公开(公告)号：CN113869634A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202110974054.8

申请日：2021-08-24

Applicant: 中国航天标准化研究所

Inventor： 鲍智文 ,  李辉 ,  苗宇涛 ,  袁硕 ,  段波 ,  李非池

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种多因素联合分析的复杂装备供应链风险识别方法，包括：1、分析供应链中每个供应商的固有属性，识别出每个供应商带有负面影响或易受影响的风险因素。2、根据装备产品的任务分解过程，识别产品生产过程中影响产品质量、影响产品交付进度的风险因素。3、根据识别出的风险因素，按照因素交集分析法在供应链构建过程中确定重点供应商、重点产品。4、供应链运行过程中，对变动因素采用因素交集分析法分析发生风险的可能性。本发明通过分析复杂装备供应链构建过程、供应链运行过程中的影响最终产品质量、交付时间的因素，准确识别复杂装备供应链风险，保证复杂装备供应链稳定运行，从而支持复杂装备高质量、高效益的发展需求。

公开(公告)号：CN106339789A

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201610649645.7

申请日：2016-08-10

Applicant: 中国航天标准化研究所

Inventor： 高洋 ,  张兴 ,  姚洪涛 ,  段波 ,  鲍智文 ,  李璐 ,  齐剑

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06Q10/06395 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及一种军工行业宏观质量水平的评价方法，具体步骤如下：(1)构建军工行业宏观质量指数指标体系；(2)确定指标权重；(3)确定指标的观测变量值；(4)确定计算二级指标值的方法；(5)确定计算一级指标值的方法；(6)计算宏观质量指数；(7)通过纵向、横向对比分析与评价军工行业宏观质量水平。本发明提出的构建宏观质量指数的方法能够对宏观质量进行有效合理的量化，不仅有利于学术研究的深入开展，在军工行业质量监督领域也具有重要的实践意义，有助于从宏观层面了解并监测军工行业的整体质量状况，促进军工行业的质量发展、提升军工行业的总体质量水平。

公开(公告)号：CN113537701A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110624200.4

申请日：2021-06-04

Applicant: 中国航天标准化研究所

Inventor： 袁硕 ,  苗宇涛 ,  段波 ,  鲍智文 ,  李非池 ,  李辉 ,  侯清锋 ,  董明方 ,  贾丰胜 ,  王禹铭

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本申请涉及一种基于风险思维的装备供应商绩效能力综合评价方法，包括：步骤一：构建供应商绩效能力综合评价指标体系。步骤二：确定供应商绩效评价指标内容及分值。步骤三：确定供应商履行能力评价内容及分值。步骤四：提出供应商绩效能力综合评价等级。本发明优点在于：从绩效表现和履行能力两模块实现对供应商的实时监控；提供了一系列基于订单的定量化指标，将订单管理与绩效管理相结合，提升了供应商改进的方向性，有效实现数据实时更新的动态管理机制，支持通过信息系统动态监管；从绩效表现和履行能力两方面确定评价等级，对供应商绩效能力的评价等级判定采用等级矩阵的方法，可支持供应商关系管理的决策。

公开(公告)号：CN106202668B

公开(公告)日：2019-02-19

申请号：CN201610512085.0

申请日：2016-07-01

Applicant: 中国航天标准化研究所

Inventor： 高洋 ,  姚洪涛 ,  段波 ,  孙薇 ,  鲍智文 ,  王禹铭 ,  王国松

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于质量问题数据和反向传导神经网络的复杂装备质量风险评估方法，步骤如下：步骤1：分解复杂装备结构。步骤2：明确质量风险构成。步骤3：收集与整理历史质量问题数据。步骤4：构建与训练BpNN装备质量风险评估模型。步骤5：收集与整理待评估装备的待分析数据。步骤6：评估复杂装备质量风险。本发明方法运用质量问题数据作为风险评估的输入，能更加客观真实地反映当前装备质量存在的风险概率，为管理决策提供更加科学有效的依据。反向传导神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，具有自学习能力，不用人为赋予指标权重，能够通过训练自动实现各项指标的权重赋值，极大降低人为主观因素对装备质量风险评估结果造成的干扰。

公开(公告)号：CN106202668A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610512085.0

申请日：2016-07-01

Applicant: 中国航天标准化研究所

Inventor： 高洋 ,  姚洪涛 ,  段波 ,  孙薇 ,  鲍智文 ,  王禹铭 ,  王国松

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06F17/5036 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及基于质量问题数据和反向传导神经网络的复杂装备质量风险评估方法，步骤如下：步骤1：分解复杂装备结构。步骤2：明确质量风险构成。步骤3：收集与整理历史质量问题数据。步骤4：构建与训练BpNN装备质量风险评估模型。步骤5：收集与整理待评估装备的待分析数据。步骤6：评估复杂装备质量风险。本发明方法运用质量问题数据作为风险评估的输入，能更加客观真实地反映当前装备质量存在的风险概率，为管理决策提供更加科学有效的依据。反向传导神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，具有自学习能力，不用人为赋予指标权重，能够通过训练自动实现各项指标的权重赋值，极大降低人为主观因素对装备质量风险评估结果造成的干扰。

公开(公告)号：CN117235368A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311284446.7

申请日：2023-10-07

Applicant: 中国航天标准化研究所

Inventor： 刘国才 ,  刘雨 ,  夏晓春 ,  鲍智文 ,  姚洪涛 ,  段波 ,  苗宇涛 ,  李元 ,  李璐 ,  张迪 ,  李辉 ,  赵乙鸿 ,  王艳红

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q50/04 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明涉及一种面向空间产品设计分析工序的质量技术信息推荐方法。所述方法包括：获取决定空间产品质量的多个质量技术信息表，其中所述质量技术信息表包括空间产品设计制造时所涉及的物理参数；对所述质量技术信息表进行数据压缩降维，得到质量技术特征向量；基于所述质量技术特征向量以及空间产品质量预测模型，得到第一优先度；基于所述第一优先度得到推荐的质量技术信息表。本方案采用数据压缩降维处理，将质量技术信息表输入至空间产品质量预测模型中，得到最适合的质量技术信息表。此方法极大提高了参数筛选的准确性和工作效率，减少了实验和试错的需求，有助于实现空间产品的优质设计制造，进一步确保了空间产品的高质量和可靠性。