信息的轉(zhuǎn)換
6.2.1基于關(guān)聯(lián)挖掘的維修數(shù)據(jù)關(guān)系梳理
6.2.2維修數(shù)據(jù)的密度聚類異常標注方法
6.2.3維修數(shù)據(jù)的異構(gòu)模糊匹配
6.3維修信息向維修知識的轉(zhuǎn)換
6.3.1多源異構(gòu)裝備維修知識自動抽取
6.3.2維修多維度知識相關(guān)性分析
6.3.3維修信息融合與集成
6.4典型應用
6.4.1美國陸軍全球作戰(zhàn)保障系統(tǒng)
6.4.2某型船用柴油機非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合
第7章 數(shù)智維修資源保障
7.1基于感知與響應的維修資源規(guī)劃
7.1.1數(shù)智維修對資源保障的要求
7.1.2感知與響應保障系統(tǒng)的構(gòu)成
7.2維修資源感知與數(shù)據(jù)分析
7.2.1維修資源數(shù)據(jù)感知
7.2.2維修資源數(shù)據(jù)智能分析
7.2.3維修資源儲存與管理
7.3維修資源可視化與保障建模技術(shù)
7.3.1維修資源可視化技術(shù)
7.3.2維修資源建模與優(yōu)化方法
7.3.3維修資源模型開發(fā)及應用技術(shù)
7.4典型應用
7.4.1某部隊裝備智能倉儲與運維典型實踐
7.4.2美國海軍基于5G無線技術(shù)的智能倉庫
第8章 數(shù)智維修決策與優(yōu)化
8.1數(shù)智維修決策應用場景
8.2維修業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型
8.2.1基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的維修規(guī)則構(gòu)建模型
8.2.2基于關(guān)系網(wǎng)絡模型的維修業(yè)務關(guān)系構(gòu)建
8.3數(shù)智維修決策生成與優(yōu)化方法
8.3.1基于強化學習的裝備維修保障決策
8.3.2基于遷移學習的裝備維修保障決策
8.3.3基于多業(yè)務聯(lián)邦學習的維修決策
8.3.4機器學習—專家系統(tǒng)雙反饋協(xié)同的維修決策優(yōu)化
8.4典型應用
8.4.1美國陸軍戰(zhàn)術(shù)、戰(zhàn)役、戰(zhàn)略級決策支持
8.4.2F-35戰(zhàn)斗機基于作戰(zhàn)數(shù)據(jù)集成網(wǎng)絡的決策與優(yōu)化
8.4.3波音公司AnalytX數(shù)智維修規(guī)劃與管理工具
8.4.4美國海軍面向大數(shù)據(jù)分析的維修決策工具
第9章 數(shù)智維修實踐和應用展望
9.1數(shù)智維修基本能力構(gòu)成
9.2數(shù)智維修平臺業(yè)務框架設計
9.3數(shù)智維修平臺典型應用
9.3.1應用一：裝備狀態(tài)感知與評估
9.3.2應用二：裝備故障診斷與預測
9.3.3應用三：維修保障信息融合
9.3.4應用四：維修決策與優(yōu)化
9.3.5應用五：多層級維修資源精準調(diào)控
9.3.6應用六：孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動的設計改進與優(yōu)化
9.4數(shù)智維修應用展望
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