《通过数字化转型提升美国防部地面车辆能力的挑战与机遇》最新报告

本文通过对美国防部相关人员的深入访谈，以及对现有指南、标准和相关文献的严格审查，提出了见解。本文重点关注数字建模、数据利用和数据驱动决策的关键方面，主要侧重于美国陆军地面车辆应用，以应对挑战和机遇。数据驱动决策在很大程度上依赖于精确的数字孪生模型，这对地面车辆在预定环境中的准备工作至关重要，尤其是在北极车辆准备等具有挑战性的环境中。因此，在现实应用和数字孪生之间建立协同关系至关重要。然而，美国陆军在从原始设备制造商那里获取全面的数字数据方面面临着障碍，特别是对于较老的地面车辆平台，因此必须通过逆向工程来弥补差距。挑战源于缺乏标准化的数字数据实践，这就需要建立一个有凝聚力的数字建模框架。为此，本文提出了一个智能前端框架。该框架优化和整合了国防应用和决策的数据管理。总之，本文强调了采用数字技术、优化和实现数据利用以及应对数据挑战对提高国防部战备和效能的重要意义。

图 1. 系统工程中的迭代循环数字化过程

美国国防部（Department of Defense，DoD）正在进行的数字化转型有可能彻底改变其从设计、后勤到运营和可持续性等各方面的运作。数字技术的整合有望大幅提高效率和效益。基于对国防部利益相关者的一系列访谈，本研究深入探讨了这一数字化转型过程中的挑战和复杂性，主要侧重于将数字模型汇总并纳入更广泛的系统级能力。虽然数字化工作取得了重大进展，但仍迫切需要一项具有凝聚力的战略，以确保这些数字模型通过数字化（即数字化转型）有效促进任务分析和优化。

研究方法围绕两个核心要素展开： (1) 与美国防部内的主要利益相关者进行深入讨论；(2) 对现有指南、标准和相关文献进行严格审查。对于 (1)，通过与利益相关者的讨论，作者利用了积极参与该主题的国防部人员所拥有的丰富知识和专业技能。他们的第一手观点、经验和建议为我们的研究奠定了重要基础。对于 (2)，我们的全面审查过程深入研究了该领域的既定最佳实践、行业标准和最新进展。这种审查确保了我们的研究具有坚实的基础和最新的信息，使我们能够以现有的框架为基准来衡量我们的研究结果。我们的研究方法结合了国防部利益相关者的见解以及对指导方针和标准的审查，体现了一种全面的、数据驱动的方法，旨在提供可靠的、可操作的结果。