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[摘 要] 为了有效控制装备研制阶段质量基因要素突变效应的发生，针对装备质量基因要素突变因子发生与发展机理、突变因子识别技术、突变因子定量表征方法以及突变因子的预控规避技术等方面，提出了具体的信息控制策略，该策略可以为装备质量信息管理决策提供思路和理论依据。
[关键词] 装备质量；基因要素；突变因子；信息控制策略
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015 . 21. 106
[中图分类号] F253.3 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）21- 0200- 02
随着装备信息化程度和技术含量的进一步提高，装备质量信息管理引起了世界各军事强国的高度重视，如何针对装备研制阶段的质量隐患，寻求解决问题的最优技术方法和控制策略已经成为当前装备质量管理工作的重大现实课题。装备研制过程中质量隐患往往与其质量基因要素有关，装备质量基因要素的复杂性、质量信息来源的多元性以及信息特征的交叉性，使得装备质量管理信息系统和智能决策支持系统在基因要素筛选、提取与控制上常常会因为一些影响装备质量的基因因素信息未被有效提取，而造成质量管理漏洞和管理决策失误，从而造成装备质量的突变效应。上述问题的存在，极大地制约了装备研制过程中质量管理效能，如何控制这些引起突变的因子，成为基因要素突变控制策略的关键问题，有必要进行深入研究，以实现对装备质量基因要素突变因子的有效控制，杜绝质量事故的发生[1]。
1 明确装备质量突变因子的发生与发展机理，实现装备质量的全方位信息监控
实现装备质量的全方位监控，离不开质量监控体系，质量监控体系的实质上可以通过监控整个装备质量基因要素集中各个因子的变化情况来实现。装备质量发生改变时，往往是因为基因要素中的突变因子积累达到一定程度后的爆发而引起的，突变因子的积累过程一般而言又不容易被发现，当诱发形成质变时，往往使人始料未及，可见，探索研究突变因子的发生与发展机理以及突变的特点与规律是十分必要的。
传统的装备质量管理方法和技术多采用数理统计原理来统计主要因素对质量的影响，对随机因素的监控一般采用概率统计的方法来进行。从技术层面来讲，数理统计技术是比较成熟的，但在实际应用中，统计方法自身却存在明显的不足。如：在质量分析与监控过程中，进行相关性分析时，采用回归分析、方差分析等方法，需要大样本，且要求样本有较好的分布规律，这在实际操作上是很困难的。此外，通常的回归分析不能分析多因素间的时变特征，而这恰恰是分析质量突变问题所需要的。许多统计方法也同样存在预测功能较弱的问题，难以满足实际需要。在强调装备质量过程控制和监督的情况下，如何变事后检验为事先预测，解决质量要素信息的跟踪问题，发挥预测的作用，对提高质量管理效能至关重要。借鉴基因工程和突变论的相关理论与方法来研究装备质量突变因子的发生与发展机理，可以为装备质量管理过程中的突变控制提供理论依据[2]。
2 研发基因要素突变因子识别技术，实现装备质量管理的信息化和智能化
装备质量基因要素突变因子信息的获取和利用，对于改善装备质量管理信息系统和智能决策支持系统功能极为重要。在质量管理过程中，对于随机因素数据的采集是运用传统的数据采集方式完成数据采集是非常困难的，因其建模极其复杂，所以在设计质量信息管理系统时，往往忽略了随机因素的影响，而忽略了随机因素的影响就意味着给质量管理埋下了隐患，突变因子就可能潜在其中。为了满足装备质量监控的信息化和智能化要求，必须研发装备质量突变因子识别技术，突变因子信息数据若能准确提供，那么就可以采取措施保证装备质量管理信息系统运行结果的可靠性，从而可以通过调控装备质量管理流程来实现装备质基因要素突变因子的识别。若突变因子信息数据采集有遗漏，则会直接影响装备质量管理信息系统运行结果的准确性，影响质量管理决策支持系统的辅助效果，甚至会导致决策失误。传统的数据采集方式，采用样本数据采集模式，所采集的数据来自部分质量要素的作用结果而不是动态过程的反映，因此，这些数据存在诸多不足：一是关键要素信息不完备，不能保证所反映出来的装备质量状况一定是准确的；二是提供给管理信息系统的信息，由于管理信息系统设计中所构建模型本身就没有考虑其突变因子，因此，会导致运行结果不可靠，无法作为质量监控的准确依据；三是采集数据的针对性不明确，因突变因子的随机性很强，采集的信息数据有可能是无效无用的。因此，研发装备质量基因要素突变因子识别技术，可以为装备质量信息系统开发研制提供数据支撑，同时为实现质量监控的信息化和智能化打下坚实基础。
3 探索装备质量突变因子的定量表征方法，实现装备质量基因要素体系完备化
运用基因要素理论对装备质量管理体系进行改进，装备质量基因要素体系的完备性起着关键作用。传统质量管理体系中以主要因素为指标，采用统计分析的方法实现定量描述，这些数据往往采用静态模型来进行处理。所采集的信息只能描述装备质量特性的某一侧面，而不能描述过程性的总体态势，因此，也就难以把握突变因子对质量管理过程的影响。同时，由于信息的不完备性，使得管理信息系统或决策支持系统难以实现智能化。为了发挥质量基因要素体系的最佳效能，实现数据采集与筛选，整序与控制，状态估计，质量属性与行为以及质量态势评估等目标，探索质量突变因子的定量表征方法是十分必要的，以便为突变因子的预控、转移与规避提供定量依据。
4 研发装备质量突变因子的预控规避技术，实现装备质量保证体系的定量化
装备质量管理是一个循序渐进的过程，它通过计划、组织、控制、评估等手段，对装备全寿命、全过程进行质量监测与控制。其中，随机因素的影响往往难以控制，最关键的环节就是如何筛选和确立突变因子及其突变发生的时机。对装备质量管理过程而言，突变因子具有潜在的隐性，传统的筛选方法难以确立突变因子的具体位置和具体环节，基于传统的质量管理理论和装备质量管理的基因要素的理论体系，探索装备质量突变因子控制技术，将有利于实现装备质量管理理论与技术的突破[3]。装备质量管理过程中基因要素的突变具有自身的特点和规律，研发装备质量突变因子的预控转移和规避技术，将有利于完善装备质量保证体系，确保装备质量保证体系中质量信息的真实性，为实现突变因子的有效监控和规避提供实用技术手段。装备质量突变因子的预控规避技术是指为了实现对突变因子的有效控制，借鉴突变论思想，对可能引起突变的基因要素因子进行筛选，并预测其发生突变的概率，以实现对突变因子的有效控制的一种技术方法。该方法的引入，将有利于提高装备研制的质量保证系数，引入质量保证体系后，可以实现质量保证体系的定量化分析，为质量保证策略的制定提高理论依据。研发装备质量突变因子的预控规避技术，将在一定程度上丰富装备质量管理理论体系，为装备质量突变因子的筛选与控制提供可行的方案，为实现质量保证体系的目标提供可行的新技术方法。
5 结 语
在研制阶段装备质量管理过程中，质量突变因子是否会引起突变将预示装备的质量状况。装备质量并不仅仅指装备成品的质量，还有装备研制过程中的装备剩余质量。装备全寿命管理过程的质量是提高最终装备成品质量的重要保证。可见，质量管理过程中突变因子的筛选与控制策略，对于有效监控装备质量起到十分关键的作用。
主要参考文献
[1]赵寿元，乔守怡.现代遗传学[M].北京：高等教育出版社，2006：120-132.
[2]陈宏.基因工程原理与应用[M].北京：中国农业出版社，2004：155-166.
[3]时光.装备研制项目质量基因要素信息谱的拓扑结构研究 [D].烟台：海军航空工程学院，2010.
[关键词] 装备质量；基因要素；突变因子；信息控制策略
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015 . 21. 106
[中图分类号] F253.3 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）21- 0200- 02
随着装备信息化程度和技术含量的进一步提高，装备质量信息管理引起了世界各军事强国的高度重视，如何针对装备研制阶段的质量隐患，寻求解决问题的最优技术方法和控制策略已经成为当前装备质量管理工作的重大现实课题。装备研制过程中质量隐患往往与其质量基因要素有关，装备质量基因要素的复杂性、质量信息来源的多元性以及信息特征的交叉性，使得装备质量管理信息系统和智能决策支持系统在基因要素筛选、提取与控制上常常会因为一些影响装备质量的基因因素信息未被有效提取，而造成质量管理漏洞和管理决策失误，从而造成装备质量的突变效应。上述问题的存在，极大地制约了装备研制过程中质量管理效能，如何控制这些引起突变的因子，成为基因要素突变控制策略的关键问题，有必要进行深入研究，以实现对装备质量基因要素突变因子的有效控制，杜绝质量事故的发生[1]。
1 明确装备质量突变因子的发生与发展机理，实现装备质量的全方位信息监控
实现装备质量的全方位监控，离不开质量监控体系，质量监控体系的实质上可以通过监控整个装备质量基因要素集中各个因子的变化情况来实现。装备质量发生改变时，往往是因为基因要素中的突变因子积累达到一定程度后的爆发而引起的，突变因子的积累过程一般而言又不容易被发现，当诱发形成质变时，往往使人始料未及，可见，探索研究突变因子的发生与发展机理以及突变的特点与规律是十分必要的。
传统的装备质量管理方法和技术多采用数理统计原理来统计主要因素对质量的影响，对随机因素的监控一般采用概率统计的方法来进行。从技术层面来讲，数理统计技术是比较成熟的，但在实际应用中，统计方法自身却存在明显的不足。如：在质量分析与监控过程中，进行相关性分析时，采用回归分析、方差分析等方法，需要大样本，且要求样本有较好的分布规律，这在实际操作上是很困难的。此外，通常的回归分析不能分析多因素间的时变特征，而这恰恰是分析质量突变问题所需要的。许多统计方法也同样存在预测功能较弱的问题，难以满足实际需要。在强调装备质量过程控制和监督的情况下，如何变事后检验为事先预测，解决质量要素信息的跟踪问题，发挥预测的作用，对提高质量管理效能至关重要。借鉴基因工程和突变论的相关理论与方法来研究装备质量突变因子的发生与发展机理，可以为装备质量管理过程中的突变控制提供理论依据[2]。
2 研发基因要素突变因子识别技术，实现装备质量管理的信息化和智能化
装备质量基因要素突变因子信息的获取和利用，对于改善装备质量管理信息系统和智能决策支持系统功能极为重要。在质量管理过程中，对于随机因素数据的采集是运用传统的数据采集方式完成数据采集是非常困难的，因其建模极其复杂，所以在设计质量信息管理系统时，往往忽略了随机因素的影响，而忽略了随机因素的影响就意味着给质量管理埋下了隐患，突变因子就可能潜在其中。为了满足装备质量监控的信息化和智能化要求，必须研发装备质量突变因子识别技术，突变因子信息数据若能准确提供，那么就可以采取措施保证装备质量管理信息系统运行结果的可靠性，从而可以通过调控装备质量管理流程来实现装备质基因要素突变因子的识别。若突变因子信息数据采集有遗漏，则会直接影响装备质量管理信息系统运行结果的准确性，影响质量管理决策支持系统的辅助效果，甚至会导致决策失误。传统的数据采集方式，采用样本数据采集模式，所采集的数据来自部分质量要素的作用结果而不是动态过程的反映，因此，这些数据存在诸多不足：一是关键要素信息不完备，不能保证所反映出来的装备质量状况一定是准确的；二是提供给管理信息系统的信息，由于管理信息系统设计中所构建模型本身就没有考虑其突变因子，因此，会导致运行结果不可靠，无法作为质量监控的准确依据；三是采集数据的针对性不明确，因突变因子的随机性很强，采集的信息数据有可能是无效无用的。因此，研发装备质量基因要素突变因子识别技术，可以为装备质量信息系统开发研制提供数据支撑，同时为实现质量监控的信息化和智能化打下坚实基础。
3 探索装备质量突变因子的定量表征方法，实现装备质量基因要素体系完备化
运用基因要素理论对装备质量管理体系进行改进，装备质量基因要素体系的完备性起着关键作用。传统质量管理体系中以主要因素为指标，采用统计分析的方法实现定量描述，这些数据往往采用静态模型来进行处理。所采集的信息只能描述装备质量特性的某一侧面，而不能描述过程性的总体态势，因此，也就难以把握突变因子对质量管理过程的影响。同时，由于信息的不完备性，使得管理信息系统或决策支持系统难以实现智能化。为了发挥质量基因要素体系的最佳效能，实现数据采集与筛选，整序与控制，状态估计，质量属性与行为以及质量态势评估等目标，探索质量突变因子的定量表征方法是十分必要的，以便为突变因子的预控、转移与规避提供定量依据。
4 研发装备质量突变因子的预控规避技术，实现装备质量保证体系的定量化
装备质量管理是一个循序渐进的过程，它通过计划、组织、控制、评估等手段，对装备全寿命、全过程进行质量监测与控制。其中，随机因素的影响往往难以控制，最关键的环节就是如何筛选和确立突变因子及其突变发生的时机。对装备质量管理过程而言，突变因子具有潜在的隐性，传统的筛选方法难以确立突变因子的具体位置和具体环节，基于传统的质量管理理论和装备质量管理的基因要素的理论体系，探索装备质量突变因子控制技术，将有利于实现装备质量管理理论与技术的突破[3]。装备质量管理过程中基因要素的突变具有自身的特点和规律，研发装备质量突变因子的预控转移和规避技术，将有利于完善装备质量保证体系，确保装备质量保证体系中质量信息的真实性，为实现突变因子的有效监控和规避提供实用技术手段。装备质量突变因子的预控规避技术是指为了实现对突变因子的有效控制，借鉴突变论思想，对可能引起突变的基因要素因子进行筛选，并预测其发生突变的概率，以实现对突变因子的有效控制的一种技术方法。该方法的引入，将有利于提高装备研制的质量保证系数，引入质量保证体系后，可以实现质量保证体系的定量化分析，为质量保证策略的制定提高理论依据。研发装备质量突变因子的预控规避技术，将在一定程度上丰富装备质量管理理论体系，为装备质量突变因子的筛选与控制提供可行的方案，为实现质量保证体系的目标提供可行的新技术方法。
5 结 语
在研制阶段装备质量管理过程中，质量突变因子是否会引起突变将预示装备的质量状况。装备质量并不仅仅指装备成品的质量，还有装备研制过程中的装备剩余质量。装备全寿命管理过程的质量是提高最终装备成品质量的重要保证。可见，质量管理过程中突变因子的筛选与控制策略，对于有效监控装备质量起到十分关键的作用。
主要参考文献
[1]赵寿元，乔守怡.现代遗传学[M].北京：高等教育出版社，2006：120-132.
[2]陈宏.基因工程原理与应用[M].北京：中国农业出版社，2004：155-166.
[3]时光.装备研制项目质量基因要素信息谱的拓扑结构研究 [D].烟台：海军航空工程学院，2010.