夜雨聆风李芳菲/北京钢研高纳科技股份有限公司
航天制造领域是国家安全与科技实力的核心支撑，其质量管控效能已成为衡量航天制造产业核心竞争力的关键标尺。航天产品具有小批量、多品种、高复杂度、高可靠性要求等特点，传统质量管理方法在应对新型号快速研制、工艺复杂度提升等挑战时面临巨大压力。航天产品的这些特殊性使得其质量管理既具有制造业的共性特征，又展现出独特的行业属性。
人工智能技术的发展为航天质量管理创新提供了新的技术路径。在航天制造过程中，从材料制备、零件加工到系统总装，每个环节都会产生大量数据，这些数据蕴含着质量形成的深层规律。AI技术的深层价值在于其能够挖掘生产链路中的海量数据信息，从而驱动质量管理的模式发生根本性变革，从依赖“事后检测”的滞后管控，跃迁至基于“事前预防”的精准治理，这对于提升航天产品可靠性和研制效率具有重要意义。
本文聚焦航天制造的特殊需求，系统分析AI技术在航天质量管理中的应用场景、实施难点和突破路径，为推进航天智能制造、建设质量强国提供理论支撑和实践参考。
一、航天质量管理特殊性与面临的困境
1.航天质量管理的特殊性分析
航天产品质量管理具有显著区别于普通制造业的特点：首先，极致的可靠性要求使得质量控制标准更为严格，任何细微缺陷都可能导致任务失败；其次，多品种小批量的生产模式导致历史数据积累有限，传统统计质量控制方法适用性受限；再次，复杂系统强关联特性使得质量问题诊断难度加大，单一部件故障可能引发系统级质量问题；最后，严格的保密要求对数据共享和协同分析构成制约。
2.航天质量管理面临的问题
航天质量管理面临的问题主要包括以下三个方面：一是数据壁垒问题显著。设计参数、生产检测记录、故障案例等关键质量数据格式不统一、跨层级流通不畅，难以支撑全域协同管理。二是资源复用低效。质量相关的数据，包括质量管理相关标准要求、质量问题信息、问题案例模式、问题举一反三信息等海量信息，在开展质量活动时不能高效有效调用，设计、生产、检测等环节的专业工具与实践经验难以跨域共享。三是技术赋能不足。现有系统对自然语言处理、多模态检索及智能问答、跨域检索等智能技术的整合应用深度不够，质量数据的跨域检索、智能问答、分析能力薄弱，无法实现全链条质量资源的精准匹配与主动推送，严重制约了质量管理效能的提升。
3.人工智能AI 应用面临的挑战
质量数据是AI应用的基础，航天制造的多品种小批量特性导致可用于AI训练的质量数据有限。同时，由于保密要求，航天制造各环节数据往往分散在不同单位的孤立系统中，形成“数据孤岛”。航天领域对质量决策的可靠性要求极高，任何基于AI的决策都必须具备充分的可靠度评估，但由于缺乏可靠的置信度评估方法，难以量化评价，在关键部件上的应用仍受到限制。
二、人工智能在质量管理中的应用探索
为实现AI在质量管理中的应用，可以建立集质量数据模型共享、案例展示、工具共用、问答交流于一体的AI质量应用服务平台，打破信息壁垒，提升工作效率与价值挖掘潜力。
1.构建质量数据平台
质量数据资源是AI质量应用服务平台打破质量数据孤岛、实现内部资源可控共享的核心。其以质量数据共享与管理机制为指导，通过全流程规范化管理，将分散的质量资源转化为标准化数据资产，支撑跨部门、跨单位质量协同，推动公开数据信息流转，为示范场景推广与质量AI工具复用提供基础支撑。
通过统一质量数据标准，打通数据传递链条，利用质量管理信息系统充分发挥质量数据在产品质量验证与评价、质量改进、质量风险预警、质量决策等方面的作用，提升高质量保证成功的风险预警能力，提升研制工作全寿命周期质量管控数字化水平，提高综合质量管理的信息化和智能化水平。
2.融合质量数据资源与AI工具
通过对质量资源数据、AI工具数据、智能化场景数据、社区交流数据进行分析识别，利用大模型、小模型对文件内容的实体关系、关键词、技术指标进行抽取，构建AI友好知识库，依据质量知识库并结合大模型构建一系列智能体工具，实现质量问题知识智能检索、智能伴随、智能问答、智能生成、智能分析、智能预测等功能。
整合质量数据、构建质量知识库、上线典型应用案例与AI工具，进而推动知识交流、经验分享与创新协作；深度融合数智技术与质量管理实践，通过丰富资源矩阵、扩大场景覆盖，构建行业领先的数智赋能质量管理创新生态，完成从单点突破到线性联动再到生态化覆盖的全链条升级。
3.贯通模型数据和科研生产全要素质量管控
基于模型的系统工程，实现型号模型数据贯通和科研生产全要素全过程精细化管理，提升产品研发设计和智能化批生产能力。针对航天装备数实融合测试试验要素设计效率低、数字模型置信度难以量化评价等问题，构建数实融合的航天装备高可靠智能测试验证与保障管理系统，实现性能试验、鉴定试验、质量风险分析等典型场景的试验测试自动化、智能化，赋能贯通“体系—子体系—装备”的测试试验与质量管控流程。以模型数据为抓手推动航天质量管理从传统的“事后检验”向“事中分析”或“事前预防”的管理转变，支撑质量管理从“精细”到“精益”再到“卓越”的转型发展。
三、航天质量管理中人工智能的应用实例
航天某研究所正在逐步探索建立一体化的AI质量应用服务平台，在整合原信息系统的基础上，进行深入挖潜，发掘质量管控的智能化应用场景，利用AI工具建立适应产品全生命周期的质量管控，实现质量管理的效能提升。
1.全过程质量数据的收集
质量数据资源是AI工具应用的核心，研究所构建的信息系统包括项目管理系统、末端数据采集系统、质量信息管理系统等，通过各个系统对产品全生命周期的数据进行收集。
（1）项目管理系统：主要是用于科研生产任务中产品生产计划的分解下发、过程监控，生产任务完成后生产过程产品数据的收集和产品验收数据的积累。系统主要依托于任务计划，以计划为牵引，对任务计划节点及产品配套流转全过程进行管控，以产品验收交付完成项目配套为最终节点。
（2）末端数据采集系统：该系统通过部署于生产现场的多源传感器网络、设备联网接口及人工录入终端，实时采集制造全过程的质量数据，涵盖原材料检验、工序参数、成品检测等关键环节。生产过程中，操作人员仅需按要求将末端数据采集设备接入工位接口，完成相应操作生成末端数据后，点击按钮自动采集数据即可。
（3）质量信息管理系统：主要包含两部分内容，一部分是报送和收集质量问题本身的信息，包括质量问题的描述、问题定位、问题归零后问题纠正措施，以及问题自身举一反三情况。另一部分是对质量问题信息的利用，主要包括依托质量问题信息形成的典型问题故障模式库、典型质量问题案例库，以及质量问题横向举一反三。
2.全过程质量数据的整合
研究所目前建有的项目管理系统、末端数据采集系统、质量信息管理系统，各信息管理系统相关孤立，其中储存的过程数据，没有统一协调处理，未实现对信息的挖潜利用。为利用AI工具实现对质量数据的智能化利用，需要对全过程数据进行整合，从而打通各数据孤岛之间的接口，实现数据间数据链路贯通，使质量数据服务于AI智能化场景的应用。
为有效利用质量数据，需要打通上述三个信息系统，实现三个系统内的质量数据信息的整合。在项目管理系统开展策划，在项目管理系统中下发任务计划，同时明确任务过程中需要收集采纳的质量数据，并将数据样板随着任务分配下发，按照任务计划跟踪生产过程，同步进行质量数据的收集。
在生产过程中，按照任务要求，对质量数据进行提前策划，利用末端数据采集系统对生产过程数据进行实时采集，生产过程质量数据作为产品数据的一部分，必须与产品实物同步进行交付。在产品验收过程中，产品的的试验测试数据，以及过程中的一些关键质量过程数据，需要同步提交验收。并且，以上数据信息可以同步在项目管理系统中进行存储留存，以便后续进行深入挖掘利用。
质量信息管理系统作为综合支持的系统，一方面收集在产品全过程中发生的质量问题及相关过程故障信息。另一方面，可以与末端数据采集系统进行联动，实现对故障模式的实时推送，避免过程类似问题的发生。同时，需要与项目管理系统进行联动，同步收集产品验收数据，将质量问题故障信息与相关产品进行匹配，在产品验收时同步提示相关过程中发生的质量问题，以便提升验收工作的有效性和针对性。
上述三个系统均部署在研究所内，数据传输存储可以直接在系统内网闭环。在涉及到外部单位时，因涉及到密级的问题，可以采用单机离线表格填写上传导入系统的方式，以实现在不同供应商间的全过程数据传递。
3.全过程质量数据的融合应用
通过整合全过程质量数据，实现质量数据的归集，研究所建立了一些AI应用场景，并在一些方面利用AI工具，实现了对质量数据的挖潜利用。
（1）故障模式库挖潜优化设计提升
基于质量问题信息数据，形成故障模式库，实现型号产品故障模式及相关处理经验的在线采集、发布和共享等故障模式库的闭环管理。利用 AI工具模型深入分析和记录故障模式，识别产品设计的潜在缺陷和薄弱环节；在新增的产品设计时，利用AI工具对该故障模式进行实时推送，确保新产品在设计中改进优化，从源头上减少故障的发生。通过查看历史问题和相似度系数，人员可以借鉴之前的处理经验，迅速制定有效的处理措施，缩短故障修复周期。通过这些业务功能，故障模式管理能够实现对型号产品故障模式的全面管理，提高产品的可靠性和质量管理水平，降低故障发生的风险。
（2）质量问题数据分析及预警推送：基于质量问题信息系统数据，利用AI工具开展数据分析利用挖潜工作，将现有质量问题整理形成数据库，并对现有数据库进行分析，针对不同产品类型及质量问题严重程度形成质量清单，在后续的产品研制、批产任务中，针对任务的不同要求提前进行质量风险识别与预警。例如，当出现某种类型的问题时，系统可以模糊匹配可能的问题成因并给出适当的解决方法。
（3）举一反三触发与闭环管理
利用质量信息管理系统中的质量问题信息，通过AI工具识别到某一环节的质量异常或缺陷时，会通过预置的专家知识库与关联规则，自动分析该问题在其他相似产品、工艺或设备上发生的潜在风险。例如，当某产品在振动试验中出现裂纹，系统会立即触发“举一反三”流程：首先，根据材料特性、工艺类型和受力环境等特征，自动匹配并筛选出所有采用相同材料、相似结构或相同工艺的其他产品；其次，生成针对性的检测或工艺复查任务，通过工单系统自动下发至相关责任单位；最后，要求责任单位在规定周期内完成排查、整改并反馈结果。该机制通过“问题识别—任务生成—自动下发—整改验证—效果跟踪”的数字化流程，确保每一个质量问题的处理都能形成闭环。同时，系统持续积累的“举一反三”案例，经过脱敏处理后形成知识库，为后续型号研制和质量管理提供了宝贵的经验支撑，推动了组织质量能力的持续提升。
（4）知识智能问答系统
通过基于AI工具的智能问答系统，建立质量管理的标准要求知识库，基于智能化手段，整合和梳理规章制度及标准规范，通过智能问答模式，实现规章制度管理的自动化与智能化。相关人员可以通过简单的问答形式，快速、准确地检索到已有的标准规章库文件，基于知识库可以实现知识的智能检索、知识智能导航、智能推荐、智能标审等功能，便于相关人员提升工作效能。
四、结论与展望
