数字化质量管理在飞机制造中的应用

1/1数字化质量管理在飞机制造中的应用第一部分数字化质量管理概念概述 2第二部分数字化质量管理在飞机制造中的优势 4第三部分数字化质量管理方法应用 6第四部分数据采集与分析技术支撑 9第五部分数字化质量追溯与管理 12第六部分质量可视化与风险识别 15第七部分数字化质量管理体系建设 17第八部分未来发展趋势与展望 20

第一部分数字化质量管理概念概述数字化质量管理概念概述

数字化质量管理(DQM)是利用数字化技术和工具，在产品生命周期的各个阶段系统性地管理质量的一套方法和实践。它将传统质量管理方法与先进的数字化技术相结合，如大数据分析、人工智能(AI)和物联网(IoT)。

DQM的关键特征

*数据驱动：DQM利用数据来支持决策制定，提高质量管理过程的准确性和效率。

*实时监控：DQM系统可以实时监控和分析质量数据，提供对生产过程的即时洞察力。

*预防性质量：DQM通过预测和识别潜在的质量问题，主动管理质量，而不是事后补救。

*闭环反馈：DQM促进所有相关利益相关者之间的闭环反馈，包括供应商、制造商和客户。

*持续改进：DQM提供基于数据的见解，用于持续改进质量管理流程和产品质量。

DQM在飞机制造中的好处

*提高质量：DQM能够通过实时监控、预防性质量以及基于数据的决策制定来提高产品质量。

*降低成本：DQM通过减少缺陷和返工，降低生产成本。

*缩短上市时间：DQM通过优化生产流程和加速决策制定，缩短将产品推向市场所需的时间。

*提高客户满意度：DQM确保交付高品质的产品，提高客户满意度和忠诚度。

*遵守法规：DQM有助于遵守行业法规和标准，例如航空航天行业中的AS9100。

DQM在飞机制造中的应用

DQM在飞机制造中得到了广泛应用，包括：

*质量数据收集和分析：从传感器、检查设备和企业系统收集和分析实时质量数据。

*缺陷管理：使用AI和机器学习来自动检测和分类缺陷，并跟踪缺陷的根本原因。

*预防性维护：利用传感器数据和预测分析来预测设备故障，并采取预防性措施。

*数字化审计和合规管理：使用数字化工具来管理审计和合规流程，确保质量标准得到遵守。

*供应商质量管理：与供应商合作，建立数字化质量管理系统，确保供应链中的质量标准。

结论

DQM是飞机制造业的一项变革性技术，它为提高质量、降低成本、缩短上市时间和提高客户满意度提供了巨大的潜力。通过利用数据驱动的方法、实时监控、预防性质量和闭环反馈，飞机制造商可以大幅改善其质量管理流程，并交付符合最高标准的产品。第二部分数字化质量管理在飞机制造中的优势关键词关键要点主题名称：数字化质量管理提升生产效率

1.数字双胞胎和实时监控，使工程师能够在设计阶段识别和解决潜在问题，从而减少对物理原型的依赖并加快生产时间。

2.自动化质量检查和数据分析工具，例如计算机视觉和机器学习，减少了人工检查时间，提高了缺陷检测的准确性和效率。

3.预测性维护和健康监测系统，通过对飞机组件进行实时监控和数据分析，预测故障并计划维修，从而最大限度地减少停机时间并提高生产效率。

主题名称：数字化质量管理确保产品质量

数字化质量管理在飞机制造中的优势

1.提高数据准确性和可追溯性

*数字化工具可以自动收集和存储数据，消除人为错误和数据错误。

*可追溯性功能允许跟踪质量问题到其根源，便于采取纠正措施。

2.实时质量监控

*实时传感器和监控系统提供持续的质量反馈，使操作员能够快速识别和解决问题。

*这有助于防止缺陷产品进入生产线，从而提高产品质量和安全性。

3.增强协作和透明度

*数字化质量管理平台使所有利益相关者能够访问相同的质量数据和信息。

*这促进协作，允许团队成员快速沟通和解决质量问题。

4.减少纸张使用和简化流程

*数字化工具取代了传统的纸质记录，减少了环境影响并简化了工作流程。

*自动化流程，例如质量检查和审核，提高了效率并减少了错误。

5.提高可预测性和效率

*数字化质量管理系统使用数据分析来识别趋势和预测潜在的质量问题。

*这使制造商能够采取主动措施，防止缺陷，从而提高可预测性并优化生产效率。

6.降低返工和报废成本

*实时质量监控和预防性措施有助于减少缺陷产品，从而降低返工和报废成本。

*提高产品质量可以节省材料、劳动力和其他与质量相关费用。

7.提高客户满意度和品牌声誉

*交付高质量的飞机至关重要，因为它直接关系到乘客和客户的安全。

*数字化质量管理有助于确保产品满足既定的标准，从而提高客户满意度和维护品牌声誉。

8.符合法规要求

*航空业受到严格的法规约束。数字化质量管理系统有助于企业满足这些要求，提供证据以证明对质量的承诺和合规性。

数字化质量管理的定量优势

根据波音公司的研究，数字化质量管理措施可产生以下定量优势：

*缺陷减少50%

*返工成本减少30%

*上市时间缩短15%

*客户满意度提高20%

结论

数字化质量管理在飞机制造中提供了显着的优势。通过提高数据准确性、实时监控、增强协作、简化流程和提高可预测性，企业可以提高产品质量、降低成本、提高客户满意度并满足法规要求。随着技术的不断发展，数字化质量管理将继续在飞机制造业中发挥越来越重要的作用。第三部分数字化质量管理方法应用关键词关键要点主题名称：全面集成数字化信息系统

1.建立数字化质量管理平台，整合设计、制造、检验等全流程数据，实现信息的互联互通和共享。

2.利用大数据分析技术，分析质量数据，识别潜在问题和改进领域，优化生产工艺和质量控制流程。

3.应用物联网技术，实时监测生产设备和产品质量，及时发现异常情况并采取纠正措施。

主题名称：智能检测和分析

数字化质量管理方法应用

数字化质量管理在飞机制造中的应用，主要体现在以下几个方面：

1.基于数据的实时质量监控

数字化质量管理系统通过与传感器、自动化设备和生产线系统集成，能够实时收集和分析生产过程中产生的质量数据。这些数据包括：

*部件尺寸和公差测量

*表面质量检测

*过程参数监控

*操作员绩效监控

通过对这些数据的实时分析，数字化质量管理系统能够及时发现生产中的偏差和缺陷，并向相关人员发出预警，从而能够快速响应和采取纠正措施，防止问题扩大化。

2.集成质量管理体系

数字化质量管理系统将飞机制造中的所有质量管理流程整合在一个平台上，包括：

*质量计划制定和管理

*过程控制和检验

*缺陷管理和纠正措施

*供应商管理

*客户投诉处理

通过集成这些流程，数字化质量管理系统能够提供一个全面的质量管理视图，并促进各部门之间的协作和信息共享。

3.基于模型的质量预测

数字化质量管理系统利用机器学习和高级分析算法，基于历史数据和实时生产数据建立质量预测模型。这些模型能够：

*识别潜在的质量风险

*预测产品质量趋势

*优化生产工艺参数

*提高质量一致性

通过使用基于模型的质量预测，飞机制造商能够提前识别并解决质量问题，从而提高产品质量和生产效率。

4.智能缺陷识别和分类

数字化质量管理系统利用计算机视觉和人工智能技术，能够自动识别和分类生产中的缺陷。这些系统能够：

*检测细小和难以发现的缺陷

*将缺陷分类为不同的类型

*分析缺陷模式和趋势

通过智能缺陷识别和分类，数字化质量管理系统能够帮助飞机制造商更准确和高效地识别和解决质量问题，从而提高产品质量和安全性。

5.基于云的质量管理平台

数字化质量管理系统通常基于云平台，提供以下优势：

*随时随地访问质量数据

*促进跨团队和跨部门的协作

*提高质量管理系统的可扩展性和灵活性

*降低硬件和维护成本

基于云的质量管理平台使飞机制造商能够实现远程质量监控、实时数据分析和跨团队协作，从而提高质量管理效率和最终产品质量。

数字化质量管理实施效果

数字化质量管理在飞机制造中的实施带来了显著的效益，包括：

*缺陷率显著降低

*生产效率提高

*产品质量和一致性提高

*合规性和客户满意度提高

*运营成本降低

通过数字化质量管理方法的应用，飞机制造商能够实现精益生产、提高产品质量和降低成本，从而增强竞争力并保持行业领先地位。第四部分数据采集与分析技术支撑关键词关键要点物联网传感器

1.传感器遍布飞机各处，实时监测关键参数，例如温度、振动和压力。

2.传感器数据传输至中央平台，用于实时监控飞机状态和故障检测。

3.基于物联网的传感器系统支持预测性维护和健康管理，通过识别潜在问题并优化维护计划来减少停机时间。

云计算和边缘计算

1.云计算平台收集和存储海量传感器数据，用于分析和趋势预测。

2.边缘计算设备在飞机上本地处理数据，减少延迟并提高实时决策能力。

3.云和边缘协作优化数据处理效率，同时确保数据安全和隐私。

大数据分析和人工智能

1.大数据分析技术处理大量传感器数据，识别模式和异常情况。

2.人工智能算法用于预测维护需求，优化制造工艺，并从历史数据中获取见解。

3.基于人工智能的工具帮助质量工程师快速识别和解决问题，提高产品质量。

数据可视化

1.交互式仪表盘和可视化工具以直观的方式呈现数据，使质量工程师轻松识别趋势和异常。

2.可视化工具支持协作和透明度，促进质量改进的跨职能团队讨论。

3.数据可视化提高了对质量绩效和潜在问题的意识，从而加快了决策制定。

数字孪生

1.数字孪生是在虚拟环境中创建飞机的数字表示，用于模拟和测试不同场景。

2.数字孪生支持质量工程师提前识别潜在缺陷，并优化飞机设计和制造工艺。

3.通过数字孪生进行虚拟测试有助于减少物理原型制作的需要，从而降低成本和缩短开发时间。

区块链技术

1.区块链技术提供了一个安全且不可变的平台，用于记录和跟踪飞机维护和质量数据。

2.区块链确保数据真实性和透明度，促进供应链协作和信任。

3.基于区块链的解决方案支持质量问题的可追溯性，增强了责任感和预防措施。数据采集与分析技术支撑

数字化质量管理在飞机制造中的应用，离不开强大的数据采集与分析技术支撑。

数据采集技术

*传感器和仪器：在制造过程中安装各种传感器和仪器，实时采集飞机部件和组件的关键质量参数，如尺寸、形状、压力和温度。

*视觉检测系统：利用计算机视觉技术，对飞机部件和组件进行非接触式检测，识别缺陷和异常。

*激光扫描仪：使用激光扫描仪，快速准确地获取飞机部件和组件的详细三维几何数据。

*射频识别（RFID）和条形码：使用RFID和条形码技术，跟踪飞机部件和组件的生产流程，收集相关质量数据。

数据分析技术

*统计分析：对采集的数据进行统计分析，识别质量趋势和异常值，并评估制造过程的稳定性。

*过程控制图：建立过程控制图，监控关键质量参数的波动情况，及时发现潜在的质量问题。

*机器学习算法：利用机器学习算法，建立预测模型和分类器，对飞机部件和组件的质量进行预测和分类。

*数据挖掘技术：通过数据挖掘技术，从大量质量数据中提取有价值的信息，发现隐藏模式和趋势。

*大数据分析平台：建立大数据分析平台，整合来自不同来源和格式的质量数据，进行全面分析和可视化。

具体应用

*缺陷检测：利用视觉检测系统和机器学习算法，自动检测飞机部件和组件的表面缺陷，如划痕、凹痕和变形。

*尺寸和几何验证：使用激光扫描仪和统计分析，验证飞机部件和组件的尺寸和几何形状，确保其符合设计要求。

*预测性维护：基于传感器数据和机器学习模型，预测飞机部件和组件的失效风险，提前进行维护，防止故障发生。

*工艺鲁棒性优化：利用大数据分析和数据挖掘技术，分析影响飞机部件和组件质量的工艺因素，优化制造工艺的鲁棒性。

*质量改进决策支持：整合质量数据和分析结果，为质量管理人员提供决策支持，识别质量问题根源，制定改进措施。

效益

*提高质量检测效率和准确性

*缩短生产周期时间

*减少返工和报废，降低生产成本

*提高飞机产品的质量和可靠性

*改善客户满意度，提升企业品牌声誉第五部分数字化质量追溯与管理关键词关键要点数字化质量追溯

1.建立全面数字化质量追溯系统：利用物联网、云计算和区块链技术，建立涵盖原材料采购、生产制造、组装测试、交付使用的全流程数字化质量追溯体系。

2.实时监控和数据分析：通过传感器、智能设备和数据分析平台，实时监测生产过程中的质量数据，及时发现并处理潜在质量问题。

3.自动化质量检测与识别：运用人工智能技术，建立自动化质量检测系统，利用图像识别、机器学习等算法对产品进行快速、准确的缺陷识别。

数字化质量管理

1.质量管理流程数字化：将质量管理流程数字化，实现质量计划、审核、整改等环节的在线实施和高效协作。

2.质量标准数字化表达：采用数字化语言对质量标准进行表达和管理，方便计算机识别和执行，提高质量控制的自动化程度。

3.数据驱动质量改进：利用数字化质量管理系统收集和分析数据，识别质量瓶颈，制定基于数据的质量改进计划。数字化质量追溯与管理

数字化质量追溯与管理通过数字化技术实现飞机制造过程中质量数据的全面收集、存储、分析和共享，确保产品质量的可追溯性和可审核性。

一、质量数据收集

飞机制造过程中涉及海量的质量数据，包括原材料、零部件、加工过程、装配过程和测试过程。数字化质量管理系统利用传感器、自动化系统和移动设备实时收集这些数据。

二、数据存储与管理

收集到的质量数据存储在数字化的数据库中，并进行标准化和结构化处理。通过数据仓库和数据湖等技术，实现数据集中化存储和关联分析。

三、质量分析与决策

数字化质量管理系统使用数据分析技术，对质量数据进行统计分析、趋势分析和预测分析。分析结果用于识别质量问题、发现质量趋势和优化质量流程。

四、质量追溯与审计

系统记录每个产品和流程的详细质量记录，通过质量追溯功能，可以快速追溯到任何原材料、零部件或工艺环节，定位质量问题根源。数字化质量审计工具可自动生成审计报告，提高审计效率和透明度。

五、质量改进

数字化质量管理系统提供基于数据的质量改进建议，例如识别质量瓶颈、优化工艺参数和改进质量控制措施。通过质量闭环管理，持续提升飞机制造质量。

六、案例分析

波音公司在787梦想飞机的制造中实施了数字化质量管理系统，实现了以下成果：

*提高质量可追溯性：通过传感器和自动化系统，实时收集飞机制造过程中约100万个数据点。

*大幅减少缺陷率：利用数据分析技术识别并预测潜在质量问题，将缺陷率降低了25%以上。

*缩短生产周期：通过数字化质量控制，简化了装配流程，缩短了飞机生产周期约20%。

*提升产品安全性：持续监测和分析质量数据，确保飞机部件和系统的安全性。

七、发展趋势与展望

数字化质量管理在飞机制造中具有广阔的发展前景，主要趋势包括：

*人工智能和机器学习的应用：利用人工智能算法对质量数据进行深度分析，提高缺陷检测和预测的准确性。

*区块链技术的应用：建立基于区块链的质量数据管理体系，确保数据安全性和不可篡改性。

*数字化孪生技术的应用：通过建立飞机制造过程的数字化孪生，虚拟模拟和评估质量风险。

*质量4.0的实现：将数字化质量管理与智能制造、云计算和物联网等新兴技术相结合，实现飞机制造质量管理的数字化变革。第六部分质量可视化与风险识别关键词关键要点【质量可视化与风险识别】

1.实时数据采集：通过传感器、仪表和自动化系统收集生产过程中的关键质量数据，实现对飞机制造过程的实时监测。

2.数据分析和可视化：利用大数据技术对收集到的数据进行分析和可视化，生成直观的图表和仪表盘，以便于管理人员和工程师快速识别质量偏差。

【风险识别】

质量可视化与风险识别

数字化质量管理在飞机制造业中的应用离不开质量可视化和风险识别等关键技术。质量可视化和风险识别是数字化质量管理的核心组成部分，以下对其进行详细介绍：

质量可视化

质量可视化是指利用可视化技术将飞机制造过程中的质量数据和信息直观地呈现出来，以便相关人员能够快速、有效地识别和解决质量问题。质量可视化在飞机制造中的应用主要有以下几个方面：

1.质量仪表盘：质量仪表盘是将飞机制造过程中的关键质量指标（KPI）以图表或图形的形式直观地展示出来。质量仪表盘可以帮助相关人员实时了解飞机制造过程的质量状况，并及时发现质量问题。

2.过程可视化：过程可视化是指将飞机制造过程中的关键工序和步骤的可视化数据映射到三维模型或虚拟现实场景中，以全面了解飞机制造的全过程。过程可视化可以帮助相关人员识别并消除过程中的缺陷和风险。

3.缺陷可视化：缺陷可视化是指利用可视化技术将飞机制造过程中发现的缺陷以图形或图像的形式呈现出来。缺陷可视化可以帮助相关人员清楚地了解飞机制造过程中的缺陷类型和分布情况，并针对性的采取纠正措施。

风险识别

风险识别是指识别和评估飞机制造过程中可能存在的风险，并将风险控制在可接受的范围内。风险识别在飞机制造中的应用主要有以下几个方面：

1.风险评估：风险评估是识别和评估飞机制造过程中可能存在的风险，并对风险进行定量或定性分析，以确定风险的发生概率和严重程度。风险评估可以帮助相关人员了解飞机制造过程中的关键风险，并制定相应的风险应对措施。

2.风险监控：风险监控是指对飞机制造过程中的风险进行持续的监控和评估，以确保风险得到有效的控制和缓解。风险监控可以帮助相关人员及时发现和处理新的风险或已识别风险的变化情况。

3.风险沟通：风险沟通是指将飞机制造过程中的风险信息向相关人员进行有效的传达和沟通，以便相关人员能够了解风险并采取适当的行动。风险沟通可以帮助相关人员提高对风险的认识，并促进风险的管理和控制。

质量可视化和风险识别在飞机制造中的应用示例

1.缺陷可视化：一家飞机制造商利用缺陷可视化技术，将飞机制造过程中发现的缺陷映射到飞机的三维模型上。通过可视化，制造商可以清楚地了解缺陷的类型和分布情况，并针对性的采取纠正措施，显著减少了缺陷数量。

2.风险评估：一家飞机制造商利用风险评估技术，识别和评估飞机制造过程中可能存在的风险。通过风险评估，制造商确定了关键风险，并制定了相应的风险应对措施，有效地降低了飞机制造过程中的风险。

总结

数字化质量管理在飞机制造中的应用离不开质量可视化和风险识别等关键技术。质量可视化和风险识别可以帮助飞机制造商全面了解飞机制造过程的质量状况和风险情况，从而提高质量管理水平，降低飞机制造过程中的风险，确保飞机产品的质量和安全。第七部分数字化质量管理体系建设关键词关键要点数字化质量管理体系框架

1.建立统一的数据标准和接口，实现数据在企业内部无缝流转和共享。

2.打通产品全生命周期的质量数据流，实现从设计、生产、交付到运维的全过程质量追溯和分析。

3.建立全面覆盖质量管理全过程的数字化流程体系，提高质量管理的效率和透明度。

质量数据采集与分析

1.利用物联网、传感器和实时数据采集技术，实现质量数据的自动化采集和实时传输。

2.通过大数据和机器学习算法进行数据分析，挖掘质量规律和趋势，发现潜在质量风险。

3.建立数据可视化平台，提供直观易懂的质量数据展示和分析结果，辅助管理人员做出决策。数字化质量管理体系建设

数字化质量管理体系是数字化质量管理的基础，是实现质量管理数字化转型的关键。它需要涵盖质量管理全过程，包括质量计划、质量控制、质量保证和质量改进。

质量计划

数字化质量管理体系应提供一个数字化平台，以制定和管理质量计划。该平台应支持以下功能：

*制定质量目标和指标

*识别和评估风险

*制定质量控制措施

*分配责任和资源

质量控制

数字化质量管理体系应提供工具和技术，以实现有效的质量控制。该体系应支持以下功能：

*实时监控关键质量指标

*识别和记录缺陷

*分析缺陷数据以找出根本原因

*实施纠正措施和预防措施

质量保证

数字化质量管理体系应提供手段，以确保产品和服务的质量符合要求。该体系应支持以下功能：

*审核和检查质量控制流程

*评估质量管理体系的有效性

*识别和解决质量改进机会

质量改进

数字化质量管理体系应促进持续的质量改进。该体系应支持以下功能：

*收集和分析质量数据

*识别质量改进机会

*制定和实施质量改进计划

*跟踪和评估质量改进结果

数字化工具和技术

数字化质量管理体系的建设需要利用各种数字化工具和技术，包括：

*质量管理软件：提供一个中央平台，管理质量计划、控制和改进。

*传感器和物联网(IoT)：实时监控质量指标，检测缺陷。

*大数据分析：分析缺陷和质量数据，找出根本原因并识别改进机会。

*人工智能(AI)：自动化质量控制任务，提高缺陷检测和预测的准确性。

*云计算：提供可扩展、灵活的平台，支持数字化质量管理体系。

数字化质量管理体系建设的关键步骤

数字化质量管理体系的建设是一个多阶段的过程，需要以下关键步骤：

*制定数字化转型战略：明确数字化转型目标，确定优先事项。

*评估当前质量管理体系：识别数字化机会和差距。

*选择和实施质量管理软件：评估和选择符合需求的软件解决方案。

*整合数字化工具和技术：将传感器、物联网、大数据分析和AI集成到质量管理流程中。

*培训和人员发展：确保员工具备必要的技能和知识，以支持数字化转型。

*持续改进和优化：定期审查和评估质量管理体系，并进行必要改进。

数字化质量管理体系的预期收益

通过数字化质量管理体系，飞机制造企业可以实现以下收益：

*提高质量和合规性

*减少缺陷和返工

*优化质量控制成本

*缩短上市时间

*增强客户满意度

*提升品牌声誉第八部分未来发展趋势与展望关键词关键要点数字化质量管理在飞机制造中的应用：未来发展趋势与展望

主题名称：人工智能与机器学习

1.应用人工智能和机器学习算法，从飞机制造过程中生成的大量数据中识别缺陷和异常模式。

2.利用预测分析技术，提前预测潜在的质量问题，并采取预防性措施。

3.开发智能化质量控制系统，自动化检查和检测过程，提高效率和准确性。

主题名称：数字化设计与仿真

未来发展趋势与展望

随着数字化技术持续进步和航空航天工业的不断发展，数字化质量管理在飞机制造领域的应用将呈现以下主要趋势：

1.全面集成与实时监控

数字化质量管理平台将与飞机制造各个环节全面集成，形成一个互联互通、实时监控的质量管理体系。通过物联网(IoT)传感器、自动化数据采集系统和人工智能(AI)技术，质量数据将实时收集、处理和分析，实现对生产过程全方位监测和及时预警。

2.数据驱动的质量分析与预测

大数据与分析技术在数字化质量管理中的应用将进一步深化。通过对海量历史和实时质量数据的挖掘与分析，可以识别关键质量影响因素、建立质量预测模型和制定预防性质量措施。这将助力企业实现从反应式质量控制向主动质量预测和预防的转变。

3.智能缺陷检测与自动纠正

图像识别、机器视觉和深度学习等智能技术将在数字化质量管理中发挥更广泛的作用。通过部署智能缺陷检测系统，可以自动识别和分类缺陷，提高检测效率和准确性。同时，通过与机器人技术结合，智能缺陷自动纠正将成为可能，进一步提升生产效率和产品质量。

4.供应链数字化与协同质量管理

数字化质量管理将延伸至整个飞机制造供应链。通过建立供应商质量管理平台，实现与供应商之间的质量信息共享、协同管理和质量追踪。这种供应链数字化将提升整体质量管控水平，减少质量风险和延误。

5.质量与业务智能的融合

数字化质量管理与业务智能系统将融合，实现质量数据与企业运营数据之间的关联分析。通过质量绩效指标和决策支持工具，企业领导者可以基于数据洞察做出明智的决策，优化质量管理流程并提高整体业务绩效。

6.个性化质量管理

数字化质量管理将变得更加个性化，适应不同飞机制造企业的特定需求。通过模块化平台和可定制配置，企业可以根据自身特点和工艺流程，建立满足自身需求的数字化质量管理体系。

7.监管合规与标准化

数字化质量管理将加速飞机制造行业的监管合规和标准化进程。通过符合行业标准和法规要求的数字化平台，企业可以提高质量管理透明度、可追溯性和合规性，确保产品质量符合监管要求。

8.人机交互与协作

数字化质量管理将增强人机交互和协作。通过移动应用、定制仪表