科创中国

行业领域

高端装备制造产业

需求背景

机载产品制造大数据具有数据量大、数据增长速度快、种类和来源多样化、价值密度低和数据准确与可依赖的特点，同时，还具有多源性、异构性以及需求多样性等特点，这决定了机载产品制造大数据的分析技术是多样化的。针对不同应用环境，没有通用算法模型能够适用于所有问题。

因此，需要建立支持机载系统研制单位对海量数据分析的大数据平台，能够支撑模型流程化、低代码开发，集成用于历史生产数据提取规则管理的模型库，以及用于生产动态管控的大数据智能分析算法池，按需提供大数据分析和应用服务，支持平台接入方根据自身业务需求，调用平台模型库和算法池的资源，开展相应的智慧决策，帮助用户快速地从海量大数据中，充分挖掘制造数据的价值。

需解决的主要技术难题

机载智能制造大数据分析平台通过生产过程原始数据的预处理，针对智慧决策的目标进行特征提取、模型训练、模型评估，到最终的模型生成等一系列活动，实现数据、模型、智慧决策的关联，需解决：

1. 生产过程原始数据特征提取：机载产品制造数据具有海量、高维、异构、高冗余性、低价值密度等特点，如何通过对大数据特征的筛选提取，降低生产过程原始数据的冗余性与无关性，提高数据价值密度以及提升数据应用业务效果；
2. 大数据分析资源的整合：机载产品制造大数据的多源性、异构性以及需求多样性等特点决定了机载产品制造大数据的分析技术是多样化的，在同一问题上，不同的方法所能达到的性能也存在不同程度的差异，如何结合实际制造场景需求，整合数据集、合适的算法以及经行业验证的大数据分析模型;
3. 机载产品制造大数据分析处理架构：不同机载产品，甚至不同代机载产品会对制造大数据分析提出差异化需求，如何构建灵活的、扩展性强的大数据分析处理架构，实现AI能力的集约化生产和管理，降低应用门槛，推动智能技术与垂直行业场景的快速融合。

期望实现的主要技术目标

机载智能制造大数据分析平台软件性能安全性综合要求：

性能指标：

• 机载智能制造大数据分析平台应支持不少于四核的并发计算；
• 机载智能制造大数据平台应支持并发用户不少于100个；
• 机载智能制造大数据平台可视化组件不少于25个，包括但不限于产线数据源组件、数据筛选组件、数据标准化组件、特征提取组件、BP神经网络组件、模型评估组件。

安全性指标：

机载智能制造大数据分析平台应满足等保三级要求。

需求解析

解析单位：“科创中国”开源产业科技服务团（中国通信学会） 解析时间：2022-11-18

张哲

中国通信学会

高级工程师

综合评价

随着机载系统制造业务复杂度的提升，传统的数据处理算法已无法满足数据多样化、深层次应用的需求。特别是机载系统制造数据呈现海量、高维、异构、高冗余性、低价值密度的特点，急需先进的分析技术平台，实现数据价值的深度挖掘。需求发布表中提出的技术难点内容基本准确，反映出了大数据分析平台构建中的核心问题。 因此，此项需求较为共性，有一定的研究意义，且针对性较强，不需要跨行业专家共同解决。 针对需求发布表中提出的技术内容，定义了机载智能制造大数据分析平台的技术架构，包括：大数据基础服务框架、行业大数据资源库模块（覆盖数据资源、算法资源）和智慧应用模型开发平台模块。 三个模块整合形成一套支撑模型流程化、低代码开发，以及资源库管理的大数据分析服务软件。

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