1 報告概述

2022年5月9日蘭德公司發布《利用機器學習進行作戰評估》報告。作者描述了一種利用機器學習來支持軍事作戰評估的方法。他們展示了如何利用機器學習從情報報告、作戰報告以及傳統和社會媒體中的非結構化文本中快速、系統地提取與評估相關的見解。這些數據已經由作戰級別的總部收集，通常是關于當地居民、敵人和伙伴部隊的最佳可用信息來源，但很少被納入評估，因為它們的結構不容易被分析。本報告中描述的機器學習方法有助于克服這一挑戰。

本報告中描述的方法，作者利用最近結束的針對上帝抵抗軍的戰役進行了說明，使評估小組能夠向指揮官提供關于戰役的近乎實時的見解，這些見解是客觀的，與統計學相關。這種機器學習方法可能特別有利于資源有限或沒有具體評估數據的戰役，這在資源有限或被拒絕地區的戰役中很常見。這種機器學習的應用對大多數評估小組來說應該是可行的，并且可以通過公開和免費的機器學習工具來實現，這些工具已被授權在美國國防部系統上使用。

2 研究問題

如何利用機器學習工具將現有的情報報告、作戰報告和環境數據（如社交媒體、傳統媒體）納入戰爭行動層面的評估？

3 研究背景

準確和及時的評估--提供關于哪些是有效的，哪些是無效的，以及如何改進作戰的反饋--是所有美國軍事作戰的一個關鍵要求。對軍事作戰的評估是圍繞戰役的作戰目標進行的，評估過程的重點是確定在實現這些目標方面是否正在取得進展。評估小組--最好是與指揮小組一起--確定與每個目標相關的預期效果，然后制定有效性措施（MOE），以跟蹤實現這些目標的進展。

獲得和處理正確的數據類型對于產生相關和可辯護的評估至關重要，這也是本報告的主題。有效的評估要求數據是客觀的、縱向的、與軍事作戰希望達到的效果類型相關的、有適當的評估結構，并且有足夠的時間頻率來支持決策。

在以前的研究中，我們為特種作戰部隊（SOF）的作戰評估開發了一種標準化的方法，我們發現作戰總部已經收集的各種數據與評估有關，但很少被使用。三種類型的數據--情報報告（如來自人類情報或信號情報來源）、作戰報告（如情況報告[SITREPs]）和環境數據（如社交媒體）中已有的對正在發生的事件的文字描述，往往是有關當地居民、敵人和伙伴部隊的最佳可用信息來源。然而，這些數據的結構很少能被輕易地納入評估過程。

本報告描述了一種方法，即如何利用機器學習（ML）工具將這些現有數據納入作戰評估。我們展示了一個基于ML的文本分類器如何快速整理和準備這些數據，以便使用評估小組常用的標準統計工具進行后續分析。然后，我們使用最近結束的針對上帝抵抗軍的作戰數據來說明這一方法。這種基于ML的方法對大多數評估小組來說應該是可行的，并且可以用公開和免費提供的ML工具來實施，這些工具已被預先授權用于美國國防部（DoD）的機密系統。

本報告所描述的方法使評估小組能夠準確、及時地了解一場戰役，為指揮官提供近乎實時的、客觀的、與統計學相關的結果。可以使用我們的方法分析的每一種類型的數據--情報、作戰和環境--為理解一個戰役的效果提供了一個不同的視角。在有評估特定數據（如投票）的軍事作戰中，這些新的數據來源使評估小組能夠對調查結果進行三角測量，提高評估的可靠性。然而，ML工具在評估專用數據有限或沒有的情況下特別有用--這在資源有限或在被拒絕地區的作戰中很常見。

4 評估方法：有監督機器學習

我們的分析集中在一個具體ML評估應用上：使用 "有監督機器學習"（SML），從現有的情報、作戰和環境報告中的非結構化文本中構建一個可供評估的數據庫。SML的這種應用的直覺是相對簡單的。首先，人類分析員通過手工審查和分析可用的非結構化文本的一個子集。這第一步的輸出通常被稱為 "訓練數據"。然后，ML算法分析這個訓練數據，并試圖模仿人類分析師對所有剩余文本使用的相同分析過程。

這種方法允許評估小組系統地編輯非結構化文本中的信息--每份報告中提供的定性描述成為客觀和定量評估中的單一數據點--然后檢查這些信息如何隨時間演變。這種方法是將ML納入評估過程的最簡單方法，但它仍然是一種有效的方法，可以從這些現有數據中信息豐富的非結構化文本中獲得與評估相關的見解。

在本報告中，我們詳細說明了一個五步工作流程，并在圖S.1中進行了總結，評估小組可以按照這個流程將SML納入評估過程。

圖S.1 用于評估工作流的監督機器學習

• 第1步是整理大量的潛在相關報告--通常是數以千計的年度報告（或更多）--可用于大多數業務。這個整理過程包括刪除不必要的重復內容，并將數據重新組織成適合ML算法分析的格式。在我們的方法中，現有報告中的非結構化文本被分為單句，然后分析其與競選活動的相關性。

• 第2步是制定適合每個相關MOE的編碼標準。這些編碼標準是歸納出來的，評估小組首先審查現有的數據，以確定哪些MOE是可以用現有的數據衡量的。然后，評估小組制定具體的編碼標準--也就是一套規則，說明什么時候一份報告應該被認為與該MOE相關（或不相關）。至關重要的是，這些編碼標準要足夠清晰和詳細，以便于復制，使不同的分析員在應用這些標準時產生幾乎相同的結果。本報告為每一類數據（情報、作戰和環境）提供了常用的MOE的編碼標準樣本，盡管具體的編碼標準必須是針對作戰的。

• 第3步是準備訓練數據，這是SML方法中ML算法的主要輸入。這些訓練數據是整體非結構化數據的一個子集，由評估小組使用步驟2中制定的編碼標準進行審查、分析和編碼。確保編碼標準的穩健性和可復制性是開發這些訓練數據的一個關鍵組成部分，因為ML算法試圖復制人類分析員的編碼。

• 第4步是實現和校準一個或幾個選定的ML算法。校準過程包括審查由ML算法編碼的報告，以驗證其準確性--也就是說，即確保被識別為相關的報告確實是相關的。如果算法表現不佳，評估小組需要調整算法參數或擴大訓練數據的數量。在一個實際的活動中，這個校準過程應定期重復，以確保算法在更多的數據可用時仍然表現良好。

• 第5步，評估小組處理來自ML算法的輸出，以整合到評估過程中。ML算法的輸出是一個結構化的數據庫（例如，Excel），確定所有滿足步驟2中制定的編碼標準的報告。這種通用的結構化格式允許用評估小組常用的工具進行分析，并便于插入現有的態勢感知工具中。在某些情況下，可以直接分析這些數據，以產生報告在一段時間內的趨勢線，例如，以正面方式討論一個實體（如敵人或伙伴部隊）的社交媒體報告的百分比與以負面方式討論它的數量相比。在其他情況下，這些數據需要與報告中的其他信息相結合--例如，提取特定地點的信息可以使評估小組生成不斷變化的敵人作戰自由地圖。

主要發現

機器學習可以成為支持作戰評估的有力工具

• 作戰總部已經收集的數據--情報報告、作戰報告和環境數據（社會和傳統媒體）--往往是關于敵人和伙伴部隊以及當地居民的最佳可用信息類型。然而，它們很少被納入評估，因為它們往往（1）不被認為是足夠客觀的，（2）沒有以易于分析的結構化格式提供，以及（3）數量極大，需要花費一些精力來獲取和組織。
• 機器學習（ML）工具，可以快速攝取和解釋大量的非結構化文本，允許對這些數據進行快速、系統和客觀的分析，產生關于作戰的客觀和統計相關的見解。
• 監督機器學習（SML）是使用ML將這些數據納入評估過程的最簡單方法。在SML方法中，評估小組首先通過手工分析非結構化文本的子集，然后應用ML算法來模仿評估小組對剩余數據的分析方法。
• ML衍生的數據可以為指揮官提供關于戰役的近乎實時的洞察力，每種類型的數據（情報、作戰和環境）為理解戰役的效果提供不同的視角。
• ML工具在評估數據有限或沒有評估數據的戰役中特別有利--這在資源有限的戰役或在被拒絕的地區很常見。
• 這種基于ML的方法對大多數評估小組來說應該是可行的，并且可以用免費提供的ML工具來實施，這些工具已被預先授權用于美國國防部的機密系統。

主要建議

我們的研究確定了五個建議，這些建議將提高基于ML的評估方法的價值。

• 建議1：在受控演習中驗證SML方法。本報告所描述的方法是特意設計的，以使評估小組盡可能容易復制，而且該方法的設計依靠的是既免費又已被批準在許多軍事網絡上使用的工具。然而，盡管我們已經用實際作戰測試了我們的方法，但我們并沒有試圖在實時或與軍事分析員團隊一起做這件事。因此，我們建議利用實戰演習，但在受控條件下驗證各項要求--如任務前培訓、人員配置、分析工具的可用性和必要的數據訪問。

• 建議2：探索如何利用無監督的ML為作戰評估提供信息。無監督的ML可以提供一種工具，用于發現戰役活動和這些活動的行動目標之間的未預期模式。經過評估小組的審查，這些信息可以為指揮官提供一個寶貴的工具，用來探索未預料到的模式。考慮到我們的任務是探索如何利用ML將現有數據用于評估，我們沒有詳細研究將無監督ML納入評估的實用性或價值。

• 建議3：對作戰報告實施適度的標準化。SITREP和其他作戰報告往往是關于伙伴部隊活動和能力的唯一最佳歷史數據來源，而且這種報告還可以提供關于美國部隊活動的詳細歷史記錄。這些特點使作戰報告成為評估小組潛在的有力工具--特別是如果有ML（或類似的）工具可以快速提取與評估有關的信息--但這種報告在質量和細節上并不一致。我們建議對這種作戰報告進行適度的標準化。要求（簡單地）戰術部門持續討論其伙伴部隊的活動和能力。

• 建議4：改善歷史情報和作戰報告的歸檔、發現和提取。獲取和提取本報告所述方法所需的相關情報和作戰報告在現有系統中并不容易。對于情報報告，我們建議在現有系統中增加快速提取縱向數據（如三個月或更長時間的數據）的能力，以滿足一組特定的搜索參數（如地理、布爾邏輯），其中包括報告全文和一些關于數據的基本描述性信息（日期、來源等）。對于業務報告，我們建議業務層面的總部確保所有下屬總部的SITREPs被系統地歸檔。

• 建議5：擴大專業軍事教育中要求的具體評估討論。盡管承認評估對軍事行動的重要性，但在向聯合部隊提供的與評估有關的教育和培訓方面存在重大差距。因此，評估小組往往難以提供指導有效決策所需的信息，而作戰級總部的其他工作人員往往缺乏經驗。

NATO Data Exploitation Programme

北約數據開發計劃旨在有效利用數據，開發保持北約軍事和技術優勢所需的技能、人力、敏捷流程、工具、服務和技術。

目標

• 實現認知優勢（以及信息優勢和數據支持決策）
• 在 IT 和熟練勞動力的支持下保持軍事和技術優勢
• 單一邏輯 CIS 環境，促進聯盟范圍內的數據管理方法
• 可信信息共享文化、數據治理、企業范圍的數據可用性
• 積極利用數據基礎設施和資源來支持各級決策
• 數據素養和批判性思維被認為是整個聯盟的核心要求
• 越來越多的數據專業人員擁有有效利用的手段數據

實施計劃

• 數據開發計劃實施規劃將于 2022 年初到期
• 與數據利用框架戰略計劃（2022 年）密切相關
• 聯盟范圍內的參與、協調與協作（北約企業和國家）
• 有效交付需要立即實施行動

作戰實驗室是將測試能力與作戰終端用戶結合在一起，以開發或增強作戰概念、程序和/或作戰人員培訓(北約定義)。

演講大綱

• 全國民主聯盟戰斗實驗室概述
• 多域運營挑戰
• M&S的全新而不同的角色
• 讓戰斗實驗室為MDO做好準備
• 主要收獲和前進的道路

摘要

任務規劃對于建立成功執行任務所需的形勢意識至關重要。全面的計劃有助于預測不同的情況，這一點尤其重要，因為威脅的多樣性和復雜性會增加。規劃過程是團隊的努力，需要收集、分析相關信息并將其整合到一個全面的計劃中。由于第5代平臺、傳感器和數據庫生成的大量信息，這些過程面臨壓力。

本文描述了初始直升機任務規劃環境的創建，在該環境中，來自不同來源的數據被整合、分析和可視化。參與規劃過程的所有人員都可以查看所有可用信息并與之交互。算法處理傳入的數據，為計劃的特定部分提供潛在的解決方案。交互式可視化有助于直觀理解輸入數據和算法輸出，而交互式增強現實環境有助于有效協作。

集成系統和算法是未來智能協作任務規劃的重要組成部分，因為它們可以有效處理與第5代平臺相關的大量多樣的數據流。結合直觀的可視化和協作，這使工作人員能夠構建靈活且響應迅速的操作所需的共享SA。

摘要

作為一個多國聯盟，當北約的成員國能夠在短時間內自信地將他們的部隊聚集在一起時，北約是最有效的。因此，一個關鍵的信息要求是了解其國家部隊的互操作性程度。為了有效地傳達這種理解，需要統一的、可重復的、可靠的和結構化的方法和框架。成立SAS-156的目的是為互操作性數據的測量、收集和評估制定一個北約標準。信息時代的要求對不同單位快速、方便、安全地連接和共享信息的能力提出了挑戰，但人和程序的因素仍然同樣重要。作者將介紹他們根據在加拿大聯合作戰司令部的工作經驗，對參與國的現有評估框架進行綜合和擴展的工作。加拿大武裝部隊的經驗特別相關，因為它是北約在拉脫維亞的多國增強型前沿存在戰斗小組的框架國家，并且輪流領導北約常設海上小組。

引言

聯盟和伙伴關系一直是上個世紀成功的大規模作戰行動的一個關鍵組成部分。互操作性--為實現戰術、作戰和戰略目標而一致、有效和高效地共同行動的能力--是取得成功的關鍵。北約國家和合作伙伴了解互操作性的重要性，并且已經和正在收集關于行動和演習及活動的大量數據，以評估多國聯盟能夠實現互操作性的程度。然而，諸如缺乏標準術語等障礙仍然存在，而且可靠和有效的數據收集方法仍然難以找到。為了彌補這一缺陷，向系統分析和研究（SAS）小組提出的技術活動建議在2019年獲得批準，由此產生的后續活動，即北約任務組SAS-156 "制定評估多國互操作性的標準方法"，正在追求這些明確的研究和利用目標：

• 幫助北約實現互操作性數據定義、收集和管理的標準。

• 讓軍事規劃人員更好地了解他們與合作伙伴的互操作性狀況，并在他們之間以共同的方式討論這些評估。

• 為追求自身互操作性目標的各個國家的資源配置決策提供依據。

摘要

人工智能領域的進展繼續擴大這組技術的潛在軍事應用范圍。本文探討了信任在人機聯合作戰中的關鍵作用，以及依靠人工智能來補充人類認知的潛在影響。如果依靠人工智能來準確處理傳感器數據，操作自主系統和平臺，或通過擬議的作戰概念（如以決策為中心的戰爭）提供有利的決策支持，設想機器智能的中央指揮和控制作用，那么信任機器智能將是未來作戰中的一個關鍵組成部分。鑒于這些技術和理論的發展，信任的概念對于機器智能在戰術和作戰層面的軍事行動中的使用變得高度相關，正確校準的信任水平是安全和有效行動的基礎。在簡要回顧了機器智能的最新進展和對信任概念的探索之后，本文概述了人工智能在戰場上的當前和潛在應用，以及由不充分或不合理的高信任度帶來的挑戰。

引言

縱觀歷史，技術已經擴大了武裝沖突的領域，戰術交戰的節奏，戰場的地理范圍，以及指揮官與部隊溝通的手段。技術創新--包括軍事和民用--改變了軍隊的作戰方式以及國家計劃和進行這些沖突的方式。在21世紀，迄今為止，很少有進步能像統稱為人工智能（AI）的一組技術那樣獲得如此多的關注。人工智能正準備迎來一個新的時代，在這個時代，機器智能和自主性正在為軍事行動的規劃和執行產生明顯的新概念。算法戰爭可能會帶來一些獨特的東西：增強甚至取代人類決策過程的系統，其速度可能超過人類規劃者的認知能力。
新興技術的整合提出了任何數量的基本組織和倫理問題，值得關注。本文將采用定性的社會科學方法，重點討論人類-自治團隊（HAT）的一個重要方面：鼓勵對機器智能的適當信任程度。有大量的學術文獻關注自動化或機器人技術中的信任問題，但有關具體軍事應用的工作較少。當人工智能在聯合作戰中被實際部署時，在信任方面有哪些挑戰和機會？在簡要回顧人工智能和概述機器智能在戰場上的可能應用之后，本文在分析鼓勵適當信任水平的陷阱和潛在解決方案之前，探討了信任和信任校準的概念。

人工智能的進展

幾十年來，人類一直對賦予機器某種形式的人工智能的可能性著迷，Nils Nilsson將其定義為 "致力于使機器智能化的活動，而智能是使一個實體在其環境中適當運作并具有預見性的品質"。在數字時代的早期，出現了兩種廣泛的人工智能方法。自上而下的專家系統方法使用復雜的預編程規則和邏輯推理來分析一個特定的數據集。對于具有可預測規則的明確定義的環境--諸如分析實驗室結果或下棋等應用--專家系統或 "符號 "人工智能（基于符號邏輯）的性能主要取決于處理速度和算法的質量。另一大類使用自下而上的機器學習方法，模擬人類通過檢測數據中的模式進行學習的方式。神經網絡是一種以人腦為模型的機器學習形式，能夠通過使用多個（因此是 "深"）人工神經元層來識別復雜的模式，是被稱為 "深度學習 "的技術的基礎。通過其在數據集中尋找關系的能力，這種技術也被稱為 "連接主義"。
自上而下、基于規則的符號系統和自下而上的機器學習連接主義技術之間的差異是很大的，特別是關于它們的潛在應用范圍和靈活性。深度學習方法的顯著特點是能夠將學習與它所訓練的數據集分開，因此可以應用于其他問題。基于規則的算法可以在狹義的任務中表現得非常好，而深度學習方法能夠迅速找到模式，并在 "蠻力 "專家系統計算方法無效的情況下有效地自學應用。最近的一些人工智能進展顯示了模仿創造力的能力，產生了有效的解決問題的方法，這些方法對人類來說可能是反直覺的。
然而，總的來說，人工智能仍然是狹窄的或 "脆弱的"，即它們在特定的應用中功能良好，但在用于其他應用時仍然不靈活。與人類的認知相比，鑒于機器的計算速度遠遠超過人腦，機器智能在將邏輯規則應用于數據集時要優越得多，但在嘗試歸納推理時，它必須對數據集或環境進行一般性的觀察，這就顯得不足。大多數機器學習仍然需要大量的訓練數據集，盡管新的方法（包括生成對抗網絡（GAN）和 "小于一次 "或LO-shot學習）正在出現，需要非常小的數據集。圖像識別算法很容易被混淆，不能像人類那樣立即或直觀地理解情景背景。這種脆性也延伸到了其他問題，比如游戲。雖然人工智能在視頻游戲中經常表現出超人的能力，但他們往往不能將這種專業知識轉移到具有類似規則或玩法的新游戲中。
 雖然人工智能技術繼續在變得更加適應方面取得重大進展，但任何接近人類的人工通用智能仍然難以實現。評估人工智能的近期前景因該技術的漸進式進展而變得更加復雜。圍繞著人工智能的炒作--在很大程度上被深度學習方法的成功所推動--既導致了對該技術未來的不切實際的期望，也導致了對其非常大的進展的正常化。正如一份報告所指出的，"人工智能將一項新技術帶入普通人的視野，人們對這項技術習以為常，它不再被認為是人工智能，而出現了更新的技術"。盡管象征性的人工智能和各種形式的機器學習構成了該領域最近的大部分進展，也許除了融合這兩種方法的嘗試之外，未來仍然不確定。一些人猜測，機器學習技術帶來的進展可能會趨于平穩，而另一些人則保持樂觀。相關的技術進步，如短期內的計算機芯片設計和長期內的量子計算，可能會影響進一步進展的速度。

摘要

任務規劃對于建立成功執行任務所需的態勢感知至關重要。全規劃有助于預測不同的情況，這一點尤其重要，因為威脅的多樣性和復雜性會增加。規劃過程是需要收集、分析相關信息并將其整合到一個全面的規劃中。由于第 5 代平臺、傳感器和數據庫生成的大量信息，這些流程面臨壓力。

本文描述了軍用直升機任務規劃環境的創建，在該環境中，不同來源的數據被整合、分析和可視化。參與規劃過程的所有人員都可以查看所有可用信息并與之交互。算法處理后的數據，為規劃的特定部分提供潛在的解決方案。交互式可視化有助于直觀理解輸入數據和算法輸出，而交互式增強現實環境有助于有效協作。

集成系統和算法是未來智能、協作任務規劃的重要組成部分，因為它們允許有效處理與第 5 代平臺相關的大量多樣的數據流。結合直觀的可視化和協作，這使工作人員能夠構建靈活且響應迅速的操作所需的共享 態勢感知。

圖1: 增強協同技術下的智能任務規劃（IMPACT）

IMPACT系統由三層組成(見圖2):

• 人機交互應用層
• 傳輸層
• 支持服務層

圖2:從功能角度看IMPACT架構。

摘要

當代和新出現的安全威脅以及從最近的軍事行動中吸取的教訓已經證明，為了在傳統的物理領域（陸地、空中、海上、太空）實現作戰目標，確保在非物理領域的主導地位至關重要，即網絡空間、電磁環境（EME）和信息環境。因此，除了物理作戰領域之外，在非物理領域取得優勢的能力對于實現戰役的軍事和非軍事目標具有決定性意義。

作戰人員將面臨消除沖突，協作，同步和整合行動的挑戰，以實現并發揮協同效應以應對多種威脅，其中可能還包括來自每個作戰領域對手的武裝沖突閾值以下的行動，包括非物質的。

本文探討了作戰環境聯合情報準備 (JIPOE) 作為支持聯合作戰規劃、執行和評估的主要工具的作用和意義，從而有助于多域作戰 (MDO) 的同步和協調。在這方面，基于政治、軍事、經濟、信息、基礎設施-物理、時間(PMESII-PT)方法，不可能將對當代作戰環境(OE)的分析局限于物理領域及其與非物理領域的關系。相反，作者們相信，確定一種合適的方法來關注在非物理領域單獨或聯合進行的活動影響，它們在PMESII-PT所有領域的相互融合和實際操作領域的相關性，將大大有助于友軍識別和評估對手的重心(COG)、關鍵弱點、意圖和行動路線(COAs)的能力，包括各自的指標。JIPOE將為聯合部隊指揮官(JFC)提供OE的整體視圖，將與戰術層面密切合作、共享和開發，通過結合不同領域的能力，應該能夠壓倒對手的部隊。這種集中控制和分散執行的方法將有助于在作戰和戰術層面之間產生協同效應。

引言

未來的軍事行動將以物理和非物理層面的融合為特征，眾多不同的行為者將在其中運作。任何部隊都需要適應極其復雜的作戰環境和大量的作戰變量，需要適應性地使用一系列武器系統來產生致命和非致命的效果。因此，除了物理作戰領域（即陸地、空中、海上和太空），在非物理領域（網絡空間、EME、信息環境）取得優勢的能力將對實現戰役的軍事和非軍事目標具有決定性意義[1, p.280]。

OE是影響能力運用和影響指揮官決策的條件、環境和影響因素的綜合體[2, p.3]。了解OE的因素和條件不僅是所有計劃活動，特別是行動設計的關鍵前提，也是友軍保護和許多其他相關任務的關鍵前提[3, p.41]。

JIPOE代表了一種系統的方法，用于分析有關OE和對手的信息。它可以應用于全部的軍事行動。指揮官和參謀部在危機背景、根本原因和具體動態方面，對戰區形成共同的理解和整體的看法。它使指揮官能夠直觀地看到問題的程度，以及他們如何塑造和改變OE，使之成為他們的優勢，這將為他們的決策提供信息[2, p.3-5]。

JIPOE產品極大地促進了聯合（即作戰）層面的軍事行動的規劃和執行。現代軍隊，特別是北大西洋公約組織（NATO）內的軍隊，幾十年來在討論跨領域（陸、海、空）的協調行動時一直使用聯合這一術語。如今，由于全球安全環境的巨大變化以及俄羅斯和中國日益增長的野心，為了挑戰潛在的同行對手，需要采取多領域的方法。在傳統的戰爭門檻下，盟國及其合作伙伴已經受到了跨越物理和非物理領域的持續攻擊[4, p.2]。MDO一詞不同于聯合行動，因為它旨在關注跨越多個領域的行動，而不考慮服務的歸屬，不一定是由多個部門進行的行動[5，p.49]。

圖1:支持聯合行動的當前JIPOE流程的可視化。

圖2:提出支持MDO的JIPOE過程方案。