航空航天器生产面临着不同于其他现代工业的问题，总装过程复杂，缺乏适当的跟踪及监督模式；大量技术状态临时变更，对工艺流程和生产稳定性产生较大影响；缺乏必要的方法和手段，以及时统计各类变更对各阶段工艺流程和工序产生的影响；缺乏量化指标，以客观反映变更对生产流程稳定性的影响程度。因此，构建总装生产流程稳定性体系，实现生产流程的指标化管理，从而为识别总装过程的波动，定量评级和分析波动产生的原因及影响，奠定扎实的基础。对于解决当前总装过程中难以量化管理、难以及时监控生产流程稳定系数以及难以判断问题发生后影响的范围等问题，具有很强的实际意义。
1流程稳定性理论的核心
流程稳定性理论通过对航天器生产过程涉及的指标进行分析，建立指标评价标准，构建流程稳定性分析模型，对造成指标波动的原因和影响范围进行识别及判断。该理论分为以下4个核心。
1）构建量化管理的指标体系。依据流程稳定性理论中建设KPI体系的方法和辅助工具，结合星船总装生产特性，构建具备星船总装生产特性的指标量化管理体系。
2）构建参数化的流程稳定性体系。依据指标体系，统计各个指标在实际生产中的参数，并分析参数的标准值，构建参数的合理变化区间。通过识别参数的上下预警值，构建参数的预警区间和警戒区间。
3）构建指导性的流程稳定性体系。通过流程稳定性体系监督生产，识别和分析指标波动预警（警戒）等级、产生的原因和可能的影响范围，并依据指标浮动的程度，整理快速应对解决方案，识别方案的执行效果。建立具有风险识别和指导能力的流程稳定性体系。
4）通过流程稳定性体系优化生产。依据指导性的流程稳定性体系，优化流程稳定性管理体系下的指标结构，并通过优化各项参数引导和监督生产。
2流程稳定性理论的实施
2.1第1阶段——构建量化管理的指标体系
1）确立范围。明确KPI建设的范围，避免范围扩散，使KPI结构平面化。当KPI涉及到过多的指标时，将该建设过程划分成多个子项，在KPI上层区域建设时使用子项的成果。KPI层级分为活动层、基础指标层、综合指标层和决策KPI层。
2）收集活动。遵循KPI建设的范围，收集整理业务涉及的活动，并确保活动覆盖所有的业务，在收集过程中注重活动意义的明确，为后续的基础指标整理奠定良好基础。在活动整理过程中，需对活动的业务属性进行初步的划分，为指标整理建立初步关联。
以某部门为例，将范围内生产流程中涉及的符合该部门生产流程的活动整理在左侧列，并对活动的类型（关键活动、一般活动）进行定义。在收集活动的同时，可以收集该活动已经存在的KPI，避免在后续工作中重复整理指标。关键活动将作为指标细化的重点，也作为重点指标的主要识别对象。
3）整理指标。依据活动，结合实际业务，针对活动建立基础指标。该过程要注重对指标的识别和修正，尤其是重点指标。
指标关联是构建体系的基础，包括活动连带关联、指标亲合关联、管理目标关联、反向完善关联。
以某部门为例，在活动区域分为序号列和活动列，一个序号对应一个活动；在指标区域分为序号列和指标列，一个序号对应一个指标；一个活动可以对应多个指标，即建立指标和活动的追溯关系。
4）划分指标管理属性。分析整理指标，判断是否被已有管理主题覆盖，是否需要增加管理主题。制订关注度，识别重点指标，以便在构建综合指标和决策KPI时有辅助参考，重点指标将作为构建上层指标的必要条件。
以某部门为例，先对指标进行定义，明确指标含义，避免无效的指标；然后对每一个指标指定其管理主题。如果该主题划分不满足实际需求，可以通过自定义主题实现对管理主题的扩充。依据管理意图定义指标的关注度，关注度高的基础指标将作为重点指标的基础。
5）整合综合指标。首先，建立指标关联，依据关联关系进行指标整合，为综合指标构建提供依据5其次，制订管理目标，使已关联指标具有明确的管理目的；最后，确定整合公式，将关联指标最终形成综合指标。
以某部门为例，对具有相同管理主题的指标进行汇总，将具有关联属性的指标整合在一起，以管理意图为依据，为指标明确管理目标，在该过程中可能发现新的具有相同的管理目标的指标，将管理目标相同的指标进行汇总，通过公式生成综合指标。
6）整合关键KPI。首先，建立综合指标关联，从管理要求出发，在这个过程中，要将具有关联关系的综合指标整合在一起，为关键KPI的构建提供依据；然后，整合单管理主题和复合管理主题关键KPI。
以某部门的指标体系建立整合关键KPI为例，对综合指标进行整合，产生关键KPI。将具有关联的综合指标通过公式建立决策KPI。
7）反向完善。上述KPI建立方式为由下至上，旨在整理业务中存在的指标，避免遗漏；但该过程不能有效支持管理意图的表达，需要通过至上而下的方法进行完善，先明确要考核的KPI，再逐层分解至基础指标。
反向完善能发现基础指标的缺失，将作为业务增强的目标，并为后续的KPI建设提供必要的底层支撑。
以某部门为例（见表6），该部门将库存管理作为管理意图进行分解，分解后的指标涉及多个管理主题，将多个管理主题下的综合指标进行汇总，通过公式建立决策KPI。
2.2第2阶段——构建参数化的流程稳定性体系
侧重KPI的统计收集，标准化参数和预警参数的建立。对第1阶段成果数据进行有效性、真实性识别，避免因数据质量导致的KPI失真。标准化参数建立侧重对已统计的KPI进行分析，结合企业现状，将真实体现生产能力的数据作为参数的标准化值，并在建立标准值的基础上结合企业管理要求，形成基于标准化参数的上下线预警参数。
1）合理的指标浮动区间。确立量化管理的合理值，在已统计收集的KPI数据中，将代表企业实际生产能力的良性数据作为合理的指标浮动区间。
2）预警参数区间。确立量化管理的预警值，在已统计收集的KPI数据中，结合生产管理要求，将良性数据中的边缘数据作为预警区间，并对达到且未超过该区间的数据进行等级划分，制订不同的监视和影响方案。
3）警戒参数区间。确立量化管理的警戒值，在已统计收集的KPI数据中，结合生产管理要求，将边缘数据作为警戒区间，并对超过预警范围的数据进行等级划分，制订不同的解决和处理方案。
4）统计收集KPI。明确KPI统计收集的方法，并建立统计收集机制，对各KPI数据的有效性进行判断。
5）整理KPI范围值。对经过数据有效性识别的统计结果进行KPI数据范围统计，形成KPI的范围值。
6）整理指标浮动区间。对KPI范围值进行分析和识别，建立流程稳定性的合理浮动区间、预警参数区间和警戒参数区间。
以某部门为例，针对某一关键KPI，收集该KPI的历史数据，并将该历史数据统计在展现模型中，如图1所示，图1中阴影区域即为该指标范围。在统计指标范围的基础上，整理合理参数、预警参数和警戒参数。依据各项参数划定指标的合理区间、预警区间及警戒区间，如图2所示。当指标在合理范围内时，说明当前指标是符合要求的，流程是稳定的；当指标在预警范围内时，说明当前指标需要重点关注，流程存在不稳定因素，需要跟踪并及时干预；当指标在警戒范围内时，说明当前指标需要干预更正，流程出现较大波动，需要立即实施整改措施。
2.3第3阶段——构建指导性流程稳定性体系
侧重生产过程中量化指标的评价、问题产生的分析和影响范围的判断。侧重预警和警戒识别，并针对预警和警戒等级的不同，整理相应的解决方案，快速应对风险和问题。预警范围以监控、跟踪和影响为主；警戒范围以处理、解决和记录并评估执行结果为主。
1）预警及警戒等级划分。对非合理的量化指标的影响进行评估和跟踪，区分预警和警戒级别，并提供不同的警告提示。
2）方案整理和执行结果评估。为处在预警和警戒级别的指标的跟踪及处理提供指导，并对实施干预措施的执行结果进行评估。
3）识别预警及警戒等级。对各指标的实际值进行统计和收集，并将其和第2阶段形成的该指标的参数范围进行对比，识别当前指标的健康状况，并依据和标准值的对比结果，出具该指标的预警及警戒提示。
4）依据等级进行方案干预。对预警范围内的指标，依据方案提供的监控说明，定期对该指标进行监控，并记录监控结果；对警戒范围内的指标，依据方案提供的处理和解决指导，对该指标进行处理，并记录执行结果。
5）对干预结果进行评估。对执行了监控或者处理的结果进行评估，识别有效的方案和应对机制。
6）对流程稳定性体系中的指标波动和影响范围进行识别。对进入预警和警戒范围的指标进行跟踪，识别并分析其产生的原。因和影响的范围。在第3阶段对参数化的流程稳定性体系中，针对不同的预警和警戒级别，制订相应的解决方案。并通过对指标变化的比较分析，识别原因及影响。以某KPI构成为例，某一指标的变化将影响其他指示，网络图能够清晰地显示指标影响的范围，如图3所示。
2.4第4阶段——通过流程稳定性体系优化来引导和监督企业生产
1）优化参数范围。对已经执行的各项参数，依据管理需求进行调整，以引导企业生产进步。
2）优化效果评估。对优化的流程稳定性体系的监控效果进行评估，识别优化过程中合理和不足的优化范围和优化措施。
3）新的优化提案，依据优化效果评估结果，结合生产管理需求，整理评估新的优化提案，形成持续性优化。
流程稳定性理论注重通过关键KPI的管理，实现对生产的管理，如图4所示。通过对指标的各参数区间的调整，实现引导生产调整的目的和管理。
3结语
流程稳定性理论不仅注重对指标体系的建立和指标影响的分析，更注重通过流程稳定性体系的不断完善，推进企业生产管理，提高企业生产效益。依据流程稳定性理论，建立了库存管理和生产管理的量化管理体系，以生产管理中的某一主题建立了分析模型，识别指标变化的原因和影响范围，建立了相应的预警响应。随着生产管理领域的不断发展和完善，流程稳定性理论将会愈发成熟和完善，成为生产管理的重要理论基础和实现量化管理的重要依据。
