航空制造企业新型检验工作模式分析

航空制造企业新型检验工作模式分析

张轲1杨毅2    侯志鹏2  罗宇2

1空装驻汉中地区军事代表室  陕西省汉中市 723213

2航空工业陕西飞机工业有限责任公司 陕西省汉中市 723213

摘要：现代新型检验工作模式对于企业生产质量保障有着极大的影响。当前航空制造企业在生产过程中，在传统检验工作模式的影响下存在着一定问题，影响了生产效率与质量，需要利用新型检验工作模式确保生产优化。基于此本文结合现代信息技术，对航空制造企业新型检验工作模式要点进行分析研究，以期为相关人员提供参考。

关键词：信息化；航空制造企业；新型检验工作

引言：随着航空行业的不断发展和竞争的加剧，航空制造企业在确保产品质量和安全性方面面临着越来越大的挑战。传统的检验工作模式往往繁琐、耗时，并且无法满足快速和高质量生产的需求。因此，新型检验工作模式的引入变得至关重要。新型检验工作模式在信息化技术的影响下，通过对工作模式的创新与发展，为航空制造企业带来了许多机遇和优势，可以为航空制造企业提供更高效、准确和可持续的检验解决方案，提升产品质量和客户满意度，降低成本和时间投入，确保良好的经济效益。

1. 传统检验工作模式存在的问题

1.1检验流程繁琐

首先，传统的检验工作模式通常涉及大量的手动操作和人工判定。例如，对零部件和组装件进行尺寸、外观、材料性能等方面的检测需要借助人眼和人工仪器进行观察和测量。这种人工干预容易受到人为因素的影响，增加了误差和不确定性，并且需要较长的时间来完成。其次，传统的检验流程往往需要大量的文件和表格记录。从样品接收、检测指标设定、实验数据记录到结果归档，整个过程都需要详细而繁琐的文档工作。这不仅增加了工作量，还容易导致信息混乱和错误。此外，传统的检验流程通常采用串行方式进行，每个环节相对独立，需要等待前一步骤完成后才能进行下一步。这导致了整个检验过程的延迟和周期的增加，拖慢了生产进度。

1.2数据管理和溯源困难

在传统的航空制造企业中，数据管理和溯源是检验工作中常见的困难。首先，由于航空制造涉及大量的生产数据和质量信息，传统的手动记录和管理方式容易导致数据丢失、错误或混乱。这可能会导致检验结果的不准确性和可靠性受到影响。其次，由于航空制造通常涉及复杂的供应链和多个环节的合作，追溯产品的制造过程和质量信息变得困难。如果出现质量问题，无法快速准确地追溯到具体的生产批次、原材料或工艺参数，将给问题的解决带来困难[1]。

1.3人力资源需求和成本压力

人力资源需求和成本压力是传统检验工作模式中的一个重要问题。首先，航空制造企业对于质量检验需要大量的专业技术人员，包括检验员、工程师和质量管理人员等。这些人才需要经过培训和资质认证，且数量庞大，导致企业在招聘、培养和维持这些人力资源上面临着巨大的困难和成本压力。其次，人力资源的成本也是企业不可忽视的因素。除了薪资和福利之外，企业还需要投入资金用于培训、绩效评估以及职业发展等方面。此外，人员流动性也会增加企业的成本，因为频繁更换员工会导致知识的流失和重新培训的需要[2]。

2. 新型检验工作模式优势特点分析

新型检验工作模式的特点和优势包括多个方面：第一，新型检验工作模式具有实时监控和数据可视化的特点。通过信息化技术的应用，航空制造企业可以实时监测和追踪产品的质量状态和检验过程。传感器和自动化设备的使用使得数据采集更加全面和准确，而数据可视化则能够将大量的检验结果以直观的方式展现，帮助决策者快速了解产品的质量情况，及时采取必要的纠正措施。

第二，新型检验工作模式能够显著提升效率并提高准确度。传统的人工检验工作往往需要耗费大量的时间和人力资源。而信息化下的新型检验工作模式利用自动化设备和智能化算法，可以实现对产品的快速检测和分析。这不仅节省了时间和成本，还降低了人为因素对检验结果的影响，从而提高了检验的准确度和可靠性。

第三，新型检验工作模式促进了数据共享与协同合作。通过信息化技术，航空制造企业可以实现对检验数据的集中管理和共享，减少了数据传递和存储的障碍。同时，不同部门和团队之间可以进行更加紧密的协作和沟通，共同分析和解决问题。这种跨部门和跨团队的协同合作能够提高整个检验过程的效率和质量，推动全面质量管理的实施。

第四，新型检验工作模式支持精细化管理和持续改进。信息化技术提供了更加细致和全面的数据分析能力，使得企业可以深入了解产品质量状况和生产过程中的潜在问题。基于这些数据，企业可以制定精确的质量管理策略和改进措施，并持续优化产品质量和生产效率。新型检验工作模式也为企业提供了数据驱动的决策依据，帮助其在竞争激烈的市场中保持竞争优势[3]。

3.航空制造企业新型检验工作模式研究

3.1非破坏性检测技术应用

非破坏性检测技术在航空制造业中的应用对于提高产品质量、减少生产成本以及确保航空器的安全性具有重要意义。常见检测技术内容包括：（1）磁粉探伤：通过利用磁场和磁性粉末的相互作用，检测材料表面和近表面的缺陷。这种技术常用于发动机零件、航空结构和焊接接头等部位的检测，能够有效识别裂纹、疲劳和应力腐蚀等问题。（2）超声波检测：利用超声波在材料内部传播和反射的原理，对材料进行检测。超声波可以检测到薄壁结构、焊接缺陷、气孔、异物和裂纹等缺陷。这种技术广泛应用于飞机蒙皮、复合材料和焊接接头的质量控制。（3）射线探伤：使用X射线或γ射线穿透材料，利用射线在不同密度物质中的吸收和散射特性，检测内部缺陷。射线探伤可发现金属结构中的裂纹、气孔、夹杂物等问题，并能提供高分辨率的图像，便于评估缺陷的大小和位置。（4）热释光：通过检测材料或组件表面的热辐射，识别隐蔽缺陷。热释光技术能够检测到疲劳裂纹、粘接缺陷、涂层剥离等问题，并具备实时监测的能力。它适用于复合材料、电子元件和焊接接头等部位的质量控制。（5）涡流检测：利用交变电流产生的涡流效应，检测材料表面或近表面的缺陷。涡流检测广泛应用于铝合金构件、导线、连接器和金属管道等部位，可以快速检测出裂纹、磨损、腐蚀和材料性质变化等问题。通过非破坏性检测技术的应用，可以实现对材料和构件的快速、准确、非破坏性的检测，有助于提高产品质量、降低生产成本，并确保航空器的安全性。这些技术的不断发展和创新，使得检测过程更加自动化、智能化，提高了检测效率和可靠性，为航空制造企业带来了巨大的益处。

3.2数据驱动下的质量控制

数据驱动的质量控制是指利用大数据分析和机器学习技术来实现自动异常检测和缺陷分类，以提高航空制造企业的生产效率和产品质量。

在传统的航空制造业中，人工进行质量控制需要大量的人力资源和时间，同时容易出现人为错误。而数据驱动的质量控制通过采集、分析和运用大量的生产数据，结合机器学习算法，能够快速、准确地识别异常和缺陷，从而提高质量控制的效率和精度。

首先，数据驱动的质量控制依赖于建立可靠的数据采集系统。航空制造企业可以通过物联网和传感器网络等技术，实时收集各个环节的生产数据，如温度、压力、振动等各种参数。这些数据被记录、存储并用于后续的分析与处理。

其次，数据分析是实现质量控制的关键步骤。通过应用大数据分析技术，航空制造企业可以从海量的生产数据中提取有价值的信息，并发现隐藏在其中的模式和趋势。机器学习算法可以对数据进行训练和学习，从而能够自动识别正常和异常的数据模式，并进行缺陷分类。在异常检测方面，机器学习算法可以通过学习正常数据的特征和分布，快速检测出与正常情况不符的异常数据。这些异常可能表明生产过程中存在潜在的问题或缺陷。一旦异常被检测到，系统可以立即发出警报，使相关人员能够及时采取纠正措施，避免进一步的质量问题。而缺陷分类则是对已经检测到的异常数据进行更加精细化的分析和分类。通过机器学习算法的学习和训练，系统可以将异常数据进一步归类为不同类型的缺陷，如材料瑕疵、装配错误等。这有助于制造企业分析和了解不同类型的缺陷出现的原因和频率，从而推动持续改进和优化生产过程[4]。

3.3虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术应用

虚拟现实（VR）技术利用计算机生成的虚拟环境来模拟真实场景，而增强现实（AR）技术将虚拟元素叠加在真实世界中，使用户能够与虚拟对象进行交互。这些技术在航空制造业中可以应用于虚拟检验和可视化展示，带来许多优势。

首先，使用VR和AR技术进行虚拟检验可以大大提高效率和准确性。传统的物理检验需要消耗大量的时间和资源，而通过虚拟环境，检验人员可以在虚拟模型中进行各种测试和验证，避免了实际制造过程中可能出现的错误和延误。同时，虚拟检验还可以模拟各种极端条件和情况，以便更好地评估产品的性能和可靠性。其次，虚拟检验和可视化展示可以帮助航空制造企业更好地沟通和共享信息。通过将虚拟模型和数据可视化展示，不仅可以方便地展示产品的设计和制造过程，还可以使各个团队成员更好地理解和协作。这种可视化展示也可以用于内部培训和外部沟通，帮助企业提高工作效率和与客户、合作伙伴之间的沟通。此外，虚拟检验和可视化展示还可以支持远程协作和远程培训。利用VR和AR技术，不同地点的团队成员可以共同参与虚拟检验和讨论，减少了时空限制，提高了远程协作的效果。对于新员工培训和技能转移，虚拟检验和可视化展示也可以提供一个安全、实践和互动的环境，加快培训效果和提高技能水平。

3.4AI应用

3.4.1AI算法应用

AI算法通常是在缺陷检测和分类中进行应用，AI算法在航空制造的缺陷检测和分类中具有广泛应用。这些算法利用机器学习技术和大数据分析，能够自动识别和分类产品中的缺陷，帮助提高质量控制的效率和准确性。

AI算法在缺陷检测方面发挥着重要作用。传统的人工检验过程需要大量的时间和人力，而AI算法可以通过对各种图像和视频数据进行训练，快速准确地检测出产品表面的缺陷。例如，深度学习的卷积神经网络（CNN）可以学习并识别不同类型的表面缺陷，如裂纹、气泡等，从而实现自动化的缺陷检测。

AI算法在缺陷分类方面也起到关键作用。航空制造过程中可能存在多种类型的缺陷，区分它们对于及时采取适当的修复措施至关重要。AI算法可以通过训练模型来识别不同的缺陷类型，并将其分类为特定的类别，例如疲劳裂纹、材料缺陷等。这种分类能力使得制造企业能够更好地了解产品质量状况，有针对性地改进生产过程。此外，AI算法还可以与其他技术相结合，例如图像增强和数据增强技术，提高缺陷检测的准确性和稳定性。通过引入更多的训练数据和优化算法参数，AI模型可以更好地适应各种复杂情况，并提供更可靠的缺陷检测和分类结果。

3.4.2基于AI的自动化检验系统的设计与实现

基于AI的自动化检验系统的设计与实现是信息化下航空制造企业新型检验工作模式中的重要组成部分。具体要点内容包括：（1）数据收集和准备：首先，需要收集和准备用于训练和测试的大量数据，包括航空零部件的图像、声音、振动等多种类型的信号数据。这些数据可以通过传感器、监控设备和现有系统来获取。（2）数据标注和预处理：对收集到的数据进行标注，以指明哪些数据是正常的、哪些是异常或缺陷的。此外，还需要对数据进行预处理，如降噪、滤波、特征提取等，以便为后续的模型训练做好准备。（3）模型选择和训练：根据具体的检验需求，选择合适的AI模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer）。使用训练数据对选定的模型进行训练，使其学习到正常和异常样本之间的差异，并能够准确地识别和分类不同的缺陷类型。（4）模型验证和优化：在训练完成后，使用独立的验证数据集评估模型的性能，并进行优化。这包括调整模型的超参数、增加更多的训练数据以及采用正则化技术来提高模型的泛化能力。（5）部署和应用：将训练好的AI模型部署到实际的自动化检验系统中，该系统可以与机器人或自动化设备集成，对航空零部件进行实时的自动检测和分类。系统会根据模型的输出结果，判断零部件是否合格，同时记录并报告任何异常情况。（6）持续改进和更新：AI模型需要不断进行监控和更新，以适应新的缺陷类型和变化的生产环境。同时，收集和分析实际使用中的反馈数据，通过反馈闭环来改进模型的准确性和鲁棒性。

结语：综上所述，本文主要结合现代化信息技术，对航空制造企业新型检验工作模式要点进行探索。在新型检验工作模式的影响下，能够使航空制造企业质量控制以及检验效率大幅度提升，更好的识别存在的缺陷，提出针对性解决措施。为航空制造业带来更高的质量标准和更快的生产速度，进一步推动该行业的可持续性发展发展。

参考文献：

[1]李文振,苏志坚,李朝,吕浩. 工业管道定期检验方案智能化制定系统及运用[J]. 中国特种设备安全,2023,39(09):29-33.

[2]刘绮霞,王欣宇. 数字经济赋能中国制造业智能化:内在机理与实证检验[J]. 经济研究参考,2023,(07):63-76.

[3]叶富饶,冯姣. 探讨提升流通环节食品抽样检验工作成效的有效机制[J]. 食品安全导刊,2022,(31):190-192.

[4]刘天,尹群,毛文强. 船舶建造检验工作强化对策分析[J]. 船舶物资与市场,2020,(09):61-62.