融合QR二维码的民航备件智能管理系统设计与实现

融合QR二维码的民航备件智能管理系统设计与实现

李明洋  张峰

西南空管局  四川省成都市  610000

高效率的备件管理系统,在民航行业蓬勃跃进的今天,已经成为保障航班安全运行、降低维护成本的关键要素之一。但当前备件管理系统普遍存在着信息断层、响应滞后和预测偏差等问题。

有鉴于此,本文提出一种融合QR二维码技术的民用航空备件智能管理系统概念,旨在通过将零配件标签二维码化,结合物联网(IoT)技术和大数据分析手段,实现对备件生命周期的实时状态信息捕捉和追踪,并利用历史数据和机器学习算法对零配件损耗进行预测,从而达到优化库存降低库存超标风险的目的。

1. QR二维码技术介绍

在民航零部件管理场景下，QR二维码技术为每个备件赋予独特的身份标识,从而实现了入库、出库、定位、盘存等操作的自动化和信息化。具体操作时,在QR二维码中嵌入编码、型号、储位等备件基础信息,并与备件信息管理系统深度对接,工作人员只需扫二维码,就能瞬间获得备件的详细信息,操作效率和精准度得到明显提高。

同时，QR二维码技术开辟了一条精细化管理库存的新路径,加强了民航备件管理的有效性。而二维码数据的实时更新,让管理者对每一个备件状态库存状态、保养或更换周期等关键指标,都能做到精准把握。此外,QR二维码还可以结合移动端应用,对库存信息进行远程同步,实现动态监控管理,提供数据支持,进行前瞻性的维护和资源优化。

2. 民航备件管理现状分析

审视当前民航备件管理领域，其面临的挑战日益加剧，航空业的快速发展也对各类备件管理提出了更高标准。传统模式依赖人工记录与纸质账簿，面对复杂数据处理时捉襟见肘，易导致信息滞后、准确性偏低及效率低下等问题。尽管部分部门已采用Excel或RFID辅助管理，但技术层面仍相对滞后。经对比分析，当前民航备件管理尚存在如下不足：

（1）备件管理并未实现网络化。

（2）备件流传过程并未实现全自动化。

（3）备件管理知识没有实现普及化。

相比之下，融合QR二维码的民航备件智能管理系统作为一款实时计算机软件，遵循业务逻辑与运算规则，能够精准管理信息、资源、行为、存储及出库过程，最大程度满足生产效率与精确度要求。

3. 系统总体设计

3.1 系统架构与功能设计

构建融合QR二维码的民航备件智能管理系统，架构设计是其灵魂，关乎系统的可扩展性、稳定性及维护性。本系统旨在全面覆盖仓库内备件的接收、发放、储存、查询等环节，实时反映库存状况、占用情况、流向信息，助力用户高效管理仓库备件，提供一套完备的与外部企业仓库备件管理中所需一致的功能：

（1）建立基本资料信息库，规范所有资料信息。

（2）提高管理职能，提高管理效率。

（3）完善备件出入库流程，提高备件借用的效率，保证对仓库中所有备件的全流程去向监控。

系统整体可以分为多个子系统，分别对应某些特定方面的功能。从整体上看，整个系统可以分为5个子系统：

（1）登录管理：包括权限管理，账户管理，账户认证，角色分配。

（2）入库管理：备件的借用归还。

（3）出库管理：备件的临时借用。

（4）仓库管理：包括库存明细，查询，新备件的入库，备件的永久性出库（使用年限与长久使用等情况）。

（5）智能库存分析以及告警管理：包括决策生成。

系统的基本功能如图1所示：

图1系统基本功能图

3.2数据流处理设计

数据流的核心起点是备件信息的采集与录入。通过扫描分布于各备件上的二维码标签，系统迅速获取该备件的基本信息，如ID、型号、存放位置等，并通过移动终端发送至中央数据库。这一过程利用二维码的唯一性和可读性，实现物理世界到数字世界的快速链接，大幅提升了信息录入的速度和准确性。

从前面的组织结构与业务功能分析可以看出备件智能管理系统主要有以下几项业务流程：

（1）备件信息录入与更新：该模块作为系统的基础数据入口，负责将备件的基本信息如编号、型号、规格以及对应的QR二维码等输入系统。同时，此模块也支持已有信息的修改和更新，以适应备件信息变更或新备件的加入。

（2）QR二维码生成与打印模块：依托于先进的二维码技术，该模块自动生成与备件信息一一对应的QR码，并具备打印功能。通过扫描这些二维码，工作人员能够迅速获取备件的详尽资料，从而简化识别与核对过程。

（3）备件出库管理：管理将报废或投入主用的备件批量导出系统。

（4）盘点统计：主要通过对入库、出库进行操作后的管理，对在库的备件进行统计，查看是否有缺货现象或发出库存预警，以及借出备件超期告警。

（5）备件借出：员工扫描备件二维码，完成借出信息填写（填写用途、预计使用时间、位置）。

（6）备件归还：员工根据备件基本信息，将备件归还到指定货架，在小程序端填写表格。员工可以在个人界面的列表处，看到自己所借设备与截止归还时间。

备件智能管理系统业务流程如图2所示：

图2备件智能管理系统业务流程图

4. 智能预测模型的构建

目前在时间序列数据分析方面取得重大突破的是神经网络,尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习模型。虽然这样的模型往往需要大量的标注数据才能得到有效的训练,但是对于复杂模型的捕捉能力却是不可低估的。结合备件管理系统的特点,可以使用CNN对备件数据进行分析(如二维码扫描结果),而利用RNN对时间序列数据进行分析(如备件使用情况和失效记录)。模型优化时,防止过度拟合,加速收敛,可以采用正则化技术和适应性学习率策略。

深度分析历史数据和模型训练环节在构建智能预测模型的过程中至关重要。通过梳理整合民航零部件管理的历史资料,揭示受各类趋势因素影响的零部件消耗模式、频率和影响程度。这一过程既是对以往备件使用的检阅,也是挖掘数据背后隐藏的复杂关联和动态规律。

综上,以科学的模型训练策略对历史数据进行深入分析,夯实了智能预测模型的基础。通过这一过程,不仅可以提升零部件管理的智能化水平,最终推动民用航空备件智能管理系统实现高度数字化、智能化,还可以帮助降低库存成本,提高备件管理的整体效率。

5. 结论与展望

本研究致力于研究设计以创新民航备件管理效率和精确度为目标的融合QR二维码技术的民航备件智能管理系统。项目成功落地后,能大幅提高应急响应效率、更好服务管制工作、有力保障飞行安全的同时,并可以实现空管设备全生命周期和状态监控维护的精细化管理,使设备使用效率大幅提高、降低管理成本。