高级数据收集方法建立弹性
德勤表示，在充满挑战的 2020 年之后，全球 A&D 行业收入预计将在今年开始复苏。尽管商业部门受到的影响比国防部门大得多，但加强和保持整个行业的创新取决于其持续适应智能制造技术的意愿。
拥抱数字化转型是在此复苏期间摆脱波动的关键——国防工业在 Quality 4.0 技术方面的成功证明了它们如何在不确定性面前支持弹性。
最近的事件推动了全球数字化转型的努力。然而，进一步进入全球复苏期，这些数字机制不仅是必需品，也是一种标准。数据的展示价值是这种转变的主要驱动力之一。对于 A&D 而言，创建数字线程以将其纳入供应链的数字结构中，连接到制造过程的每个阶段是有价值的。通过数字化制定这一战略，可以释放在面对颠覆时提供稳定性的优势。
质量 4.0 战略采用数据驱动的质量流程方法。但是这些方法需要高质量的精确数据才能有效。计量级蓝光 3D 扫描仪可以收集此类数据，用作关键航空航天部件的数字化仪。
由此产生的数字孪生为更新过时的检查流程提供了机会。
例如，传统的厚度测量方法通常涉及昂贵的破坏性技术，例如切割涡轮叶片等高价值部件。将此检测过程数字化可以节省时间和金钱，并且生成的数据会创建零件验证的数字记录，并伴随其一生。
成功的 A&D 制造商目前使用批处理系统加速在线生产检查，该系统能够自动机器人从与可编程逻辑控制器接口站集成的自动化 3D 扫描仪中转移零件。该机器使用先进的计算来快速确定关键部件是否通过检查。
通过这种形式的自动化增强检测过程，减少了检测较小组件所需的时间。
然而，对于较大的零件和组件，A&D 制造商通过更大的自动化 3D 扫描和检测解决方案或配备蓝光 3D 扫描系统的自动导引车实现了同样的改进。
自动化通过减少重复、创建可重复的流程和消除人为错误来帮助制造商管理质量流程。
采用自动化战略的 A&D 公司正在获得优势并加强行业的反弹，同时保护其未来——通过使用技术在国外竞争中保持领先。
质量 4.0 计划使用数据来衡量质量并分析、预测和解决业务挑战。例如，使用 3D 测量数据执行趋势分析会揭示模式，这些模式提供智能以准确预测趋势以规划和纠正制造过程。在识别出趋势、加工问题、表面缺陷和几何异常后，这些数据将成为终身跟踪零件的数字文档。暴露的洞察力促进了成功的商业决策。
通过跟踪生产过程中的微小偏差并在制造不合格零件之前解决根本原因，制造商可以在问题出现之前预测和解决问题。
该行业可以更智能地向前发展，从更好的技术中获得更好的信息。随着质量流程的进步不断重塑技术与人类之间的关系，它们也将继续降低成本。通过自动化繁琐的流程，质量 4.0 技术为人类提供了更多专注于推进工程、质量和安全的能力。
采用先进的数据收集方法和策略将有助于航空航天业的复苏、毅力和复原力。
自动化控制系统