引言

經(jīng)過六十多年的發(fā)展，中國航天形成了一整套科學系統(tǒng)的質(zhì)量管理方法，有力地支撐了以兩彈一星、載人航天和探月工程為代表的重大任務(wù)的圓滿完成，同時也積累了豐富的質(zhì)量管理經(jīng)驗和大量寶貴的質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。隨著我國航天事業(yè)的蓬勃發(fā)展，航天質(zhì)量數(shù)據(jù)近些年呈現(xiàn)爆發(fā)式激增，航天質(zhì)量數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)種類多樣，除傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，有關(guān)產(chǎn)品質(zhì)量的文檔、圖像、視頻等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，航天質(zhì)量數(shù)據(jù)已符合大數(shù)據(jù)特征。用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新質(zhì)量管理，能提升質(zhì)量管理的精準性和智能性，及早發(fā)現(xiàn)異常信息并進行質(zhì)量隱患的預(yù)警提醒，可大大降低質(zhì)量管理的成本，預(yù)測型號產(chǎn)品未來的質(zhì)量狀況等，拓展質(zhì)量管理的深度和廣度，為業(yè)務(wù)部門提供支撐。但是現(xiàn)在航天各單位質(zhì)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)管理與利用率還有待提高，離數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新質(zhì)量管理還有較長一段距離，這主要是因為：歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)積壓，沒有規(guī)范統(tǒng)一的整理要求與方法手段；數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)不明晰、數(shù)據(jù)內(nèi)容通常為涉密級別，數(shù)據(jù)共享不夠；質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究缺乏，影響質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用的積極性。本文在梳理質(zhì)量數(shù)據(jù)資源內(nèi)容的基礎(chǔ)上，給出質(zhì)量數(shù)據(jù)資源整理步驟，提出航天產(chǎn)品質(zhì)量隱患分析和單位質(zhì)量能力水平評價兩個方向的應(yīng)用模式，為質(zhì)量創(chuàng)新管理提供一些思路。

1 航天質(zhì)量數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理也叫數(shù)據(jù)準備，是在挖掘提煉數(shù)據(jù)價值的過程中進行的前期預(yù)處理工作。它看似不足輕重，實則非常重要。數(shù)據(jù)整理是為了使數(shù)據(jù)更好地服務(wù)于數(shù)據(jù)分析而對數(shù)據(jù)進行的審查和轉(zhuǎn)換的過程，它是整個數(shù)據(jù)分析流程中最占精力的過程。有調(diào)查研究表明，很多大數(shù)據(jù)分析任務(wù)80%以上的工作花費在數(shù)據(jù)整理上，這給數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的人力成本，很多分析設(shè)想因為承擔不起前期的數(shù)據(jù)整理工作而最終放棄。數(shù)據(jù)整理與數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）過程有相似的地方，但二者之間存在較大差別，數(shù)據(jù)整理服務(wù)于組織內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)使用者，以對數(shù)據(jù)處理技術(shù)不熟悉的業(yè)務(wù)用戶為主，但他們對業(yè)務(wù)非常熟悉，對數(shù)據(jù)背后的語義更清楚。

中國航天質(zhì)量管理已歷經(jīng)六十多年，不是所有的數(shù)據(jù)都需要進行整理。根據(jù)航天質(zhì)量發(fā)展規(guī)律及質(zhì)量數(shù)據(jù)價值與資源平衡原則，應(yīng)確定一個合理的數(shù)據(jù)整理開始年份，既不流失有價值的歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)，也不至于浪費大量的人力、物力、技術(shù)資源去獲取較低價值的數(shù)據(jù)。

航天質(zhì)量數(shù)據(jù)整理的目的與核心是為了數(shù)據(jù)應(yīng)用，所以數(shù)據(jù)在整理前期就應(yīng)該先梳理明確本單位能夠掌握的主要數(shù)據(jù)資源，然后對該數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用模式有個大致的分析，之后圍繞數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式開展細致的數(shù)據(jù)整理工作。圖1是數(shù)據(jù)整理工作中各種工作的前后順序與推進關(guān)系示意，如果用于項目或工作計劃，圖1中每個節(jié)點之間可安排計劃的工作日，如從①到②需要2個工作日，從②到③需要3個工作日等。

圖1 數(shù)據(jù)整理推進與應(yīng)用分析步驟示意

1.1 質(zhì)量數(shù)據(jù)資源梳理

航天質(zhì)量數(shù)據(jù)資源分為主數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、字典數(shù)據(jù)，為利于后續(xù)數(shù)據(jù)資源的共享應(yīng)用，主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)和字典數(shù)據(jù)的名稱、格式與取值范圍需要以集團為單位進行統(tǒng)一規(guī)范。

航天產(chǎn)品研制單位可以兩條線對本單位的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行梳理，一條是以抓總產(chǎn)品和研制產(chǎn)品為主線，從產(chǎn)品的立項、方案設(shè)計、初樣階段、試樣階段（正樣階段）、批生產(chǎn)階段、使用維護階段全壽命周期梳理與質(zhì)量保證有關(guān)的數(shù)據(jù)，如質(zhì)量保證大綱要求，技術(shù)風險識別、分析與量化控制，質(zhì)量與可靠性指標要求與設(shè)計保證，可靠性與壽命試驗驗證與分析評價，物資選用控制要求與選用控制、供應(yīng)商管理及供應(yīng)鏈風險控制、工藝設(shè)計與選用方案、新工藝、新技術(shù)、新材料攻關(guān)情況，外包外協(xié)產(chǎn)品選用與控制，“三類關(guān)鍵特性”識別與控制管理，技術(shù)評審情況，強制檢驗點檢查結(jié)果，關(guān)（重）件與關(guān)鍵工序（關(guān)鍵過程）及特殊過程的不可檢與不可測控制情況，產(chǎn)品數(shù)據(jù)包內(nèi)容，產(chǎn)品驗收與評審情況，質(zhì)量問題及歸零處理情況等涉及的數(shù)據(jù)；另一條線以研制單位的質(zhì)量管理活動為主線，從質(zhì)量管理體系要求的各個方面進行梳理，包括單位的質(zhì)量管理體系評估數(shù)據(jù)、質(zhì)量管理體系審核數(shù)據(jù)、生產(chǎn)現(xiàn)場評價數(shù)據(jù)、科研生產(chǎn)評估數(shù)據(jù)、質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù)等。

在收集數(shù)據(jù)之時需盡量依據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)標準進行數(shù)據(jù)采集。

1.2 應(yīng)用場景初步分析

應(yīng)用場景的初步分析有兩個主要目的：一是識別數(shù)據(jù)的利益相關(guān)方，明確利益相關(guān)者的需求，可讓用戶對數(shù)據(jù)資源的梳理與處理需求更加清晰，也可明確數(shù)據(jù)的狀態(tài)是原始數(shù)據(jù)還是加工處理數(shù)據(jù)；二是便于用戶決定數(shù)據(jù)的處理粗細程度及組織存儲方式，為將來的數(shù)據(jù)挖掘做準備。

航天質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用場景可從兩個方向進行分析，一是保證產(chǎn)品質(zhì)量，二是提高單位的質(zhì)量能力水平。圍繞產(chǎn)品質(zhì)量保證方面，可從產(chǎn)品質(zhì)量隱患的傳遞與產(chǎn)品發(fā)生質(zhì)量問題的原因分析角度切入，通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用來阻斷質(zhì)量隱患的傳遞，降低產(chǎn)品發(fā)生質(zhì)量問題的概率；圍繞單位質(zhì)量能力水平方面，可從單位的質(zhì)量管理體系審核或質(zhì)量管理體系評估中暴露出的不合格項入手，通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，來挖掘質(zhì)量管理薄弱環(huán)節(jié)與產(chǎn)品發(fā)生質(zhì)量問題之間的必然關(guān)系或關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而找到單位可以提升質(zhì)量管理的精準措施。

1.3 主數(shù)據(jù)預(yù)處理

主數(shù)據(jù)是指組織中需要跨系統(tǒng)、跨部門進行共享的核心業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)。航天質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的主數(shù)據(jù)對象包括兩類：一類是產(chǎn)品，包括型號、分系統(tǒng)、單機（設(shè)備）、零（部）組件與軟件產(chǎn)品等，其中零（部）組件中含元器件、原材料、標準緊固件等基礎(chǔ)產(chǎn)品；另一類是組織單位，對于航天組織機構(gòu)來說，即集團公司、院級、廠所級三級。描述航天產(chǎn)品和航天組織機構(gòu)基本屬性的數(shù)據(jù)稱為航天質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的主數(shù)據(jù)。

主數(shù)據(jù)對象是后續(xù)數(shù)據(jù)分析的主體對象，需分級分類進行規(guī)范處理與存儲。主數(shù)據(jù)表達方式和格式盡量按照適用的相關(guān)標準規(guī)范進行預(yù)處理，如產(chǎn)品的基本屬性數(shù)據(jù)可參照航天產(chǎn)品化數(shù)據(jù)管理要求中關(guān)于產(chǎn)品的基本數(shù)據(jù)項內(nèi)容與格式。

1.4 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理

很多數(shù)據(jù)模型和算法是構(gòu)建在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)要更好地與其他數(shù)據(jù)集融合，結(jié)構(gòu)化處理是必不可少的。各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中若已經(jīng)是結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容，可對照相關(guān)標準將其規(guī)范化。很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)雖然存在于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表格中，但數(shù)據(jù)類型為文本型，還有很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存放于文檔中，屬于半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如質(zhì)量管理體系評估數(shù)據(jù)屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，技術(shù)風險識別報告和試驗報告屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要進行結(jié)構(gòu)化處理。

如存在于EXCEL格式文件中的質(zhì)量問題結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表中的質(zhì)量問題描述，屬于文本類型的非結(jié)構(gòu)化字段，對于該類數(shù)據(jù)的描述可以再進一步細化和規(guī)范化，例如可將質(zhì)量問題描述按照時間、問題產(chǎn)品、問題發(fā)生地點、發(fā)生階段、具體問題模式進行拆解，而具體問題模式還可進一步切詞，提取出描述問題的關(guān)鍵詞。

如存在于Word文檔中的半結(jié)構(gòu)化的質(zhì)量管理體系評估信息，其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟示意見圖2。

圖2 非結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理步驟示例

首先將相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行收集、匯總，如將多個文本文件整合到一個文件中，再將質(zhì)量管理體系評估文件中的被評估單位、評估時間、評估要素、評估方、主要問題及建議等字段及內(nèi)容抽取出來，然后將主要問題與建議進行自然語言切詞，去掉虛詞與停詞，識別出文本中的產(chǎn)品和單位實體，按照一定規(guī)則或模型抽取出問題關(guān)鍵詞或關(guān)系，然后將其進行規(guī)范化處理。

1.5 數(shù)據(jù)字典規(guī)范化

航天質(zhì)量數(shù)據(jù)的主數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，有很多字段的內(nèi)容取自數(shù)據(jù)字典，如產(chǎn)品的研制階段、產(chǎn)品的成熟度等級等，質(zhì)量問題數(shù)據(jù)中的質(zhì)量問題原因分類、故障模式等。字典數(shù)據(jù)必須規(guī)范化后，主數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)才可進一步規(guī)范化。

1.6 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與融合

很多數(shù)據(jù)價值的發(fā)現(xiàn)源自于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上進行的數(shù)據(jù)分析。將多個數(shù)據(jù)集（很可能來自于多個數(shù)據(jù)源）融合到一起，可使數(shù)據(jù)內(nèi)容更豐富，更容易獲得新的發(fā)現(xiàn)，這也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一種有效模式。可基于構(gòu)建的主數(shù)據(jù)樹，建立產(chǎn)品與各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，便于用戶順著產(chǎn)品一次性查找全部相關(guān)的質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。如當某產(chǎn)品發(fā)生質(zhì)量問題時，可沿該產(chǎn)品便利地調(diào)出與該產(chǎn)品相關(guān)的所有偏離標準或正規(guī)管理的行為或狀態(tài)。

1.7 大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)分析更關(guān)注相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方法尤其注重因果邏輯，而大數(shù)據(jù)分析的主流研究成果相對更加注重“效果邏輯”，只強調(diào)數(shù)據(jù)之間存在的相關(guān)關(guān)系，而不管這種關(guān)系在實踐中如何產(chǎn)生。大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系密切又有所不同，大數(shù)據(jù)分析主要側(cè)重于通過觀察數(shù)據(jù)來對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學上的分析；而數(shù)據(jù)挖掘則是通過從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識規(guī)則”來對未來的某些可能性做出預(yù)測。根據(jù)之前的應(yīng)用場景分析，依據(jù)業(yè)務(wù)知識經(jīng)驗對數(shù)據(jù)進行深入分析，通過對數(shù)據(jù)的相關(guān)特性和共性進行深度挖掘與分析，自動對產(chǎn)品質(zhì)量狀況進行評估，及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量預(yù)警信息，提出決策性建議，對質(zhì)量控制能更有效地進行指導(dǎo)，便于研制人員及時了解和迅速采取措施，將質(zhì)量控制關(guān)口前移，為建立更精確化和智能化的質(zhì)量管理過程服務(wù)，提高決策的科學性和有效性。

1.8 應(yīng)用模式設(shè)計

得到輸出數(shù)據(jù)之后，還需將計算得出的數(shù)據(jù)選擇合適的方式展示，或以圖形可視化的方式展示給用戶，如某單位某個管理環(huán)節(jié)的薄弱系數(shù)較高，以紅色表示，某產(chǎn)品的哪些環(huán)節(jié)存在質(zhì)量隱患最高，以紅色表示；或者直接給出結(jié)論，告知某產(chǎn)品的綜合質(zhì)量隱患已經(jīng)超出了閾值，提出報警等應(yīng)用模式，應(yīng)用模式的設(shè)計可提升數(shù)據(jù)應(yīng)用的沖擊力。

2 航天質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析

做質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析必須基于已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。以下兩個分析模型是基于作者單位已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)而設(shè)計的（見圖3），雖然缺少產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、試驗等環(huán)節(jié)的研制過程數(shù)據(jù)，但是從各個環(huán)節(jié)反饋的問題可以一定程度地反映出產(chǎn)品的隱患趨勢和規(guī)律及單位的質(zhì)量能力水平，對于促進質(zhì)量管理的精準化及了解某單位的質(zhì)量能力水平有一定的積極作用。該模型可以根據(jù)數(shù)據(jù)證據(jù)的不斷積累、完善和補充，不斷得到修正、優(yōu)化和拓展。

圖3 問題產(chǎn)品隱患或原因分析數(shù)據(jù)基礎(chǔ)示意圖

2.1 產(chǎn)品質(zhì)量問題隱患分析

對于某產(chǎn)品可以從源頭要求、供應(yīng)鏈保證、過程監(jiān)控、流程與組織能力保證環(huán)節(jié)，以及相似產(chǎn)品質(zhì)量問題等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)中預(yù)測產(chǎn)品的風險系數(shù)，以使用階段的質(zhì)量問題與歸零信息來反饋驗證，并不斷修正風險預(yù)測模型。

以上數(shù)據(jù)的分析主要有兩個應(yīng)用場景：一是在使用階段發(fā)生質(zhì)量問題的輔助歸零分析，可根據(jù)問題產(chǎn)品的生產(chǎn)與設(shè)計單位在流程與組織能力保證方面的薄弱環(huán)節(jié)和風險點，在供應(yīng)鏈保證方面的風險點，由軍代表或監(jiān)理代表在質(zhì)量監(jiān)督與質(zhì)量監(jiān)理過程中報出的相關(guān)問題，歷史上該產(chǎn)品所發(fā)生的問題與相似產(chǎn)品發(fā)生過的質(zhì)量問題原因，以及該產(chǎn)品發(fā)生質(zhì)量問題的產(chǎn)品問題描述等關(guān)聯(lián)與融合信息，協(xié)助問題產(chǎn)品的深層次原因分析，協(xié)助快速及深層次歸零；另一個是用于評估某型號中關(guān)重件的風險系數(shù)，從而得到一個型號的總體風險系數(shù)，或通過風險系數(shù)計算，發(fā)現(xiàn)該型號關(guān)重件中應(yīng)該關(guān)注的產(chǎn)品。

對于第1個應(yīng)用場景，可將異源多構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)處理關(guān)聯(lián)融合后，在各環(huán)節(jié)設(shè)置質(zhì)量問題影響因子，利用風險交叉點與使用階段質(zhì)量問題歸零信息進行驗證，采用監(jiān)督型學習算法不斷調(diào)整各環(huán)節(jié)對質(zhì)量問題的影響比例，直至最優(yōu)。

對于第2個應(yīng)用場景，可將所有涉及該型號關(guān)重件的問題或風險信息列出，依據(jù)第1個應(yīng)用場景中調(diào)校出的比例系數(shù)，預(yù)測其在使用階段出現(xiàn)問題的概率。

2.2 單位質(zhì)量能力水平評價

國內(nèi)對單位質(zhì)量綜合評價采用的指標有些不同。我國國家層面提出了一個面向全國制造業(yè)的質(zhì)量競爭力指數(shù)，由兩部分組成：一是質(zhì)量水平，另一個是發(fā)展能力，其中質(zhì)量水平由三方面考核決定，分別是標準與技術(shù)水平、質(zhì)量管理水平、質(zhì)量監(jiān)督與檢驗水平。原國防科工委對軍工集團公司出臺了質(zhì)量績效的評價標準和評價要點，采用直接對指標評分并賦權(quán)重的辦法量化軍工集團公司的質(zhì)量績效，包括3個一級指標，即產(chǎn)品質(zhì)量狀況、質(zhì)量工作狀況和質(zhì)量獎懲狀況，其中產(chǎn)品質(zhì)量狀況主要由該單位的質(zhì)量事故和重大事故實際發(fā)生情況決定；質(zhì)量工作狀況由質(zhì)量政策制度落實與質(zhì)量策劃情況、質(zhì)量管理體系建設(shè)與審核、質(zhì)量成本管理、質(zhì)量保障條件與隊伍建設(shè)、質(zhì)量信息建設(shè)與運行情況決定。

基于以上調(diào)研，提出了利用質(zhì)量大數(shù)據(jù)對單位的質(zhì)量能力水平進行評價的方法，即利用質(zhì)量管理體系審核、質(zhì)量管理體系評估、星級現(xiàn)場評價、科研生產(chǎn)評估的問題及建議數(shù)據(jù)，以及供應(yīng)鏈保證、質(zhì)量監(jiān)理與質(zhì)量監(jiān)督發(fā)現(xiàn)的問題及提出的建議數(shù)據(jù)對單位進行評價。評價的基礎(chǔ)也是治理后的數(shù)據(jù)，先將這些數(shù)據(jù)進行規(guī)范化與結(jié)構(gòu)化處理，然后將問題及建議提取關(guān)鍵詞，并且按照質(zhì)量管理過程進行文本分類，如項目管理過程、技術(shù)開發(fā)過程、與顧客有關(guān)的過程、產(chǎn)品研制過程、外部獲取產(chǎn)品的過程、生產(chǎn)與交付過程、維修過程、支持過程等，然后為每類問題設(shè)置貢獻系數(shù)，也是通過監(jiān)督型學習算法不斷調(diào)整各類問題對質(zhì)量能力水平影響的比例系數(shù)，通過參數(shù)設(shè)定，計算出該單位的質(zhì)量能力水平分數(shù)。

3 結(jié)束語

面對具有數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、數(shù)據(jù)類型與格式多樣化、數(shù)據(jù)量大、時間跨度大等特點的航天質(zhì)量大數(shù)據(jù)，需要明確數(shù)據(jù)內(nèi)容，在保證數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)權(quán)保護和滿足保密性要求的前提下，有應(yīng)用目的的數(shù)據(jù)整理可提升各單位歷史數(shù)據(jù)整理的效率，而數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘的研究與應(yīng)用可促進各單位收集、整理和應(yīng)用共享數(shù)據(jù)的積極性。另外，我們還應(yīng)該清醒地認識到，在數(shù)據(jù)整理過程中，還將面臨數(shù)據(jù)的缺失與修復(fù)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估等工作，每一項工作都需要深入研究適用的技術(shù)與手段，只有在實踐中不斷地總結(jié)經(jīng)驗，并以開放的態(tài)度加入到相關(guān)領(lǐng)域的研究中，才可找到適用的較為可行的技術(shù)路線。而且，解決數(shù)據(jù)有效利用的問題涉及利益相關(guān)方的多種需求及多樣化的實現(xiàn)途徑，需要從多學科視角建立一套科學的大數(shù)據(jù)治理體系。