高级智能工厂中的系统集成与验证

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摘要

2014年，雷神导弹系统公司开始在亚利桑那州图森市建设一家新的卫星制造工厂。这家新工厂的主要目标是在减少昂贵的人工监视检查的同时，增加与装配过程相关的质量保证水平。与连续生产数百甚至数千个相同物品的装配线不同，新工厂必须适应“独一无二”的生产。为了确保对这种独特空间资产的正确装配和测试有高度的信心，雷神团队设计了一种融入信息技术和机器人测试的最新进展的方法。该工厂依赖于事件驱动架构，将流式分析作为消除人类质量控制观察员的基础。一个集成的传感器网络和一套由开源软件提供支持的信息系统安全地接收、存储和分析数据流。被称为开放制造信息系统（Open Manufacturing Information System，OMIS）的数据管理平台基于Apache Hadoop环境。Hadoop提供了强大而灵活的功能，使得能够快速调整以适应客户需求的变化和每个进入工厂的卫星之间的差异。

介绍

2014年，雷神导弹系统（Raytheon Missile Systems）开始在亚利桑那州图森市（Tucson, Arizona）创建了一个新的制造能力，以满足快速、经济、按需的小卫星生产的持续增长的客户需求。作为世界上最重要的导弹制造商，雷神的工厂通常制造非常复杂、相对较小的系统，从系统的角度看，小卫星与导弹非常相似。然而，业务模式上的差异导致了一些需要克服的重大挑战。首先，要生产的卫星通常是"一次性"的，即独特的系统，而不是成百上千个相同设计的产品之一。其次，客户需要快速、"按需"的服务，即能够在紧急需求时在几周内提供能力，而不是几个月或几年。第三，客户需要证明每个卫星的质量，然而，业务模型的成功维持要求经济性。

当产品大量制造时，工作流程可以通过反复调整来实现最佳结果，同时保证最高质量和最低成本。从生产线上开工的前几个产品可以进行测试，对工艺进行调整，确保一切按计划进行，然后可以开始全面生产。然而，卫星生产则面临着非常不同的组装问题。与卫星相关的独特特性使得应用大规模生产技术变得不切实际。即使是所谓的"立方星"（cubesats），它们由一个指定体积内的模块组成，也要求非常仔细的组装和测试，以确保它们在进入轨道后能够正常运行。制造一个像卫星那样复杂的产品增加了风险，因为本可避免的错误包括选择错误的零件、过度拧紧紧固件或仅仅是意外地错误处理装配。因此，考虑到卫星组装的性质和对最高质量保证的要求，传统的卫星生产通常在已经非常费力的组装过程中增加了额外的人工监督，以确保质量控制，这增加了交付卫星的时间和成本。

雷神面临以下挑战。是否可能设计一个可以通过按需订购生产完全组装的小型立方星的工厂运营，每颗卫星都具有独特的需求，同时最大限度地减少人力劳动，同时保持正常卫星组装过程的所有质量控制和完整性？此外，为了增强客户对任务成功的信心，雷神是否可以提供实时的一切都正确完成的有形证据？

工厂自动化和单一产品

工厂自动化已成为提高效率、降低成本和保持质量的主要方法。二战后，日本采用了W. Edwards Deming开发的概念，演变成了后来的全面质量管理（TQM）[1]。 1986年，摩托罗拉的Bill Smith和Bob Galvin开发了基于TQM的六西格玛质量改进过程的理念。今天，有许多公司提供自动化软件和设备，以实现最大效率和最小产品缺陷。这些供应商提供的众多解决方案的一个显著特点是它们基于大规模生产的前提。汽车和微芯片行业是自动化和大规模生产如何实现高质量、低成本产品的典型例子。然而，卫星不是大规模生产的，这意味着许多标准的工厂自动化解决方案在这种情况下不适用。

ANSI/ISA-95.00.01-2000 [2]标准定义了与生产操作相关的十个功能。其中有五个在快速交付复杂的单一产品时会带来重大挑战：生产控制、生产计划、物料和能源控制、采购和质量保证。在接下来的三段中，我们将考虑这些的影响。

A. 生产调度、物料和能源控制以及采购

对于卫星生产速度的一个重要因素是根据设计工程计划所需的组件的可用性。由于任何特定设计的高可变性，如果规格要求一个长交货时间的部件（例如，特定的姿态和控制装置），交货计划将由获取所有必需组件的最长交货时间来确定。此外，由于生产量较低且组件成本高昂，在场地保留组件的存储是 prohibitively expensive（成本禁止）的。

B.生产控制

促使单次生产加速的另一个重要因素是在线工作指导的生成。因为每颗卫星都可能具有独特的部件需求和组装步骤，配置在线工作指导将需要生成新的指导。制作工作指导需要将工程计划转化为逐步说明的一系列指导和适当的插图，以确保组装过程符合所有质量和安全标准，并验证工作指导的正确性。它还需要概述在组装过程的每个阶段需要进行的测试程序和可接受的预期测量结果。能够为独特的产品快速、经济地生成工作指导肯定需要对传统方法进行改变。

C.质量保证

质量保证在这种类型的工厂运营中面临着一系列问题，但其中两个问题尤为突出：组件质量保证和装配操作质量保证，包括适当的每个组件的“认证”。卫星装配中的一些组件可能需要特定的测试程序，以确保它们能够满足与航天发射和运行相关的严苛要求。传统的卫星生产广泛使用“航天合格零部件”。这些组件经过设计和测试，以适应高辐射、发射时的极端振动、热变化和姿态控制等条件。标识为“航天合格”的组件表示其具有已知的高可靠性因素，但其成本也相应较高，并且可能存在供应问题。

对于这个工厂而言，或许更具问题性的质量保证方面是装配操作本身。由于成本驱动的人工检查和复检的消除，质量控制监督必须通过其他方法进行替代，并且仍然能够具有相同级别的观察质量检查能力。除了已经通过某种方式获得证书以有资格执行卫星装配操作外，操作员可能没有接受过特定卫星装配的培训，甚至没有见过要进行装配的具体组件配置或装配过程的特定步骤。在可能只有一个人、一套工具、一些指令和一套组件部件的情况下，如何实现期望的结果呢？

最终，卫星构建的质量将取决于设计和制造功能在执行产品制造要求和过程规范方面的效果，这些要求和规范在像MIL-STD-109C [3]这样的文件中进行了详细说明。对于我们努力建立的小型卫星操作，这种效果必须通过满足客户可接受的信息证据来证明，提供足够的细节以回答与实际装配和测试交付物相关的任何问题。

数字空间工厂

我们认识到，在之前的章节中所提到的快速、按需交付卫星的挑战可以被视为一个复杂的系统问题，其中信息管理是关键。当将其重新构建为一个信息问题时，空间工厂内的质量保证可以通过一个系统-系统模型来解决，利用可能有数千个数据流来观察和控制工厂系统。在接下来的章节中，我们将概述一些我们用来实现空间工厂能力的思考，同时试图将这种方法扩展到其他更传统的工厂生产线上。

Systems-of-Systems and Models

正如本文开头所提到的，空间工厂需要适应一种独一无二产品的装配。其中一个需要克服的主要障碍是独特性的必然性质。工厂不需要生产任何任意的物品，而是受到某些条件限制的物品。在这种情况下，我们需要考虑可以由所制造对象的固有性质所限定的工厂要求。在我们的情况下，它是一个立方卫星，即使允许一定的尺寸变化，本质上仍然是一个具有一组已知设计约束条件的对象。

对卫星施加的设计约束条件允许我们就工具、物料处理、测试系统等方面做一些假设。由于系统具有一些约束条件，我们可以假设装配时间、装配顺序、测试程序和过程的其他方面，并将这些假设转化为系统和装配过程的模型。因此，模型是解决与独特性相关的一些挑战的主要机制。

正如前面所述，立方卫星由模块组成，这些模块受到定义的物理尺寸的约束，并且由于模块化系统的性质，它们设计为与其他模块集成。一般可以假设，对于任何给定数量的卫星，有可能在某些模块的使用上存在重叠。在上述一般用例中，出于交付速度和可靠性的要求，通常会重复使用某些组件模块，因为已知过去使用中的特性。此外，如果卫星将进入近地轨道（NEO），因此辐射水平较低，可能可以使用更容易获得的商用组件（COTS）。这些组件比航天合格的组件便宜得多且更容易获得。作为一个例子，可以使用通用的计算机板，比如Beagle Bone Black，售价50美元，可在两天内交付（而不是价格可能在5000美元，交货时间为六个月的情况下）。考虑到这些板的批量生产，购买几个并经过有限的测试计划来确定其在卫星中的适用性是经济和进度上可以接受的。在这种情况下，挑战是能够快速评估哪些COTS组件可以利用并能够向客户展示替代方案的合适性。

除了使用模型来描述卫星结构、装配、集成和测试过程步骤，这些模型还确定了质量控制方面的接触点。技术设计包（TDP）包括卫星的非常详细的描述性模型，以及组件的预期物理参数和某些功能属性。这些属性有助于定义可以执行的一些明确的质量控制保证检查。通过尽可能地识别这些明确的检查，可以使用模型作为期望标准来衡量得到的卫星。这是“数字孪生”的本质，而这个术语在产品制造领域获得了一些支持者。

无法测量的是与装配过程本身相关的隐含质量检查。采用“质量深度”（QiD）方法（质量检查员观察质量检查员观察技术员）的主要理由之一是，这将将一些隐含质量问题减少到接近零。在空间工厂上施加的成本限制使得QiD方法不可行，因此留下了一个隐含质量保证的重要组成部分未得到解答。解决明确和隐含的质量保证问题是信息化方法的驱动因素，该方法可以取代QiD。

在接下来的章节中，我们将概述我们在建设空间工厂过程中采取的一些方法以及这些决策的理由。

传感器：新的眼睛和耳朵

大多数公司收集大量数据，追踪从工程设计、供应链申购、零部件使用到产品出货的各个环节。对于某些产品，部件的质量检查是通过检测系统记录和执行的。正如前文所述，大规模生产技术不适用于一次性生产，而围绕大规模生产设计的信息系统难以轻松修改以处理空间工厂的独特性和迅速性。

在传统的大型电信卫星等卫星的装配过程中，有质量检验员观察并记录装配过程中的各个步骤（前述的QiD方法）。任何与既定流程的偏离都会被记录和报告。可能需要质量检验员在执行下一步之前对刚刚完成的步骤进行签名确认。对于空间工厂来说，我们采取了用密集的传感器网络替代人类观察员的方法。没有人类观察员，视频监控代替了质量检验员的眼睛。

传感器网络通过使用各种网络启用设备（包括自动扭矩控制器、重量秤、局部环境指标和工作指令跟踪）监视装配过程并收集构建历史信息。所有的数据都使用公共网络时间协议服务器进行时间戳标记，并带有指示数据来源和其他独特特征的元数据。在某些情况下，从现有传感器或数据源（如自动扭矩控制器）流出的数据流被简单地分叉，使得原始数据路径保持不变，而新的通道提供实时数据流到空间工厂和OMIS。

除了新的传感器阵列和已经仪表化的装配系统外，还需要从自动化测试系统中获取数据。雷神导弹系统的机器人测试系统多年来一直对我们的导弹系统进行各种测试程序。机器人测试的成功应用导致将卫星装配区域安排在我们的机器人测试系统旁边。这使操作员可以轻松地定位卫星子组件，让机器人臂能够连接到卫星并将其放置到适当的测试单元中。测试过程现在可以自动执行，并从测试设备中捕获结果并传入OMIS进行评估。

信息平台：OMIS

在这个新的环境中，传统的使用关系型数据库的信息系统方法将无法发挥作用。产品设计、部件和测试程序的不可预知性意味着设计一组数据库表是不切实际的。此外，需要收集、分析和向操作人员以及客户显示的信息，以及评估产品组装当前状态与系统模型之间的关系，都需要处理和分析大量的实时数据。

为了满足信息管理需求，需要重新思考如何在这个新环境中收集和处理数据。雷神导弹系统公司的IT工程师采用了一种创新的策略，使用Apache Hadoop框架创建了所谓的开放式制造信息系统（OMIS）。

Apache Hadoop生态系统的能力提供了新信息平台的灵活性和可扩展性基础。Hadoop生态系统处理灵活的数据格式，实现了数据源的轻松连接，并提供了强大的分析能力，但它在信息安全方面也带来了一些额外的障碍，考虑到操作环境和适用的数据法规。

与企业系统的连接

与大多数大型制造组织一样，雷神导弹系统公司使用制造执行系统（MES）来管理装配过程中的许多操作。特别是在国防工业中，这些数据库系统的设计和实施通常以健壮性为基础，假设变更将少且不频繁发生。这一假设在很大程度上取决于所生成的报告的性质，这些报告是满足政府接受交付产品要求的一部分。"发货同意"文档是产品按照指定指南开发以及质量和安全标准的制造保证。典型的文件可能超过几百页。对于空间工厂，我们需要实时生成等效的文档，并以数字形式提供，但传统数据组织形式作为备份。现有的企业系统包含与任何制造过程的许多方面相关的大量有价值的信息。由于这些系统需要支持工厂内的所有现有产品线，不考虑修改表结构等。Hadoop环境的性质允许从企业系统中提取信息，并与空间工厂内获取的数据进行连接，同时保留原始记录来源。将数据以其原始形式提取并在OMIS中重新格式化，提供了所需的灵活性和实时反馈能力。尽管我们必须在数据采集和处理方面做出许多决策，但我们将讨论两个方面，这些方面提供了一般方法的良好示例。

分析：提供可操作的信息和数字化质量保证

数据分析是提供可操作信息和数字化质量保证的一种方法。

OMIS实施与密集的传感器网络和现有企业系统的集成为提供数据提供了基础。实时集成和价值提取的信息在实际应用中并不容易，将分析结果以便用户随时获取并且有助于决策需要经过仔细考虑。

数据分析过程必须同时结合静态和动态数据。从企业系统获取的数据为历史分析提供基础（尽管时间跨度可能比较短），可以包括组件订购和交付情况、在不同场景中使用和成功的类似组件等信息。

新的传感器网络提供了实时信息流，可以进行流式分析。这些数据流包括操作员监控系统、监控与数据采集（SCADA）网络上的数据、环境系统以及构成工厂的物理系统。实现的流式分析系统（如Apache Storm和Apache Spark）使信息系统能够在毫秒内对各种事件进行复杂操作，如交叉验证、增强、趋势分析和阈值分析，从而提供比传统Qid方法更深入的见解和额外的数据点。

数据采集和分析的结果通过一个新开发的Web界面实时显示。分析的主要目标是提供确认交付的产品是否符合系统模型中确定的要求。用户接口以一种允许用户轻松增加细节级别或专注于系统标记为需要关注的区域的方式提供报告。由于系统设计的性质，问题或变更可以通过数字接受和一致性得到解决，而无需等待纸质生成和签名。

该系统还允许客户通过双因素身份验证系统从世界任何地方监控整个流程。虽然目前并不被认为是实际可行的，但该系统可以允许在队列中有多个卫星的客户根据变化的要求更改建设的优先级。

总结归纳

在建立一个用于生产一次性小卫星的新工厂时，雷神公司采用了积极创新的策略，为我们的客户提供了快速、经济高效生产小卫星的能力。通过利用技术和数据分析来替代人工观察员，新工厂在效率和质量保证方面取得了重大里程碑。

开放制造信息系统正在为相关领域的大数据分析和实时工厂分析提供潜在的改进机会。该项目通过采用空间工厂使用的一些技术和方法，已经确定了可以改进的系统和方法。

虽然这仍然是一种不断发展的方法，但通过新的信息路径了解系统的洞察力可能会影响未来的制造系统。Hadoop框架和先进分析方法的结合为卫星制造和质量保证的整体效果提供了改进的机会。

摘要

介绍