新工具在军事物流规划中解决不确定性

立即发布

布兰登·麦康奈尔 bmmcconn@ncsu.edu. 919.515.7201

马特·希普曼 matt_shipman@ncsu.edu 919.515.6386.

在严峻环境下的军事部署——无论是人道主义任务还是作战行动——都涉及广泛的后勤规划，这往往会因不可预见的事件而变得复杂。北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的研究人员创建了一个模型，帮助军事领导人更好地解释在行动计划和执行期间的后勤风险和不确定性。

“军队的每个分支机构现在使用企业资源规划（ERP）系统，处理从申请到发货到库存跟踪的申请，”新模型的纸张的相应作者和NC研究助理教授State’s Edward P. Fitts Department of Industrial and Systems Engineering. “These ERP systems make it possible to create computational models that can be used to identify the most efficient means of meeting the military’s logistical needs.

“这些模型在远征行动中将特别有价值，其中军方正在寻求建立其存在 - 及其供应链 - 在受相当数量不确定性的环境中。

”模型,我们不仅可以促进军事的能力有效地确定需要,但也可以在近乎实时的评估风险为了考虑不确定性,“麦康奈尔说,前美国陆军步兵队长曾在伊拉克服役两期。

新型号称为军事物流网络规划系统（MLNP），借鉴了三种信息来源。首先是来自ERP系统的后勤数据。其次是运营数据，例如操作的使命，组织和时间表。第三是关于“任务特定需求”的数据，这意味着对特派团及其环境的后勤要求。例如，在寒冷的潮湿环境中进行的作战操作将具有不同的要求，而不是在热干燥的环境中进行的人道主义任务。

MLNPS还使用两个因素来评估风险并确定风险如何影响军事能力。第一个因素是事件发生的可能性;第二个因素是该事件的后果。例如，如果两个事件的可能性相同，则该模型将更重视可能对军事人员和特派团业绩产生更大不利影响的事件。

麦康奈尔说:“MLNPS使用了所有可用的数据，考虑了风险，然后预测了现实中的物流结果。”“MLNPS可以作为决策规划的辅助工具，允许领导人对计划进行测试，以确定最有利于实施行动的行动方针。”

在执行行动时，也可以使用MLNP，作为在地面上的情况发生变化时发生的或有后勤计划努力的一部分。

麦康奈尔说:“目前，MLNPS是一个强大的概念验证原型，旨在展示能够利用ERP系统的强大计算工具的潜在价值。”“现有的物流工具既宝贵又强大。然而，我不知道还有什么方法可以利用ERP数据，而且在时间紧迫的情况下，还能足够快地进行操作。”

“这项研究为构建基于网络的模型奠定了数学和操作基础，该模型捕捉路由替代方案，并在近乎实时的情况下描述容量规划和弹性分析的解决方案，”Joseph Myers说。陆军研究办公室数学科学部主任，在作战能力发展司令部的陆军研究实验室。“该项目将为军事后勤规划者提供目前流行的后勤规划工具所缺乏的能力。”

纸”,远征军事后勤网络的不确定性和风险评估，“发表在里面国防建模与仿真学报。本文是由Thom Hodgson和James Wilson的Citts Emeritus教授，在工业和系统工程系Fitts emeritus教授;迈克尔凯和云南刘，Fitts部门副教授;Russell King，亨利阿尔菲尔德在FITT部门的杰出教授杰出教授;Greg H. Parlier，Fitts部门的兼职教授;和Kristin Thoney-Barletta，NC州威尔逊纺织大学纺织纺织服装，技术和管理副教授。作者赢得了来自军事行动研究会的最佳纸张的2019年Barchi奖。

这项研究的支持由陆军研究办公室提供，授权号为W911NF1910055。

希普曼-

编辑:研究摘要跟随。

“评估远征军事物流网络中的不确定性和风险”

作者：Brandon M. McConnell，Thom J. Hodgson，Michael G.Kay，Russell E. King，云南刘王，Greg H. Parlier，Kristin Thoney-Barletta和James R. Wilson，北卡罗来纳州立大学

发表：7月10日，国防建模与仿真学报

DOI: 10.1177 / 1548512919860595

文摘:从高强度战斗到人道主义行动，军事远征行动中充满不确定性。这些特派团需要快速规划和决策支持工具，以应对在通常严峻的环境中提供支持所涉及的后勤挑战。美国陆军对企业资源规划(ERP)系统的采用为开发自动化决策支持工具和其他分析模型提供了机会，旨在利用最新可用的后勤数据。该研究提出了一种近乎实时运行的工具，用于评估风险，同时进行能力规划和性能分析，该工具设计用于一套称为军事后勤网络规划系统(MLNPS)的应用程序，该系统此前仅评估平均样本路径。伊拉克自由行动(OIF)期间作战行动的后勤数据推动了在类似地理环境下的紧急情况下的供应请求预测。将非平稳的排队网络模型与启发式物流调度方法相联系，以提供一个考虑不确定性和评估风险的随机框架。