多品种变批量产品智能生产线应用框架

为推动智能制造技术在多品种变批量产品生产中的应用,研究了智能生产线的应用框架,提出了智能生产线的应用流程和体系架构,梳理了重点内容和关键技术,对于发展智能制造技术、构建智能生产线和落实智能制造在生产中的应用具有较好的参考价值。     

国外武器装备研制保障服务体系概况及启示

武器装备的保障能力是战斗力生成的“倍增器”。现代武器装备维修保障难度大、费用高以及战备完好性差等问题日益突出,引起各国普遍关注。自20世纪60年代以来,以美国为代表的发达国家提出并发展了大量装备保障理论和技术,注重装备全寿命周期保障的顶层设计、总体规划、引领指导和统筹管理,形成了作战用户需求牵引、主管部门统筹协调、研制单位主体实施的“铁三角”关系模式。特别是研制单位在装备全寿命周期保障中开展了卓有成效的工作,逐步形成了较为完善的武器装备研制保障服务体系,有力提升了保障能力和战备完好性。     

美国主要国防采办项目风险评估的新举措

<正>在美国国防采办系统中,对主要国防采办项目(MDAP)实施风险管理是一项具有优先性的工作。2006年,美国国防部针对国防采办工作发布了新版的《风险管理指南》,进一步规范国防采办项目的风险管理工作。2009年,发布了《武器系统采办改革法案》(WSARA),要求主要采办项目的关键技术必须经过技术成熟度和风险的检查与评估。近年来,为落实《武器系统采办改革法案》要求,美国国防部长办公室(OSD)先后提出了结构化的框架假设、标准化的评估工具等举措,框架假设强调在项目早期对策划项目风险管理的核心假设进行识别和跟踪,评估工具则强调在项目实施过程中加强对项目各阶段风险状况的评估。这些举措体现了美国注重从源头和全过程加强主要国防采办项目风险管理的理念。     

国外基于模型的系统工程方法研究与实践

自上世纪60年代以来,系统工程一直是国外航天和国防领域所惯常采用的研制管理方法,保障了自“大力神”导弹及阿波罗计划以来众多项目的成功。然而,自1969年形成美国军用标准《系统工程管理》（Mil-Std-499）以来,该方法变化很小。与此同时,系统的规模和复杂性却在显著地增长,传统系统工程（TSE）方法已经不能满足需求。     

国外基于性能的保障模式的实践及启示

当前．随着高新技术武器装备的不断涌现．其采办和维护变得愈加昂贵和复杂．也面临着更多更新的要求。一是．须明确界定武器装备保障性和战备完好性．并应在其寿命周期的早期予以考虑;二是,将武器装备寿命周期成本作为重要的权衡变量．以期在实现高效后勤保障的同时,降低寿命周期成本：     

颠覆性航天技术的内涵、分类和显示方法浅析

航天是多学科综合集成的高科技领域，航天活动推动了诸如材料、导航、通信、医学等众多领域的科技进步。提高航天技术水平、增强航天活动效能，占领国家安全、经济和科技竞争战略制高点是世界航天大国孜孜以求的目标，其核心就是航天技术创新。     

一种用于空间应用效益评估的价值网络模型研究

以利益相关者相关理论和方法为依据,从项目、产业、国家3个层面分析出我国空间应用效益11类利益相关者,应用三阶关系地图展示了利益相关者之间的价值流动路径,构建了空间应用效益利益相关者价值网络模型;借助定量分析的卡诺模型与定性的专家访谈方法,对价值网络内价值流进行测算和评定,确定在空间应用效益项目中具有重要影响的价值流,并通过近地轨道空间站项目进行了实证验证。研究结论对空间探索项目具有一定的普适性和实践价值,可为面向不同目的地探索的载人航天项目评估和论证提供新的方法和思路。     

俄罗斯航天工业核心能力的特征

20世纪末,俄罗斯陷入了严峻的危机当中,到2007年俄罗斯经济也才恢复到1990年左右的水平。经济颓势直接影响到俄罗斯航天工业,逐渐降低的先行优势以及资金限制让俄罗斯航天工业体系日渐衰落。直到近年,在俄罗斯政府对航天活动大力投资与发展的支持下,俄罗斯航天部门才获得了新的推进力,诸多雄心勃勃的航天项目计划得到实施,资金危机得到有效解决,航天工业核心能力得到迅速提升,并体现出＂持续性、战略性、集团化、军民一体化、产业化、国际化＂的特征。     

十八个系统工程先导指标——评估系统工程有效性的一种新工具

一直以来,美国国防部、国际系统工程委员会等对于系统工程的有效性存在着质疑,因此对系统工程的有效性评估及其评估标准的需求十分迫切。系统工程先导指标(SELI)作为对系统工程有效性评估的一种新工具应运而生。2010年1月,《系统工程先导指标指南》(第二版)由国际系统工程委员会、麻省理工学院精益推进协会、实用软件和系统度量协会     

多品种变批量产品智能工厂功能框架

为推动多品种变批量产品智能工厂的研究、规划和应用,以工厂基本业务流程为牵引,研究了智能工厂的功能框架,梳理了智能工厂的概念及内涵,提出了智能工厂的体系架构,讨论了协同设计、智能生产、试验验证和智能管控等主要内容,以及研究了研制过程模型的智能转换和研制过程数据的自动采集及分析等关键技术,对于后续智能工厂的设计及建设具有一定的参考价值。