来源：保障前沿
大数据将使战争形态和作战样式发生重大改变，并成为战斗力和保障力生成的核心要素。美军认为，大数据已经渗入到装备保障的每项能力中，并成为执行任务的关键。对数据搜索、分析、处理的争夺，将是赢得战争的决定因素。大数据拥有很多优势，它可使信息简单易懂并快速应用，更有针对性地支持特定任务、行动和服务，对大数据进行细致分析能大幅度改进决策过程，提高服务保障质量。为此，美军将大数据的开发应用作为提升保障指挥管理效能的重要手段。
一、完善大数据建设策略
，美军在原有的大数据研究与发展倡议的基础上，积极出台新的发展策略。4月，美国陆军研究实验室（ARL）发布了《-技术实现计划》，重点关注大数据的研究分析，将分析学以合适的规模、速度和准确度应用于决策，以获得更多信息和情报，让大数据为军队服务。同样是在4月，美国陆军发布了云计算战略报告。报告概述了美国陆军未来的云计算战略目标。云服务将提高信息技术效率和网络安全，提高陆军与其他军种及盟军合作伙伴的互操作能力，与此同时使陆军更快地采用新技术。美国陆军将支持一系列以云为中心的关键项目，包括跨部门联合信息环境、情报部门信息技术企业（ICITE）和“作战人员战术信息网”（WIN-T）战场网络。美国陆军首席信息官罗伯特·费雷尔中将表示，向云解决方案和服务的转型，将有助于陆军实现其长期目标，即降低对硬件和其他商品化信息技术的拥有、运行和保障的负担。采购云设施和服务后，陆军将能更有效地利用资源，以满足不断变化的任务需要。借助于云解决方案和服务，陆军在作战中将能随时获得必要而又强大的网络。同时，美国国防部正致力于建设联合信息环境（JIE），建设完成后，美军将拥有一个更为高效、安全和更易于维护的单一网络。JIE标准安全架构可使得IT管理者们更方便地监控和发现潜在危险，并更迅速地采取应对措施。
二、开发大数据技术工具
为了不被淹没在各种军事机构提供的海量信息中，大数据需要进行数据管理和分析的新思维模式和新方法。未来大数据的优势取决于存储、读取和分析能力，以及将这些数据以比敌人更快和更佳的方式送到不同需求网络中的能力。首先是增强数据获取、存储和管理能力。美军将确保信息基础设施的建设到位，提供最基本的网络和数据连接服务。改进信息获取手段，获取更多的保障信息。同时，采用数据虚拟化加强数据管理，通过单一的虚拟数据访问层，为用户和应用程序提供统一的实时访问和集成数据服务，数据的虚拟化有助于美军各机构获得全面、准确且动态的视角。数据信息可以跨机构共享，保证准确的数据在正确的时间传达给正确的人员。数据虚拟化是提供态势感知能力、强化军事行动可行且成本较低的解决方案。其次是增强数据融合分析能力。由于信息数量和碎片式信息源越来越多，军方必须致力于整合相关信息，以实现信息应用最大化。2月，美国陆军通信一电子研发与工程中心发布“多模信号和融合处理器”需求信息，加速开发战场传感器信息融合技术。通过多模信息融合可获得记录、提示、过滤、提取、标记及告警等信息。陆军希望通过与工业部门合作，获得可实现目标探测和跟踪的融合算法、开放式通用模块化传感器融合系统、多级安全技术、分布式多模融合技术，以及通过以太网、卫星、无线电和其他军事通信通道接收和发送多模数据的技术。再就是开发数据可视化技术。大数据的报告、分析、可视化、整合和开发工具能够将大量的情报信息转化为有用信息，并有效分发到全军和各情报机构。大数据和数据可视化技术发展迅速，但军队利用数据可视化技术尚未充分，必须解决当前妨碍数据可视化技术真正应用的诸多障碍，如政府采购流程和新的颠覆性技术应用的程序。数据可视化技术的优势在于可自助式管理数据，避免花费大量时间来制作、更新和复制。新的数据可视化技术将有助于解决不同平台、不同环境产生的信息整合问题，该技术能够整合不同来源的信息，形成统一、可视的数据，供用户或应用软件、仪表盘、网站人口、内部网或者搜索服务等使用，使军方领导能实时做出更好的决策。
三、大数据解决方案应用于装备保障
大数据的发展将是更加简单化和透明化。大数据正在保障需求预测、维修和供应链管理等方面逐步得到应用。
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在保障需求预测方面
7月，美国陆军表示，将在未来6个月的时间里进行陆军全球作战保障系统的第二轮部署工作。而陆军全球作战保障系统作为陆军保障指挥管理的综合性信息平台，最终能为部队提供有效的需求预测和决策支持能力。战争实践证明，过量的数据会让指挥官和参谋感到精疲力竭，使其难以将注意力集中到真正有用的信息上。陆军全球作战保障系统的应用，可以使指挥官通过一个系统即可掌握物资补给、维修及资产审计情况等多项信息，能够对军用物资从采购到部队接收的全过程继续进行跟踪，可以预测装备维修费用、零备件需求和维修需求，为装备全寿命周期保障提供支持。同时，美国陆军正在探索怎样充分利用陆军全球作战保障系统和其他企业资源规划系统的信息提取数据，用于各级决策的制定，进而提高业务智能化水平。实现了业务智能化就能及时搜集海量信息，并随时提供部队战备水平所需的信息，从而使保障人员可以预测指挥官的需求，更高效地满足这些需求。
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在装备维修方面
在部队装备维修工作中，通过搜集装备状态数据、维修工作单信息，以及装备状态报告等数据，可进行保障数据挖掘，从而判断装备维修的时机、维修的级别和维修的内容，维修力量和维修资金的分配，以及如何降低承包商运用的风险等。通过使用陆军全球作战保障系统的维修基本功能能为维修保障工作提供支持。该系统可以随时调出装备的状态报告，了解某件装备的数据及其零部件的状态，以便安排故障修理。系统中包含陆军相应装备的所有历史数据以及部队的财务信息，指挥官可以任意调用这些信息，在不需要外部报告的情况下就能及时判定故障期限，维修零部件预计装运日期等维修决策。同时，军工企业从提供产品的角度也为军方维修提供解决方案。美国天睿咨询公司为军方提供了一个称为“联合数据架构”的大数据解决方案，目标是将整个组织中需要分析的数据集中存放，形成一个统一的企业数据库。这一概念能在任何时间回答任何用户提出的任何问题，能对新型和不断发展中的大数据来源，以及互联网传感器等的需求做出响应。战场维修人员可能使用多个应用程序来管理日常的维修流程。如果能对来自成百上千传感器的任何数据进行分析，则有助于提高战场可靠性、降低库存和基地工作负担。这就是联合数据架构的益处。这些数据可用于分析，以确定可维修部件的拆卸时机、更好地预测/估计在仓库大修情况下的非常规工作载荷，对难以解决的维修故障数据进行快速诊断。另外，联合数据架构还能提供可拆卸组件的可靠性统计数据，估算零件库存出货量，以及维护需求等。雷德斯公司可以对零部件的供应商信息、保修数据、装备故障率、装备位置、车辆里程/装备使用时间、供需信息和故障辨别数据等进行提取、索引编制、清理、结构化、存储和分析等操作，以确定哪些供应商的零部件可靠性更高，或者确定特定部件的维修难点。
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在供应链管理方面
美国陆军积极建设一种简单的、基于网页的、可定制的系统，以帮助地方政府、部队和各级供应商收集历史数据。这些数据有助于预测部队在各地区，尤其是在偏远地区作战时的物资需求。这些数据还可用于在训练中对供应链进行模拟。这种模拟方法能提升需求预测的准确性，改进供应链效率，提高部队的保障能力。在供应链管理中，美军加快使用移动技术、物联网技术，射频识别装置、条码打印机、扫描仪和移动计算机等，加强对物资、仓库和作业场地的管理。移动设备和物联网技术用于装备和车辆管理，能够有效收集数据，实时对物资装备进行定位和追踪，实现正确的时间、正确的地点、正确的供应。
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在库存管理方面
大数据也可用于库存数据的实时分析和可视化。美国国防后勤局的策略是利用大数据技术来应对数据量的增加和节约存储成本，同时建立一个覆盖整个国防后勤局的权威数据源，具备灵活而独立的报告和分析能力。国防后勤局将持续推行这一策略，希望达到提高实时数据集成效率，确定运用数据为保障提供服务的最佳途径，同时降低数据存储使用成本的目标。未来，大数据解决方案在保障领域的应用将呈指数式增长。这些方案的应用将是保障人员、采购专家和军事领导能够更好地理解影响维修成本的各种因素，并在掌握更多信息的基础上进行决策，更好地为作战人员提供服务支持。·END·
