以發(fā)動機產(chǎn)品為中心的智能維修系統(tǒng)的研究

閆玉

摘要：發(fā)動機維修系統(tǒng)作為售后服務(wù)系統(tǒng)中核心的管理系統(tǒng)，長期以來只是針對發(fā)動機的維修過程及費用核算進行記錄，數(shù)據(jù)錄入未規(guī)范化、細致化要求，且保存的數(shù)據(jù)未經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，不能挖掘數(shù)據(jù)深層的內(nèi)容為售后科學(xué)性維修提供依據(jù)。另外未有成套的維修知識庫指導(dǎo)維修過程，所形成的維修報告的真實度及有效性也不能保證。

關(guān)鍵詞：車用發(fā)動機;智能維修;數(shù)據(jù)分析

0 ?引言

傳統(tǒng)的發(fā)動機售后服務(wù)系統(tǒng)是以事后維修為主要的管理目標，即企業(yè)的售后服務(wù)中心接受到客戶的報修反饋后，確認需要進行現(xiàn)場維修時則下發(fā)派工單給服務(wù)站維修人員進行處理，而維修人員完成維修過程后需形成維修報告，上傳售后服務(wù)系統(tǒng)進行審核、核價并存檔。存在的問題主要為：

①系統(tǒng)只針對派工單及維修報告進行管理，維修數(shù)據(jù)相互間關(guān)聯(lián)性不大，形成孤島信息，故也很難從系統(tǒng)數(shù)據(jù)本身獲取到對維修指導(dǎo)有價值的信息。

②由于維修報告是維修人員手動錄入，則其本身的真實性與維修過程操作正確性有待核實，從而影響到服務(wù)費用的真實性。

③維修服務(wù)系統(tǒng)與配件管理系統(tǒng)未集成，配件信息不一致，同樣會導(dǎo)致配件費用的結(jié)算正確性。

④單個發(fā)動機的運行狀態(tài)無法從系統(tǒng)中直觀的看到，更不能對發(fā)動機的狀態(tài)制定預(yù)測性維修/保養(yǎng)，維修成本高。

為解決以上問題，本論文研究以發(fā)動機為中心的智能維修系統(tǒng)，達到全生命周期服務(wù)目的的同時，也能實現(xiàn)維修服務(wù)費用最低化、客戶滿意與服務(wù)成本比例的最佳狀態(tài)。

1 ?智能維修系統(tǒng)總體架構(gòu)

智能診斷與維修是在狀態(tài)檢測系統(tǒng)、故障診斷系統(tǒng)、故障維修決策系統(tǒng)功能集成基礎(chǔ)上引用知識工程、人工智能專家等技術(shù)進行實現(xiàn)新型的診斷與維修的系統(tǒng)[1]。以產(chǎn)品為中心的發(fā)動機智能維修系統(tǒng)的核心是單臺發(fā)動機數(shù)據(jù)，將發(fā)動機基本信息、故障診斷設(shè)備、發(fā)動機保養(yǎng)信息、維修過程指導(dǎo)、專用維修工具、配件庫存信息進行集成，且發(fā)動機的故障信息進行留存，對數(shù)據(jù)進行全方位分析，為故障診斷優(yōu)化及下一步維修保養(yǎng)計劃提供依據(jù)。其整體架構(gòu)為圖1。

智能維修系統(tǒng)的管理目標主線為單臺發(fā)動機，對發(fā)動機的運行狀態(tài)進行監(jiān)控，監(jiān)控數(shù)據(jù)收集后對整個發(fā)動機的預(yù)測性維護做分析，分析結(jié)果形成知識庫，應(yīng)用于本發(fā)動機的維護計劃指導(dǎo)及將來的監(jiān)控過程優(yōu)化，最終實現(xiàn)發(fā)動機的全生命周期維護。

2 ?智能維修系統(tǒng)整體運行策略

如圖2所示。本系統(tǒng)通過對發(fā)動機信息的狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷及處理以及最優(yōu)化的維護方案，能提高發(fā)動機的可靠性及壽命，降低售后維修費用，減少故障帶來的服務(wù)成本。具體目標為：

①對發(fā)動機的基本知識信息進行管理，如零部件信息、維修拆裝及保養(yǎng)過程指導(dǎo)、維修專用工具、輔料信息、維護計劃、故障處理流程指導(dǎo)等，用于發(fā)動機的維修過程使用。其中維修拆裝及保養(yǎng)過程指導(dǎo)可以是文字、圖片、動畫或AR等多種形式結(jié)合，使得維修過程更省時且準確。

②客戶服務(wù)中心收到報修信息后，向報修地點附近的維修站進行派工，形成派工單。維修人員現(xiàn)場根據(jù)故障診斷儀的故障碼、系統(tǒng)提供的故障分析及維修方式的推薦（此推薦是由企業(yè)內(nèi)部專家形成的知識庫信息）進行維修或保養(yǎng)。如需更改零部件可在系統(tǒng)中拉取本發(fā)動機故障處零部件清單及裝配工藝及所使用的專用工具、輔料明細。此外維修人員可針對實際情況對系統(tǒng)的推薦提出優(yōu)化建議，經(jīng)內(nèi)部審核后更新系統(tǒng)知識庫內(nèi)容，從而實現(xiàn)知識庫不斷完善和全面性。

③維修人員完成維修過程中形成維修報告。此維修報告需包含產(chǎn)品類型、使用環(huán)境、季節(jié)、故障類型、故障件、維修過程詳細描述等基本信息，便于后續(xù)進行不同維度的數(shù)據(jù)分析，進而細化發(fā)動機的維護保養(yǎng)或拆裝過程。如針對冬季或寒區(qū)易出現(xiàn)起動困難的故障，在發(fā)動機的起動中需增加輔助起動的一些建議。不同季節(jié)、不同環(huán)境的發(fā)動機出現(xiàn)的故障類型不盡相同，設(shè)計之處未能考慮的內(nèi)容需進一步優(yōu)化。

④歷史維修記錄及發(fā)動機實時狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)的存儲。此數(shù)據(jù)可用于對整個發(fā)動機運行趨勢進行分析及預(yù)測，對存在異常狀態(tài)的發(fā)動機進行提前干預(yù)，避免事后維修。同時，能合理優(yōu)化維修資源，避免維修過程和維修不足，降低維修費用[2]。此外，對于歷史維修記錄的分析結(jié)果進行判斷，是否通過維修最終避免故障發(fā)生還是要通過改變設(shè)計才能實現(xiàn)零故障。這一點尤為重要，否則在發(fā)動機的全生命周期中此故障將會重復(fù)性的出現(xiàn)。

3 ?智能維修系統(tǒng)各數(shù)據(jù)模塊內(nèi)容

本系統(tǒng)所包含的各數(shù)據(jù)模塊內(nèi)容及相互間的數(shù)據(jù)流傳遞見圖3，各內(nèi)容模塊包含內(nèi)容如下：

3.1 發(fā)動機診斷儀數(shù)據(jù)

包括快速定位發(fā)動機故障點各傳感器（溫度、壓力、位置、位移等）所記錄的數(shù)據(jù)及故障表現(xiàn)形式，此數(shù)據(jù)可為故障臨時解決措施提供故障解決方向。底層邏輯來自于設(shè)計過程中的DFMEA分析，DFMEA分析過程維度越精細，診斷儀數(shù)據(jù)將會越精確。

3.2 發(fā)動機實時監(jiān)測數(shù)據(jù)

本系統(tǒng)中包含頻次較高且維修費用較高的發(fā)動機重要零部件的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行以可靠性為中心的維修分析，主要考慮安全性、服務(wù)水平、維修費用、故障頻率四個方面作為選擇準則[3]。如發(fā)動機連桿瓦異常磨損、噴油器故障等。通過數(shù)據(jù)分析，對潛在性故障進行提前維修站，同時用戶也會得到相應(yīng)信息，去發(fā)動機專業(yè)維修站進行預(yù)防性維護保養(yǎng)。

3.3 發(fā)動機知識庫信息

包含發(fā)動機的所有的可購買的配件目錄信息、零部件的維修更換/保養(yǎng)操作過程指導(dǎo)、發(fā)動機各零部件性能參數(shù)、故障專家解決過程指導(dǎo)、電路圖、專用工具等。鑒于維修人員對于發(fā)動機結(jié)構(gòu)（尤其是新產(chǎn)品），可考慮可視化的維修保養(yǎng)操作指導(dǎo)，如可借鑒三維零件目錄、三維拆裝動畫等。故障專家解決過程指導(dǎo)是集合所有維修專家的意見形成的故障解決知識庫，維修人員可針對具體問題，搜索相應(yīng)的維修知識，并嚴格按照故障解決指導(dǎo)過程進行維修作業(yè)[4]。

3.4 發(fā)動機配件數(shù)據(jù)管理

包括配件的價格及各中心庫配件庫存量，在發(fā)動機維修過程中建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，實現(xiàn)價格統(tǒng)一，庫存沖減，及時補充中心庫庫存量。

3.5 發(fā)動機維修過程數(shù)據(jù)

包括維修工單記錄，維修報告記錄、歷史維修報告數(shù)據(jù)等，且維修報告記錄又包含故障類型、故障及處理過程描述、更換的配件信息、維修項目及維修的各費用清單。其中維修故障及處理過程描述要求清晰，故障描述可從故障數(shù)據(jù)庫中進行選擇， 便于后臺進行統(tǒng)計分析。故障處理過程描述需根據(jù)知識庫中的故障處理流程一致，允許無某一故障原因時處理結(jié)果為“No”，但需要觸發(fā)專家知識庫管理人員組織評審是否需要維護知識庫內(nèi)容（新增）。

3.6 系統(tǒng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析報表

依據(jù)維修/運行歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，對發(fā)動機的工作狀態(tài)進行長期的實時監(jiān)測和分析管理，通過數(shù)學(xué)算法和數(shù)據(jù)挖掘等方式，不斷修正權(quán)重系數(shù)，可高效利用狀態(tài)參數(shù)并進行發(fā)動機健康狀態(tài)的評估[5]。如某一產(chǎn)品系列的所有發(fā)動機在夏季與冬季的故障點高的零部件分析，進而判斷是針對季節(jié)性做定期維護保養(yǎng)還是需要重新設(shè)計。另外對同一系列的發(fā)動機做非道路與道路工況的分析，可對不同工況的定期保養(yǎng)有指導(dǎo)意義，避免過度維護保養(yǎng)，從而降低企業(yè)的服務(wù)費用。

4 ?結(jié)束語

以發(fā)動機為中心的智能維修系統(tǒng)借助于預(yù)測性診斷技術(shù)、在線診斷儀器、專業(yè)的診斷知識，形成發(fā)動機全生命周期服務(wù)的智能維修系統(tǒng)，且通過數(shù)據(jù)處理手段，能實現(xiàn)發(fā)動機最優(yōu)維修策略的形成，最終實現(xiàn)客戶滿意、企業(yè)服務(wù)成本降低的終端目標。

參考文獻：

[1]曉東，皮敏.智能診斷與智能維修[J].職業(yè)技術(shù)教育，1999.

[2]馮廷敏.基于狀態(tài)監(jiān)測的以可靠性為中心的智能維修系統(tǒng)[D].北京化工大學(xué)，2008：20.

[3]劉述芳，徐永能，喬僑.大型裝備健康診斷和智能維護管理系統(tǒng)概述[J].兵器裝備工程學(xué)報，2017.

[4]張宇.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)在飛機維修中的應(yīng)用分析[J].內(nèi)燃機與配件，2019.

[5]曠典，付堯明，房麗瑤.大數(shù)據(jù)挖掘分析在航空發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷中的應(yīng)用[J].西安航空學(xué)院學(xué)報，2017.