日迈月征，朝暮轮转，我们又走过了一整个春夏秋冬。站在岁末年初，回望这一程峥嵘岁月，我们乘风破浪，披荆斩棘，奋进拼搏，稳步朝航天强院目标迈进。新闻中心特推出“回眸2024”专题，与你一起回首时光里的奋斗故事，汲取一起向未来的充沛力量。
智能化工厂
2024年收官时刻，四川航天川南火工技术有限公司传来振奋人心的好消息：经过全体职工历时多年持之以恒地建设，公司“十四五”规划中提出的“初步建成智能化工厂”目标如期实现，成为集团公司加快数字航天建设的最新注脚。
从2017年开始，公司在企业领导班子带领下，千方百计地推进数字化工厂建设。从公司“数字化”大讨论开始，经过3年努力，统一了数字化顶层框架和数据架构，实现各项业务的数字化覆盖，全力实施数据的全面采集，实现了流程的数据驱动，各类自动化生产线建成投用，大量替代原有手工操作，提升了企业的精细化管理水平。2020年，公司初步建成了数字化工厂。
2021年起，公司一方面不断巩固提升数字化工厂的建设水平，另一方面又把“建成智能化工厂”的目标写入了公司“十四五”规划中，锚定2024年初步建成智能化工厂的目标，从数据应用和智能辅助决策两方面开展了相关建设工作。
据公司信息化建设中心张新伟介绍，公司建设智能化工厂的总体框架是“两内核三应用一关键”。“两内核”指数据中心和智能技术。通过大数据中心全面归集各业务系统数据，实现过程数据“应采尽采”，然后按数据治理标准进行数据清洗、数据建模和分级分类，形成公司数据仓库；智能技术则是对数据进行智能化加工、服务的技术手段，包括数据分析、深度学习、数字孪生等各类技术。“三应用”指以这两个内核为支撑，开展研发设计、生产制造、综合保障3个方面的智能化应用，进行研发设计、产品数据、生产过程、综合业务等信息系统的智能化改造，释放业务主管的大量重复性工作压力，为建成智能化工厂做好准备。“一关键”是指，在智能化应用的基础之上，开发智能化辅助决策和流程自动运转。
数据是智能化工厂建设的基础和重中之重。数据的集成和存储、数据标准的治理、数据资产的有效利用和数据的分析挖掘等都是建设智能化工厂的必要条件。因此，大数据中心的建设是智能化工厂的必经之路。
2022年4月的一天，公司大数据中心的招标公告出现在航天电子采购平台上。这在当时的业内可是个新鲜事物，一则招标公告短时间内有了超过5000次的浏览量。经过比选确定外部合作伙伴后，项目实施团队从平台部署和数据治理两条线推进大数据中心建设。平台部署组主要负责落实项目所需的软硬件基础条件、平台部署和测试、数据接入等工作；数据治理组则开展数据分级分域、数据指标梳理、业务看板和大屏开发等工作。当年，公司就实现了工业互联网中有关业务数据的全面采、存、管、治，实现了数据的初步运用。
随后，公司组建了专门的数据服务技术团队，深入学习大数据中心的工作原理和方法，掌握了数据建模的基本技能，明确了大数据中心日常运维、质量监控、模型开发的工作职责，依靠这支队伍来实现大数据中心的常态化管理和持续提供数据服务能力。截至目前，数据服务团队已收到各部门提交的15个数据运用的相关课题，包括数据分析建模、数据指标开发、数据质量提升、API接口开发等。
大数据中心调研盘点了工业控制网内的数据资源、数据管理与使用情况，形成了数据资源矩阵与数据管理矩阵，对涉及到的信息系统元数据进行全面采集，并根据业务过程的梳理形成数据资产名录，形成“全面采集、精准集成”的数据集成方案，为后续的数据应用构建了统一来源。
为了保障数据质量，大数据中心构建了数据质量蓝图。以组织、政策、流程与技术为保障，对数据架构、数据模型、数据标准、元数据、主数据、数据安全、数据生命周期以及数据共享等数据资产管理的9个方面进行管理，推动公司数据资产的标志统一、质量提升、资源共享、安全可控。
数据应用方面，公司大数据中心打通了各类数据应用类型，结合数据的使用人群与分析系统，形成了目前公司“两屏一门户多服务”的数据资产应用与服务运营体系，各层级管理者能轻松获得各自关注的指标数据，发挥公司数据资产的价值。
在完成大数据中心和数据管理体系建设的过程中，公司各部门对智能化的思考也逐渐深入，开展深度智能应用的时机也成熟了。公司从生产制造、研发设计、经营管理3个角度出发，不断发掘新型智能技术的应用方向，按照整体性、体系化的建设思路进行深度智能应用的开发。
比如，公司2024年开发的智能辅助策划模型。该模型立足于岗位、人员、产品BOM、工艺、工时等生产基础数据和订单、计划、库存、派工等实时数据，在一系列智能化算法的支撑下，可以有效支撑对公司所有在线计划的资源占用情况进行汇总分析，对新接收订单的资源需求进行预测分析，从而对客户的订单快速进行交付期预测，使公司履行对客户的承诺有了更充足的自信。
比如，公司2024年开发的危险作业场所典型违章行为AI智能识别与监控系统。这个系统对近5年数千条火工品高安全风险作业现场视频数据进行梳理和分析，建立起适用于视频监控系统的视觉AI算法模型，对生产过程中的人员穿戴和定员管理进行实时监测。系统上线后，正确识别并推送问题信息100多条，结合人工二次复核的方式，实现了预警信息准确率100%、问题整改率100%。
再比如，近年来在生产制造一线开展的智能排程技术和数字孪生技术应用。公司构建的智能排程平台以产线生产计划和动态扰动事件为驱动要素，综合现场人员、设备、生产资料等条件，提供切合实际的瓶颈分析及资源配置分析，有力支撑生产现场的产品交付周期评估和瓶颈识别，目前已在10余个现场执行排程上千次。数字孪生平台利用各类算法将产线中的人、机、料、环、任务等数据实时具象化，形成车间级综合看板，提升了现场的管理效能。
智能辅助决策是公司智能化建设的重要目标。到2024年，公司共开发了44个智能辅助决策模型，覆盖销售管理、生产策划、物资、财务成本、安全、保密保卫等领域，能依靠精准计算模型提出物料安全库存和经济采购量建议值，能根据历史数据推荐适当的投产宽放率并对异常偏离情况进行告警，也能根据生产现场及客户需求实时对生产计划调整提出建议。据公司信息化建设中心苏传阳介绍，公司建立了智能辅助决策快速响应机制，随着后续业务理想模型的逐步成熟和完善，智能辅助决策在公司内的应用场景还将呈现出百花齐放的局面。
在近日召开的数字航天建设推进会上，集团公司发出了“进一步全面深化改革，加快建设数字航天”的号召，提出了推进科研生产智能转型，实现经营管理智能赋能的愿景和要求。公司经过数年潜心建设，通过数据应采尽采、数据分析决策、虚拟生产演算等技术应用，逐步形成整体性、适应性、自主性的智能化网络格局。接下来，公司还将按照集团公司和院的数字航天建设规划部署，为建成高度集成、自适应、去人工的火工特色智能化工厂而努力。
