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在大型复杂装备制造过程中，设计单位的制造方案定型后，制造过程中的工艺方案总体来说是标准化和确定的，至少每生产批次内基本稳定。但是在维修过程中，存在着改进和维修补充要求、装备维修级别、装备状态多样性以及故障排除路径多样性等因素的影响，使得没有一件装备的维修工艺方案是完全一样的。

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本文作者：华中科技大学陈曦教授，由「数智化维修」原创首发， 数字化企业经授权发布。

稳定的制造工艺方案

在大型复杂装备制造过程中，设计单位的制造方案定型后，制造过程中的工艺方案总体说是标准化和确定的，至少每生产批次内基本稳定。在后续的加工制造过程中，通常不会有大的变动。稳定的制造工艺确保了制造过程的人、机、料等资源可以通过提前准备来提升生产效率。

比如：大型复杂装备制造（以飞机为例）包括部附件制造、结构件制造、部件装配调试和主机装配调试等阶段。各种制造工艺可以基于成熟的产品数据管理和工艺设计软件（PDM、PLM、CAPP等）进行，工艺侧重于加工方法和参数、装配步骤和工序设计，每批次的制造工艺方案基本相同；调试方法一般也有设计单位规定好的技术要求和方法，保障统一的出厂标准。在大多数情况下，工艺方案一旦设计完成，就不会轻易变更，同一种装备工艺方案种类数量总体有限。这种工艺的稳定性是制造业得以高效运作的重要原因，确保了每一件产品的技术标准和质量稳定一致。

定制化维修工艺方案

维修过程中，存在着改进和维修补充要求、装备维修级别、装备状态多样性以及故障排除路径多样性等因素的影响，使得没有一件装备的维修工艺方案是完全一样的。

改进和维修补充要求：复杂装备使用周期很长，面临着不断改进和补充的技术状态要求（比如：技术通知通报），需要不断在维修过程中落实，并制定相应维修工艺方案来处理。

装备维修级别不同：复杂装备根据设计和使用要求，有不同的维修级别（A检、C检、D检、延寿等等），同一装备不同的维修级别对应的维修方案有较大区别。

装备状态多样性：复杂装备在不同使用环境和周期下的技术状态不同，这直接影响到维修方案的选择。不同设备即便表面看似相同，但由于使用环境差异过大，磨损、老化程度不一，实际维修过程中需要针对性地制定不同的工艺方案。

故障排除路径的多样性：一个故障问题可能有多种不同的解决途径，维修人员需要根据实际情况（成本、维修能力、时间需求）选择最佳方案，甚至需要和设计部门沟通协作重新设计维修方案。

这些因素导致了维修工艺方案必须依照用户的改进和维修补充要求、实际故障检测结果、装备状态进行动态调整和编制，在执行过程中，还可以对方案进行灵活的定制与调整。目前，基于制造业模式的CAPP、PLM、PDM软件还没有办法应对维修方案的个性化定制、动态变化、大数据量三方面的挑战。

关于维修工艺方案定制化思考

对于上述问题，民航维修给我们了一个比较好的启示。在民航维修中，维修方案通常来源于OEM（原设备制造商）、主机厂提供的标准化维修手册（CMM、FIM、AMM等）。飞机维护时，工程技术人员会基于飞机的技术状态和故障类型，结合可靠性原理和维修手册，选择并编制维修方案和具体工卡。维修手册中的知识来自于主机厂、OEM的整体设计方案，以及运营商与维修企业的在维修过程中实践并积累的知识。这种维修方案的生成方式有助于提升维修方案的标准化、有效积累和统一管理，能够确保维修工作的高效、准确进行。其他复杂装备的维修方案编制应该学习这一方式，广泛地对有效的维修知识和数据进行积累。

当然，这种定制化维修方案的方式也有一定的问题。比如：容易造成主机厂和OEM厂商的垄断。我们不希望美国9万美元买一袋衬套的事在中国出现。未来，国产大飞机C919必然面临着维修服务的问题，如何探索出一种新的激励机制，让制造厂商、主机厂、运营方在提高维修服务的同时，各自利益都得到保障和提升，从而摆脱零和博弈的困境，这是一个很值得研究的问题！此外，现有的MRO软件还是基于工艺电子化的模式来管理，结构化深度不够，对生产过程中的维修资源整合和维修执行过程的指导和监管有限，不能有效支撑维修知识的积累和快速应用。涉及到多系统、复杂故障的方案生成还需要有经验的工程技术人员花费很长时间才能解决。如何学习熟练技术人员的经验，快速生成解决复杂故障处置方案的能力，也是装备维修行业亟待解决的一个难题。

总之，规模庞大、个性化定制、动态变化的维修方案管理和应用不能使用基于制造业模式的CAPP、PLM、PDM软件进行处理，现有的MRO软件也需要颠覆性的理念和技术来保障维修方案管理的效率。未来人工智能技术有望成为维修方案和维修工艺管理、积累的有力赋能工具！