三維天地：以數(shù)據(jù)智慧服務(wù)中國航空航天，為AI應(yīng)用場景打下數(shù)字基石

2025-12-12

在航空航天這一尖端領(lǐng)域，每一次飛行器的騰空而起，背后是數(shù)以萬計的精密測試、海量數(shù)據(jù)的嚴謹分析與全鏈條質(zhì)量的無懈可擊。面對日益復(fù)雜的型號研制、嚴苛的安全合規(guī)與極致的效率挑戰(zhàn)，如何基于高質(zhì)量、體系化的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的協(xié)同創(chuàng)新與智能管控，已成為航天筑夢人制勝未來的關(guān)鍵。

三維天地，憑借其業(yè)界領(lǐng)先的檢驗檢測信息化管理軟件（SW-LIMS）與數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺（DAM），為航空航天企業(yè)提供全域融合、自主可控的一體化數(shù)字解決方案，不僅夯實數(shù)據(jù)根基，更為AI技術(shù)在研發(fā)、試驗與管理的深度應(yīng)用構(gòu)筑起堅實可靠的數(shù)字基石。

一、直面挑戰(zhàn)：破解航空航天數(shù)據(jù)與質(zhì)量管理核心痛點，筑牢AI應(yīng)用數(shù)據(jù)根基

航空航天行業(yè)數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、高敏感、強關(guān)聯(lián)、嚴標準的特點，而這些高質(zhì)量、高價值的數(shù)據(jù)正是訓(xùn)練可靠AI模型、實現(xiàn)智能決策的前提。實驗室作為研發(fā)與驗證的核心，業(yè)務(wù)類型繁雜（材料理化、環(huán)境可靠性、無損檢測等），且需遵循CNAS、NADCAP、DIAC等多重標準。與此同時，跨集團、院所、供應(yīng)商的協(xié)同效率，核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全管控、合規(guī)治理與價值挖掘，皆對企業(yè)數(shù)字化能力提出極高要求，也直接決定了AI場景落地的可行性與有效性。三維天地產(chǎn)品體系直擊以下痛點：

1. 數(shù)據(jù)孤島與協(xié)同壁壘?？缦到y(tǒng)數(shù)據(jù)不通，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)不一致，影響研制效率，更阻礙了跨域數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與AI模型的協(xié)同訓(xùn)練。
2. 質(zhì)量管控與合規(guī)壓力。試驗過程人工干預(yù)多，標準執(zhí)行難統(tǒng)一，審計追溯工作繁重，難以形成標準化、可追溯的高質(zhì)量數(shù)據(jù)流供AI分析。
3. 海量數(shù)據(jù)價值待挖掘。試驗數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)分散，缺乏深度分析與智能應(yīng)用，AI算法因缺乏優(yōu)質(zhì)、規(guī)整的輸入數(shù)據(jù)而難以發(fā)揮實效。
4. 安全與自主可控剛需。涉及國防軍工與核心技術(shù)的數(shù)據(jù)，要求絕對安全與國產(chǎn)化支持，AI模型的訓(xùn)練與應(yīng)用必須在安全可信的閉環(huán)環(huán)境中進行。

二、核心解決方案：雙平臺驅(qū)動，構(gòu)建“質(zhì)量+數(shù)據(jù)”智能閉環(huán)，賦能AI場景落地

三維天地創(chuàng)新性地將SW-LIMS與DAM深度融合，形成覆蓋從微觀試驗到宏觀決策的完整能力矩陣，不僅管理數(shù)據(jù)，更致力于打造服務(wù)于AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與智能化應(yīng)用場景。

1. SW-LIMS：打造智能化、合規(guī)化的高端實驗室中樞，生成AI可用高質(zhì)量數(shù)據(jù)

全生命周期質(zhì)量管理與數(shù)據(jù)溯源：實現(xiàn)對“人、機、料、法、環(huán)、測”的全要素數(shù)字化管理。通過唯一標識（二維碼/RFID）對試樣從接收、加工、測試到處置進行全程追蹤，確保業(yè)務(wù)可知、可控、可預(yù)測，并形成完整、可信的數(shù)據(jù)鏈條，為AI分析提供時序清晰、背景明確的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源。
標準合規(guī)與數(shù)據(jù)權(quán)威：內(nèi)置航空航天專業(yè)試驗項目庫與標準庫，自動匹配合規(guī)要求，一鍵生成符合國內(nèi)外多種認證的標準報告。數(shù)據(jù)分層分級管理，確保用于AI訓(xùn)練與分析的數(shù)據(jù)具備標準一致性與法規(guī)符合性。
智能檢測與實時預(yù)警，融合AI分析：通過專業(yè)化設(shè)備數(shù)據(jù)采集平臺（DCP），實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)自動采集?；谝?guī)則與閾值進行結(jié)果自動判定與異常預(yù)警。更集成AI能力，支持無損檢測圖像在線智能分析（如電鏡圖測量、標注），極大提升效率與準確性。
知識沉淀與協(xié)同共享：打通與PLM、MES、ERP等系統(tǒng)的壁壘，實現(xiàn)項目數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)與故障案例的結(jié)構(gòu)化沉淀與復(fù)用，賦能研發(fā)與生產(chǎn)，也為故障預(yù)測、工藝優(yōu)化等AI模型提供豐富的訓(xùn)練樣本。

2. DAM：構(gòu)筑安全、協(xié)同、智能的企業(yè)級數(shù)據(jù)基石，激活數(shù)據(jù)AI潛能

全方位安全保障與合規(guī)管控：建立完善的分級分類保護與“三員管理”體系，滿足涉密信息系統(tǒng)分級保護要求，確保航空航天核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)全流程可控、可追溯，為AI應(yīng)用提供安全可靠的運行環(huán)境。
多級協(xié)同與標準統(tǒng)一：基于多租戶架構(gòu)，支撐集團、院所、供應(yīng)商間的敏捷協(xié)同。通過統(tǒng)一主數(shù)據(jù)標準與分發(fā)機制，確保供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)一致性與高效流轉(zhuǎn)，構(gòu)建跨組織的高質(zhì)量協(xié)同數(shù)據(jù)集。
全景數(shù)據(jù)治理與可信基石：構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)“全景地圖”，通過元數(shù)據(jù)管理、可視化血緣分析，實現(xiàn)從合同到財務(wù)的全鏈路數(shù)據(jù)關(guān)系追溯與異常根因定位，強力支撐內(nèi)控與審計，確保輸入AI模型的數(shù)據(jù)清潔、可靠、血緣清晰。
智能分析與AI服務(wù)共享：平臺集成大數(shù)據(jù)與AI引擎，提供從拖拽式分析到復(fù)雜模型開發(fā)的全套工具。支持基于高質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)算預(yù)測、風(fēng)險預(yù)警、壽命預(yù)估等智能模型，并通過服務(wù)目錄將模型能力與數(shù)據(jù)服務(wù)安全、有序地共享給業(yè)務(wù)系統(tǒng)，直接驅(qū)動研發(fā)設(shè)計優(yōu)化、試驗方案智能推薦、質(zhì)量風(fēng)險提前預(yù)警等AI應(yīng)用場景，促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值變現(xiàn)。

三、獨特核心價值：賦能航空航天智能升級與自主可控未來

1. 深厚的行業(yè)積淀與高質(zhì)量數(shù)據(jù)場景理解。產(chǎn)品功能深度適配航空航天復(fù)雜工藝與多標合規(guī)場景，深刻理解行業(yè)特殊需求，確保解決方案能產(chǎn)出符合AI應(yīng)用要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
2. 一體化“LIMS+DAM”數(shù)字基座。獨有雙平臺組合，實現(xiàn)從試驗終端原始數(shù)據(jù)獲取到管理決策智能分析的全鏈路貫通，為AI應(yīng)用提供從數(shù)據(jù)采集、治理到服務(wù)化的完整支撐。
3. 領(lǐng)先的技術(shù)架構(gòu)與AI就緒能力。具備PB級數(shù)據(jù)處理、智能化分析、全棧安全防護能力，平臺原生集成AI框架與工具，兼顧強大性能、安全可靠與AI應(yīng)用就緒性。
4. 全面國產(chǎn)化適配。深度適配主流國產(chǎn)芯片、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及中間件，滿足航空航天領(lǐng)域自主可控的戰(zhàn)略要求，保障AI技術(shù)棧的安全可信。
5. 成熟的AI場景化落地實踐。將AI能力切實嵌入研發(fā)、檢測與質(zhì)量管理的具體業(yè)務(wù)流程，基于平臺匯聚的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，驅(qū)動業(yè)務(wù)優(yōu)化與創(chuàng)新，實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)管理”到“數(shù)據(jù)智能”的跨越。

三維天地，致力于成為航空航天企業(yè)最值得信賴的數(shù)字化伙伴。讓我們攜手，以堅實的數(shù)據(jù)基石、智能的質(zhì)量管控與前瞻的AI應(yīng)用賦能，護航國之重器，共筑飛天夢想。