美國海軍陸戰隊必須以最低的成本用新興技術解決材料準備的挑戰。使用機器學習的預測性維修是一個不斷增長的領域，可以使用免費或商業化的現成軟件來應用。海軍航空組織已經維護了一個數據儲存庫網絡，收集和儲存可維修的飛行關鍵部件的當前和歷史數據。許多部件在其制造商公布的預期結構壽命之前就失效了，這導致了昂貴的非計劃性維修。預測部件故障并計劃其更換或維修的能力可以大大增加操作的準備性。本論文開發并分析了機器學習模型，利用現有的海軍航空資料庫的數據來預測各種MV-22B飛行關鍵部件的故障條件概率。數據預處理、模型訓練和預測使用了現成的商業軟件。這項工作可以幫助提高材料的準備程度，并使軍事-航空人員適應決策中的新興技術。

引言

這篇論文研究了機器學習算法在改進以可靠性為中心的維修（RCM）和基于條件的維修（CBM）以提高海軍航空的飛機可靠性方面的潛力。

A.維修方面的背景

海軍陸戰隊司令說，該部隊收集和保留的許多數據沒有被新興技術充分開發（美國和Berger，2019）。國防部（DOD）的飛機平臺一直在努力實現年度戰備目標，盡管為其項目分配了大量預算（Crusher，2020）。使用新興技術的預測性維護可以利用這些大量的數據，為提高航空準備狀態提供一個具有成本效益的方法。指揮官還強調，由于可用資金有限，解決方案必須使用現有的軍事數據存儲庫。海軍航空系統司令部（NAVAIR）的數據庫--后勤分析和技術評估決策知識編程（DECKPLATE），每月上傳的記錄超過400億條，可以成為機器學習應用的一個良好來源。

雖然在解決飛機準備不足的根本原因方面正在做出重大努力，但指揮官們現在需要部分解決方案來完成他們的任務。幾年來，指揮官們采用了高拆解率（從一架飛機上拆下零件裝到另一架飛機上）以及將完全具備任務能力的飛機從部署后返回的中隊轉移到準備部署的中隊。盡管 "只有在滿足作戰目標的必要情況下才是可接受的管理選擇"（海軍部，2021年），拆解和中隊轉移已經成為常態。在2011年和2017年之間，由于缺乏現成的基本飛機（RBA），海軍陸戰隊在各中隊之間轉移了超過650架MV-22B Ospreys，以滿足飛行時間和行動要求（Eckstein，2017）。同時，需求也在增加。由于個別飛機的過度使用或使用不足，以及轉移和接受飛機所花費的額外工時，這些臨時解決方案損害了未來的準備工作。

維修行動分為計劃內和非計劃內（Susto等人，2015）。計劃內的維護是主動的，在一個部件退化或運行到故障之前完成。一個部件的定期維修頻率通常是基于供應商或原始設備制造商（OEM）公布的結構壽命限制和推薦的維修時間表。非計劃維修是在一個部件退化或失效時進行。圖1比較了海軍陸戰隊MV-22B飛機用于計劃內與非計劃內維修的維修工時（MMH）的數量。在2021年3月至2022年2月期間，計劃外維修比計劃內維修的頻率高5至6倍。這個比率表明飛機部件的嚴重不可靠，以及預測非計劃維修的困難。

圖 1. 計劃與計劃外維護工時。資料來源：NAVAIR 準備分析報告 (2022)。

定期維修是預防性的，或旨在持續檢查和維護部件，使其達到其使用壽命。對于美國海軍航空的 "型號系列"（TMS），部件的檢查和拆卸時間表公布在《檢查要求手冊》（海軍航空部隊指揮官，2021）的相關定期維修信息卡（PMIC）中。所有強制性的檢查、拆除或更換事件都包括在該手冊中，該手冊規定了定期維修計劃。間隔由供應商或工程可靠性和可維護性分析，以及RCM計劃的故障管理策略決定（國防部，2011，國防部，2020a）。由他們制作的PMIC卡規定了機群或部件的預定維修。這樣做的一個問題是，每架飛機或部件的維護間隔是相同的。這些間隔沒有考慮到一個獨特的部件或飛機的使用、服務歷史或歷史數據。

海軍航空業可以從基于需求證據的維修創新實踐中獲益，或對個別部件進行預測。近年來，RCM采用了基于狀態的維修+（CBM+）戰略來提高可靠性。CBM+戰略的一部分是使用機器學習，根據歷史證據預測一個部件何時會失效。由于海軍陸戰隊的航空屬于海軍航空的范疇，任何MV-22B RCM或CBM+活動都屬于艦隊準備中心指揮官（COMFRC）。東部艦隊戰備中心（FRC）的V22艦隊支持小組（FST）一直致力于通過許多舉措提高飛機和部件的可靠性。

其中一項舉措是利用統計模型估計MV-22B部件的故障概率。利用現有的海軍航空企業（NAE）數據庫中的歷史維修記錄，使用Weibull概率密度函數（PDF）來估計一個部件經歷特定故障模式之前的時間。圖2是一個失敗時間（TTF）的例子，顯示了MV-22B塔架轉換執行器（PCA）因密封損壞而失敗的百分比。對于PCA模型，預測機隊庫存的70%在3326個飛行小時前因密封損壞而需要拆除，而80%在3696個飛行小時前會失效。第五章討論了模型的準確性，但這種方法為利用相關故障數據改進預防性維修政策邁出了一步。

圖 2. Pylon 轉換執行器的 Weibull 模型。資料來源：FRC East V22 FST 維護優化 (2022)。

這個統計模型是根據定義的故障模式前的組件群的真實使用壽命來計算可靠性。圖3顯示了FRC East V22 FST所考慮的所有PCA故障模式的Weibull分析結果。

圖 3. 飛行小時數中預測的 PCA 故障率。資料來源：FRC East V22 FST 維護優化 (2022)。

當考慮到所有的故障模式時，一個部件的估計可靠性可以決定一個更好的計劃維修間隔。平均而言，70%的機隊庫存預測在大約3700飛行小時前需要拆除，而80%的機隊預測在大約4500飛行小時前會出現故障。項目領導層可以根據一個置信區間做出決定，以取代PMIC卡中公布的當前計劃維修間隔。這個間隔將適用于機群中的部件，并提高在評估的任何故障模式發生之前更換部件的可能性。通過真實的服務數據來改進預定維修，并且隨著數據的不斷收集，可以很容易地重新計算。

不幸的是，這種方法只提供了組件的累積故障概率。一個更好的方法是估計一個部件隨時間變化的條件性故障概率，也稱為危險率。機器學習模型，如Cox比例危險（CPH）模型和人工神經網絡（ANN）可能是有用的，因為它們最近被用于醫學研究，預測死亡率（Spooner等人，2020）。類似的工作可以使用DECKPLATE中保存的數據。

B.研究問題

本論文將重點討論以下研究問題。

主要問題。什么樣的機器學習算法能夠為飛機部件的預防性維護產生最佳的生存模型？

次要問題。DECKPLATE和其他資源庫中的哪些特征可以在預測部件存活率中得到利用？公布的PMIC要求和生存模型之間的平均故障時間（MTTF）有多大差異？對于適當的數據，Weibull等經典分布是否能很好地適應數據以估計未來的故障？

C.總結

第二章介紹了機器學習和可靠性分析的基本概念，并研究了以前使用機器學習進行預測性維護的嘗試。第三章更精確地描述了本論文所要解決的問題，以及所采用的一般方法。第四章描述了本論文所使用的方法以及其結構的合理性。第五章和第六章討論了本論文的結果和得出的結論。

本文概述了一個認知維度框架，旨在指導課程開發人員和分析人員組織和評估學習活動，向美海軍陸戰隊員介紹任何行動區的人群認知維度。該框架包括一系列按主題組織的問題和議題，旨在提高海軍陸戰隊員預測和影響作戰環境中各種人群的行動和決策的能力，以實現預期的結果。本文還將該框架置于海軍陸戰隊對信息環境認知層面的理解中，并描述了先進作戰文化中心（CAOCL）如何支持這些行動。

海軍規劃流程 (NPP) 作戰方案 (COA) 分析需要時間和主題專家 (SME) 才能正常運作。獨立艦船（單獨驅逐艦）會發現自己沒有時間或超過 1-2 個 SME 或兩者兼而有之。在實時戰略 (RTS) 兵棋推演中實施的人工智能 (AI) 技術可應用于軍事兵棋推演，以幫助軍事決策者進行 COA 分析。使用深度 Q 網絡 (DQN) 和 ATLATL 兵棋推演框架，在不到 24 小時的訓練或 500000 步學習。還表明，不到 6 小時或 150000 步的學習時間不會產生令人滿意的 AI 海軍上將，能夠在類似規模的航行自由行動 (FONOP) 場景中扮演 OPFOR 指揮官的角色。應用這些人工智能技術可以節省船上時間和回程人員的時間。將 AI 海軍上將訓練為優秀的 OPFOR 指揮官可以增強整個海軍的 NPP，而不會增加額外的壓力，也不會造成分析癱瘓。通過數十萬次建設性行動揭示的有意義的見解和局部爆發點，以及船員在現場模擬或模擬回放中的經歷，將導致現實世界中的戰斗準備好的海軍部隊能夠阻止侵略和維護海洋自由。

本研究的目的是分析將下一代中波段干擾器（NGJ-MB）項目的作戰測試和評估（OT&E）作用從第九航空測試和評估中隊（AIRTEVRON NINE；VX-9）的OT&E中隊轉移到艦隊航空電子攻擊中隊的潛在優勢、劣勢和成本、進度和性能的風險。研究了現代海軍航空企業（NAE）中隊作為作戰力量的一部分部署對抗同行對手的行動限制，以確定NGJ-MB項目成功OT&E的風險。我的方法包括檢查艦隊的行動節奏和海軍的優化艦隊反應計劃的調度、資源配置、訓練、熟練程度、戰術專長和管理。通過優勢、劣勢、機會和威脅分析，然后是成本效益分析，來分析與VX-9相比測試執行和報告的風險。在研究結論中，建議為NGJ-MB項目執行OT&E的更有利、更有效的路徑。對NGJ-MB項目的成本、進度和性能所造成的后果，使人們對艦隊航空中隊不應該被賦予執行OT&E的任務有很高的信心。VX-9應該得到適當的資源、資金和海軍的支持，以評估NGJ-MB吊艙的作戰效能和適用性。

圖 6. 綜合T&E（測試評估）框架

引言

美國在運用先進技術挑戰同行對手方面處于落后。中國可以迅速地運用先進技術，在武器、平臺、傳感器和自動化方面達到或超過美國的能力。破壞其殺傷鏈的能力與日俱減。作為回應，美海軍作戰部長贊成采用一種 "加速艦隊"能力的方法，這種方法 "偏重于完成任務，而不是偏重于在我們完成任務之前再次研究它們"（Maucione, 2019, p.1）。

美國防部（DOD）最近更新了它的采購戰略，通過自適應采購框架（AAF）快速制作原型、測試和部署新技術。目標是 "及時向最終用戶提供解決方案"（政府問責局[GAO]，2021年，第1頁），為項目經理（PM）提供靈活性，"根據項目目標和與被收購的武器系統相關的風險，在各種途徑之間進行調整、組合和過渡"（第2頁）。盡管有了這個新舉措，項目經理必須始終平衡 "改善成本和進度結果的機會"（第3頁）和 "產品知識"（第3頁），以盡量減少對產品性能的風險。尋找產品交付的效率是項目辦公室在海外戰斗開始前必須征服的斗爭。

A 問題

為了跟上中國快速獲取軍事技術的能力，美國海軍正尋求通過解散海軍航空兵的作戰測試中隊來簡化其程序并降低為美國作戰人員提供先進技術的成本。作戰測試和評估（OT&E）中隊的任務是負責任地建議在現實的戰斗條件下部署適合作戰和有效的武器，這一任務有可能被艦隊航空單位承擔不足。

B 研究問題

讓艦隊航空中隊承擔操作測試者角色的行動方案（COA）是否有助于縮短作戰人員獲得下一代中波段干擾器（NGJ-MB）吊艙的時間，以及該行動方案是否有效地管理成本和產品性能的風險，以 "加速進入艦隊"？

C 為什么這項研究是重要的

本研究的目的是分析將美海軍航空兵的空對地武器、空對空武器、傳感器、電子戰系統和任務軟件升級的飛機和武器系統的OT&E作用轉移到艦隊航空中隊的潛在好處、成本和風險。

在作戰指揮官和國家決策者眼中，將海軍最先進的技術盡快交到作戰人員手中的概念是很誘人的。正如《海軍航空愿景：2014-2025》中所述，"能力是維持我們作戰優勢的關鍵。海軍航空部隊將帶著在戰斗中獲勝的手段--能力到達駐地"（海軍航空企業[NAE]，2014，第3頁）。然而，確保這種 "能力 "在與作戰相關的環境中進行實地測試，對于保證武器在有爭議的戰斗空間的持續作戰行動中的可維護性、可靠性和可用性至關重要。"提高向艦隊交付能力的速度"（NAE，2014年，第7頁）決不能接受對經過測試和驗證的系統的妥協，以達到或超過性能閾值。

D 范圍

本分析的初衷是廣泛考察海軍采購如何將其大部分先進技術整合到海軍航空中，并討論取消整個作戰測試中隊的后果。然而，分析跨越武器、軟件、硬件、通信、監視、情報和電子戰的眾多技術，并在幾個型號/模型/系列（TMS）中采取不同的采購策略，是一項艱巨的任務。

相反，本分析側重于海軍航空兵的電子攻擊中隊（VAQ）和ALQ-249下一代中波段干擾器（NGJ-MB）的計劃開發、生產、測試和實戰。縮小分析重點提供了一個主要國防采購計劃（MDAP）的具體例子，該計劃對于面對同行對手至關重要，而且考慮到已經投入到該計劃的時間和成本，"規模太大，不能失敗"。

E 方法

文獻回顧研究了國防部的報告和海軍研究生院（NPS）以前的論文，涉及測試和評估的最佳實踐。此外，還審查了一個已部署的電子攻擊中隊（VAQ）在操作上測試和評估兩個采購項目的努力。

優勢、劣勢、機會和威脅（SWOT）分析研究了下一代干擾器（NGJ）項目在速度、成本和性能方面的優勢或劣勢，并考慮了艦隊作戰節奏（OPTEMPO）和優化的艦隊反應計劃（OFRP）。此外，SWOT分析評估了現代艦隊中隊作為 "卓越的作戰力量"（NAE，2014年，第4頁）部署的操作限制，處理資源、VAQ準備標準、培訓、空勤人員戰術專長和安全管理，可能承擔采購類別（ACAT）一級項目的操作測試者的角色。

然后，進行成本效益分析（CEA），以比較NGJ-MB項目的運行測試的相對成本和結果，由艦隊航空中隊與執行運行測試職責的空中測試中隊進行比較。

方法中包括的另一個信息來源是作者作為九號航空隊（VX-9）的機載電子攻擊（AEA）分部負責人的實際經驗。

2019年，美國海軍陸戰隊（USMC）開始進行組織變革，目的是成為西太平洋地區卓越的偵察和反偵察部隊。為了實現這一目標，海軍陸戰隊公布了《2030年部隊設計》，目前正在采購新的作戰系統，并創建一個新的組織表，以便在地理位置偏遠、環境惡劣的地方獲得并保持殺傷力。

《2030年部隊設計》中的主要行動單位之一是海軍陸戰隊濱海團（MLR）。MLR包含步兵、火箭炮、防空、后勤、指揮和控制單位，用海軍陸戰隊司令的話說，是 "為在有爭議的空間進行海軍遠征戰而優化的，專門用于促進海上封鎖和保證進入以支持艦隊"（Berger 2019, p.5）。然而，第一個MLR最近才被激活，因此關于MLR的能力和限制的問題層出不窮。

特別令人感興趣的是在海軍陸戰隊濱海團安全區域內進行偵察和反偵察的海岸警衛隊的使用。這項研究的目的是研究海軍陸戰隊濱海團在各種實際環境中的能力，以及應對當代同行的海軍威脅，以幫助為海軍陸戰隊濱海團的警衛部隊最致命的組成和使用方法提供決策依據。為此，作者試圖回答以下問題：

• 1.將自主和半自主艦艇組成的警衛部隊納入海軍陸戰隊濱海團的縱深防御，是否會提高友軍陸基部隊的殺傷力和生存能力？此外，哪些友好因素有助于警衛部隊的生存能力和殺傷力？
• 2.警衛部隊的哪些因素對海軍陸戰隊濱海團在敵方水面部隊能夠探測和交戰之前探測、報告和交戰的能力影響最大？
• 3.使用自主和半自主艦艇來探測和打擊敵方水面部隊，能否提高海軍陸戰隊濱海團損耗敵艦的能力？

利用海軍水面作戰中心開發的建模與仿真工具箱（MAST），我們使用最先進的實驗設計，有效地執行了27250次海軍陸戰隊濱海團和中國海軍（PLAN）水面行動組（SAG）之間的模擬戰斗。圖1描述了建模環境和模擬中的一些智能體。

圖 1. MLR 警衛部隊和解放軍水面戰斗人員之間的模擬交戰

在每次模擬交戰中，MLR 的任務是執行海上拒止任務，他們試圖在保持戰斗力的同時最大限度地摧毀敵艦數量。 MLR 使用了一支具有以下基線組成的警衛部隊：四艘輕型載人自主作戰能力（LMACC）艦艇、五艘中型無人水面艦艇（MUSV）和 15 艘遠程無人水面艦艇（LRUSV）。在整個實驗過程中，每次數量都不同，以評估不同組合的功效。警衛部隊的任務是“通過戰斗以贏得時間，同時觀察和報告信息，保護主力免受攻擊、直接火力和地面觀察”（MCDP 1-0，第 11-13 頁）。為了評估警衛部隊對友軍生存能力和殺傷力的影響，我們改變了船只類型的數量、每種船只類型的位置以及船只的傳感器能??力。我們使用有效的實驗設計來探索上述因素的各種組合的影響。

從 27,250 次模擬交戰中，觀察到一些趨勢，這些趨勢不僅回答了研究問題，而且提供了為 2030 年部隊設計決策和倡議提供信息的機會：

• 警衛部隊組成：LMACC 數量是預測生存能力和殺傷力的主要因素。LMACC 是一種小型導彈戰艦，載人較少，擁有高度自主的艦船系統。它可能被配置為許多角色，但在這種情況下，攻擊。對實驗輸出的分析表明，警衛部隊應該有不少于六個 LMACC。

• 殺傷力：在更靠近海岸（10-15 海里）的地方使用 LMACC，將 LRUSV 部署在更深的位置（100 海里），導致摧毀的 GBASM 發射器更少，摧毀更多的海軍艦艇。

• 將 LMACC 與可以充當 LMACC 偵察員的較小平臺配對會產生更有利的友好結果。為此，為 LRUSV 配備探測敵艦的能力——使用被動或視覺傳感器——在更遠的范圍內使 LRUSV 能夠更早、更準確地傳達有關對手的組成和部署的信息。

• 現代沖突中的雙方都可能出現高損耗。由于戰斗的固有不確定性，確切百分比的可變性很高，但在實驗中摧毀的 GBASM 發射器的平均數量是 36 個中的 15.62 個。

本研究的目的是進一步討論 MLR 的組成、能力和使用，同時激發新的研究，為未來的部隊設計決策、實彈試驗和戰術提供信息。

這份頂點報告分析了增材制造（AM）技術在美國國防部（DOD）當前和未來的使用情況。該分析為開發增材制造工藝和分析工具（AMPAT）提供了必要的技術背景。AMPAT將幫助利益相關者確定哪些增材制造設備能最好地服務于作戰人員和他們在遠征環境中的任務。此外，該工具可以被利益相關者用來確定AM能力在整個艦隊中最有利的分布，并就這些能力應該如何被整合到更大的海軍任務和更大的國防部企業中做出決定。采用系統工程（SE）方法來收集關于當前和未來的AM方法的信息，以了解和定義AM系統的操作要求。此外，還利用SE過程來分析建立工具的替代軟件選項，實施敏捷軟件開發過程來開發工具，并驗證和確認該工具符合項目要求。研究發現，AMPAT根據用戶定義的輸入參數和加權值，成功地輸出了一個AM系統建議的排名列表。關于選擇AM設備和為艦隊制定分散計劃的建議包括使用AMPAT的可交付成果，利用用戶定義的輸入值進行定制的、迭代的分析，以適應特定的遠征環境。

執行摘要

美國海軍和海軍陸戰隊一直在各種作戰環境和任務場景中增加使用增材制造（AM）能力，以快速交付作戰設備，降低成本，更換和維修部件。美國海軍研究生院（NPS）海軍遠征增材制造（NEAM）團隊的成立是為了解決海軍遠征作戰司令部（NECC）提出的幾個研究問題。該團隊開發了一個名為增材制造過程和分析工具（AMPAT）的工具，該工具將：1）確定具體的增材制造設備，以便在遠征環境中為部隊提供最佳服務，包括分布式海上行動（DMO）、有爭議環境中的沿岸行動（LOCE）和遠征先進基地行動（EABO）；2）輸出建議，可用于幫助通知整個艦隊的增材制造設備分散計劃；以及3）幫助NECC更好地將其能力融入更大的海軍任務。

NEAM團隊使用修改過的瀑布過程模型系統工程方法來開發一個工具來回答這些問題。NEAM團隊進行了詳細的文獻審查，以收集有關各種AM技術、AM零件的設計考慮因素、材料處理以及AM在國防部的使用的信息。此外，該團隊還會見了許多從事AM技術工作的組織的主題專家（SMEs），包括海軍設施（NAVFAC）工程和遠征作戰中心、海軍海上系統司令部技術辦公室、海軍陸戰隊系統司令部、海軍水面作戰中心Indian Head分部、海軍水面作戰中心Pt. Hueneme分部、海軍陸戰隊第一后勤集團、海軍供應系統司令部（NAVSUP）、太平洋海軍信息戰中心和海軍研究辦公室。

AMPAT是一個基于Excel的工具，用Visual Basic for Applications（VBA）編程語言編寫。AMPAT包括一個數據庫，供用戶輸入各種AM系統的信息和數據，以及一個工具儀表板，使用戶能夠在進行分析所需的輸入和分析的輸出之間輕松瀏覽。儀表板允許用戶行使工具功能，包括調整分析標準和用戶選擇，向AM數據庫添加打印機，檢查AM數據庫的錯誤，運行分析，以及清除結果。用戶可以定制AMPAT分析，對一組具有不同規格和特性的AM打印機進行排名，以確定在特定環境下滿足作戰人員需求的最佳AM系統設計。關于如何使用AMPAT的每個功能，可以在《用戶指南》中找到全面的、分步驟的說明。

本報告為用戶提供了一個執行AMPAT以獲得分析結果的方法。首先，用戶通過確定感興趣的具體屬性（如故障率、運行可用性、環境條件）來設置分析參數。接下來，用戶為每個選定的屬性設置加權值，以排列每個屬性相對于另一個屬性的重要性。用戶必須設置權重值，以便AMPAT進行必要的數學分析，提供具體的AM系統建議。數學分析將根據用戶對每個屬性的權重輸入，計算出每個AM系統的加權分數，并將其標準化。AMPAT將生成一個過濾的數據庫表，其中包括滿足用戶在運行分析之前確定的輸入參數的AM系統。此外，根據分配給每個參數的權重值，將提供這些AM系統的排名列表。最后，AMPAT將繪制分析結果；用戶可以選擇特定的參數，以包括在繪圖中，并決定是按系統繪圖還是按屬性繪圖。

NEAM團隊建議NECC使用AMPAT進行迭代分析，并繼續向數據庫添加新的AM系統和系統屬性。隨著新的信息被輸入該工具，用戶將收到更詳細的結果，這可能會影響最終的AM排名。AMPAT提供的排名將為決策者提供建議，說明哪種AM設備在執行DMO、LOCE和EABO環境中最能為部隊服務。此外，NEAM團隊建議NECC將AMPAT升級到具有適當安全分類的環境中，以定制該工具的分析，為艦隊的特定地點提供AM系統的建議。如果有適當的輸入，該分析的結果可用于確定在整個艦隊中預置AM技術的最佳策略。

為了統一國防部和國防部，AM領域的專家必須共同制定一份戰略文件，確定批準AM系統用于國防部的必要標準。AMPAT應被串聯使用，以協助社區評估不同的AM技術，以確定是否適合于國防部的任務和作戰方案。隨著用戶繼續用更多的AM系統填充AMPAT，并反復進行不同參數的分析，該工具的結果和輸出可用于證明國防部的批準決定。

NEAM團隊還建議，AMPAT應擴大到包括一個零件和零件規格的圖書館或資料庫。這將擴大AMPAT的效用，使其能夠為AM系統提供建議，這些系統應被用來打印特定的零件，以支持船舶、潛艇、飛機和其他車輛或設備。最終，這將減少成本并縮短艦隊的時間表，以快速生產量身定做的部件，提高作戰人員的準備程度。

AMPAT提供了一個決策分析過程，以確定最理想的AM設備來支持特定任務，并提高整個國防部對AM能力的認識。AM技術在確保迅速和有條不紊地維持作戰設備和加強艦隊準備方面發揮了關鍵作用。AMPAT的使用將有助于使國防部和國防部統一努力推進AM技術，以支持更大的海軍任務的需要。

I. 簡介

本章定義了本研究項目的問題陳述、目標、范圍和操作方案。此外，本章還解釋了用于開發工具的方法，以及該工具將如何被主要利益相關者--海軍遠征作戰司令部（NECC）和其他利益相關者使用，以滿足研究目標。

A. 問題陳述

幾年來，美國海軍和海軍陸戰隊一直在作戰環境中采用增材制造（AM）能力來快速交付作戰裝備。必須進行研究，以確定如何整合未來的AM能力，同時最大限度地提高投資回報，并盡量減少重復工作。首要的目標是將這項研究應用于部署在各種環境中的能力，如：分布式海上行動（DMO）、有爭議環境中的沿岸行動（LOCE）和遠征先進基地行動（EABO）。就本報告而言，重點是開發一個工具和數據庫，以協助決策者確定在這些環境中使用適當的增材制造。

增材制造已經被證明是非常有益的，它提供了降低成本和快速的部件更換和維修；本報告的以下部分將更詳細地討論AM的具體優勢和劣勢。由于AM是一個快速發展的技術領域，很難持續比較和權衡技術能力和屬性以滿足不斷變化的需求。需要一個工具，讓領導層充分了解當前和新的AM技術提供了哪些能力，這樣他們就可以做出明智的決定，使國防部（DOD）的投資回報最大化，以支持作戰人員和他們的任務。決策者需要考慮的一些特性包括：移動性、易用性、培訓、打印材料和打印機床尺寸。

本項目的目的是提供一個總體決策分析方法和工具，其中包括一個易于修改的NECC當前3D打印機和部件的數據庫，以有效地將當前和未來的AM能力整合到更廣泛的海軍遠征任務中。海軍遠征增材制造（NEAM）團隊廣泛研究了當前的AM能力及其在遠征部隊中的應用，以幫助開發分析方法、工具和數據庫，NECC可以采用并用于確定如何在整個美國海軍艦隊中最佳地分散AM能力并實現利益最大化。雖然在海軍遠征軍內，以及在海軍和國防部內廣泛存在著對AM集成的廣泛需求和巨大潛力，但NEAM項目側重于將AM作為部署系統、平臺和車輛的支持能力。最終，該計劃將作為NECC的參考和指南，以便在海軍和海軍陸戰隊的AM設備部署戰略和采購方面做出明智的決定。

B. 研究目標和項目范圍

本項目的重點是NECC在部署AM設備供遠征軍使用時，如何使投資回報最大化，并盡量減少重復工作。這項研究有助于實現在DMO、LOCE、EABO和其他情況下部署AM能力的總體目標，同時確保與現有工作的互操作性，盡量減少重復的工作，并使投資回報最大化。為了不重復工作，該團隊利用以前為類似工作完成的工作，并與海軍內部正在進行的AM工作協調。這項研究的目的是為NECC提供一個決策分析過程，以指導決策者選擇最有效的AM技術來滿足遠征環境中的具體使用情況。

上述三種遠征環境（即DMO、LOCE和EABO）對AM技術都有自己獨特的需求。DMO環境將海軍的注意力集中在同行和近鄰的競爭者身上，這需要艦隊級別的參與主要作戰行動。為了做到這一點，它在各司令部之間建立了更加一體化的關系，并促進了對風險的計算接受。同樣，EABO手冊指出，"EABO是一個未來的海軍作戰概念，滿足美國聯合遠征作戰的下一個范式的彈性和前沿存在要求"（海軍陸戰隊協會2018，5）。這一戰略提供了進行遠征作戰的機會，在不摧毀所有敵軍的情況下擊敗對手的戰略。此外，EABO手冊 "鼓勵海軍陸戰隊和海軍發展優化的內部力量能力，以服務于整個DMO結構"（海軍陸戰隊協會2018，22）。LOCE概念描述了沿海環境中的海軍行動，考慮到新出現的威脅，為海軍和海軍陸戰隊提供了一個創新的、聯合的框架（有爭議環境中的沿海行動，2020）。AM在確保作戰人員在這些環境中得到適當裝備方面發揮著關鍵作用。

考慮到這些環境，NEAM項目重點關注以下問題，以利用AM技術解決作戰人員能力方面的關鍵差距。

1.什么樣的AM設備能夠最好地服務于執行DMO/LOCE/EABO的部隊，包括考慮與其他美國海軍陸戰隊和海軍部隊的互操作性？

2.在整個艦隊中，什么是最有利的AM能力的分散，以使利益最大化，包括潛在的設備預置？

3.NECC如何將其能力更好地整合到更大的海軍任務中？

這個項目并不打算分析AM實施的每一部分；因此，未來的工作將建立在這個項目的基礎上。未來的工作也被認為是減少范圍蠕變風險的一個緩解因素。NEAM團隊對未來工作的建議可以在第七章A節中找到。

C. 方法

為了實現協助NECC最大限度地提高投資回報和減少重復的項目目標，這項研究的重點是開發一個數據庫和工具，以協助決策和增加對特定任務和目標的可用AM能力的接觸。該工具和數據庫是使用微軟Office產品開發的，因為它在整個聯邦政府的計算機系統中通常是可用的。這將有助于確保它能在整個海軍中被廣泛傳播并被大量受眾使用。

該工具是使用系統工程過程中選擇的軟件開發的。它側重于由利益相關者和NECC定義的AM系統的各種能力。用戶可以使用內置的圖形用戶界面（GUI）加載AM系統的各種特性并分配權重。該工具根據所期望的遠征環境的特征分配權重，輸出AM系統建議。

為了確保交付物滿足利益相關者的需求，NEAM團隊采用了一種系統工程方法，包括利益相關者的持續反饋，這在第四章有詳細描述。這使得利益相關者能夠在項目進展過程中對研究的具體方向提供意見，并使NEAM團隊能夠在獲得信息和分析結果時提供。

D. 報告結構

本報告第一章解釋了問題陳述、研究的目標和范圍，以及用于開發本項目中可交付成果的方法。

第二章包括對NEAM團隊為收集不同類型的AM技術、如何設計AM零件、材料處理方面的考慮以及AM在國防部的具體使用情況而進行的文獻審查的廣泛和詳細描述。此外，第二章描述了NEAM團隊用來完成項目的系統工程方法，以及考慮過的其他方法。

第三章著重于利益相關者的識別和分析，并描述了主要利益相關者的需求，用于將其轉化為具體要求的過程，以及當前AM能力中存在的差距。

第四章概述了增材制造工藝和分析工具（AMPAT）的代碼開發過程和所遵循的軟件流程，以及該工具的能力和限制。

第五章提供了AMPAT的幾個使用案例，并描述了該工具所要使用的操作環境。

第六章全面解釋了AMPAT如何用于檢索特定任務的分析結果，并解釋了用于確保該工具滿足項目要求和利益相關者需求的驗證和確認（V&V）方法。

第七章記錄了開發團隊得出的結論，總結了研究和分析對利益相關者和國防部的益處，并對未來工作提出了建議。

美國海軍希望開發和采購三種類型的大型無人航行器（UV），稱為大型無人水面航行器（LUSV）、中型無人水面航行器（MUSV）和超大型無人水下航行器（XLUUVs）。海軍2023財年擬議預算要求為這些大型UV和LUSV/MUSV啟用技術提供5.493億美元的研究和開發資金，并為XLUUV和其他海軍UUV的核心技術提供6070萬美元的額外資金。

海軍希望獲得這些大型UVs，作為將海軍轉移到一個更加分布式艦隊架構的一部分工作，這意味著一種艦艇組合，將海軍的能力分散到更多的平臺上，并避免將艦隊整體能力的很大一部分集中到相對較少的高價值艦艇上（即一種避免 "把太多雞蛋放在一個籃子里 "的艦艇組合）。海軍和國防部（DOD）自2019年以來一直在努力制定一個新的海軍部隊目標，以反映這種新的艦隊組合。2022年4月20日發布的海軍2023財年開始30年（2023財年-2052財年）的造艦計劃，總結了對新的兵力目標進行的研究結果。這些研究概述了潛在的未來艦隊擁有27至153艘大型USV和18至51艘大型UUV。

海軍設想LUSV的長度為200英尺到300英尺，滿載排水量為1,000噸到2,000噸，這將使它們達到輕巡洋艦的大小(即比巡邏艇大，比護衛艦小的艦艇)。海軍希望LUSV是低成本、高端耐力、可重新配置的艦艇，有足夠的能力攜帶各種模塊化有效載荷--特別是反水面戰（ASuW）和打擊有效載荷，主要是指反艦導彈和對陸攻擊導彈。每艘LUSV可以配備一個垂直發射系統（VLS），有16到32個導彈發射管。盡管被稱為UV，LUSV可能被更準確地描述為選擇性或輕度載人的艦艇，因為它們有時可能有一些船員，特別是在近期內，當海軍制定LUSV的啟用技術和作戰概念時。根據海軍2023財政年度的五年（2023-2027財政年度）造艦計劃，海軍采購LUSV的計劃將在2025財政年度開始。

海軍將MUSV定義為45英尺到190英尺長，排水量大約為500噸，這將使它們與巡邏艇的尺寸相當。海軍希望MUSV和LUSV一樣，是低成本、高端耐力、可重新配置的船只，可以容納各種有效載荷。MUSV的初始有效載荷將是情報、監視和偵察（ISR）有效載荷和電子戰（EW）系統。海軍2023財年開始的五年（2023-2027財年）造艦計劃不涵蓋2023-2027財年期間采購MUSV的計劃。

XLUUV的大小大致與地鐵車廂相當。首批5艘XLUUV在2019財政年度獲得資助，正在由波音公司建造。海軍希望使用XLUUV秘密部署Hammerhead水雷，這種水雷將被拴在海底，并配備反潛魚雷，大致類似于海軍冷戰時期的CAPTOR（封裝式魚雷）。根據海軍2023財年開始的五年（2023-2027財年）造艦計劃，通過其他采購，海軍（OPN）計劃在2024財年開始采購額外的XLUUV。

在對海軍2020-2022財年的擬議預算進行標記時，國會國防委員會對海軍的采購戰略是否提供足夠的時間來充分開發這些大型UV，特別是LUSV的作戰概念和關鍵技術表示關注，并包括旨在解決這些問題的立法規定。作為對這些標記的回應，海軍已經重組了LUSV項目的采購戰略，以便遵守這些立法規定，并在進入可部署單位的批量生產之前提供更多的時間來開發作戰概念和關鍵技術。

圖1. 支持LUSV和MUSV計劃的原型機

摘要

有效的項目管理有賴于對風險的細致和精確的量化。根據Kaplan和Garrick(1981)的說法，風險是概率和影響。然而，影響往往是多維的，包括進度維度、安全維度、財務維度或技術維度等。本文打算介紹利用統計科學將多個風險維度合并為一個數值。在美國國家航空航天局（NASA）的許多項目中都使用了一種叫做MRISK的多維風險工具來評估和確定風險和緩解措施的優先次序。此外，本文將總結北約盟軍司令部轉型（ACT）目前的風險管理準則，并將告知北約ACT在風險評估和管理方面可以從統計科學中獲益的潛在方式。

MRISK工具是由博思艾倫咨詢公司在NASA蘭利研究中心開發的。我曾作為MRISK的開發者，通過這篇論文，我旨在提高對定量風險評估的認識，并介紹其在北約ACT的潛在應用。博思艾倫咨詢公司撰寫的MRISK原始論文是美國國家航空航天局的專利，并存放在美國國家航空航天局科學和技術信息（STI）庫中。本文所表達的觀點僅代表我個人，不代表我以前或現在的雇主的觀點或意見。

引言

所有的項目，無論其組織、復雜性、時間框架或目標如何，都會有風險。項目管理協會將風險定義為 "一個不確定的事件或條件，如果它發生，會對一個或多個目標產生積極或消極影響"。一個積極的風險被認為是一個機會，而一個消極的風險被認為是一個威脅。大多數情況下，風險管理意味著威脅管理。鑒于，不可能避免項目威脅，有效的項目管理必須包括成功管理它的方法。特別是考慮到減輕風險的缺陷最終會給聯盟帶來大量的資金，以及戰爭能力發展和進展的潛在滯后，它被證明是項目管理的一個重要組成部分。

風險管理包括風險識別、風險評估和風險應對。風險評估階段的目標是定性和/或定量地評估風險的概率和影響。傳統上，風險評估是定性進行的，這意味著它依賴于對單個風險的概率和影響的判斷。判斷可以基于過去的經驗、可比較的項目、或項目主題領域的專業知識。以這種方式進行的風險評估可以由一個人完成，也可以在一個有不同利益相關者和專家的團隊環境中完成。然而，僅僅是定性的風險評估并不總是充分的。

如果風險評估的主要目的是對風險進行優先排序，以確定哪些風險需要進一步研究和應對，那么定性評估就可能是足夠的。相反，如果風險評估需要高度的精確性和更多的結論性評價，那么定量評估與定性評估一起進行將對項目有益。

摘要

在工業資產運行過程中出現的異常情況可能表明存在退化和故障，隨著時間的推移，會導致不期望的行為、運行條件的喪失以及系統的最終崩潰。預測性維護技術負責監測系統的狀態，以便在初始階段對這些異常情況進行檢測，從而以最佳方式安排維護任務。本文介紹了一種基于機器學習的人工智能技術的海軍資產預測性維護解決方案。為此，使用了由船舶實時收集并通過控制中心傳輸的傳感器（溫度、壓力等）的信息。所開發的系統（SOPRENE）能夠從我們軍艦上的發動機的歷史數據中預測不同的故障模式或異常運行狀況的發生。此外，該系統的使用可擴展到大型艦隊，該解決方案已使用Spark分布式環境來實現，以促進預測的分布式計算。

簡介

維護成本是工業運營成本的一個重要部分。在某些情況下，如在冶金行業，這些成本可以達到總生產成本的15%-60%。此外，其中三分之一的投資由于不必要的或不正確的活動而被浪費。然而，維護是至關重要的，因為系統的故障會導致巨大的財務成本。

在過去，由于不可能處理大量連續的數據流，所以在很多情況下，只能使用統計技術。然而，今天的預測性維護則遵循更先進的理念：

與其依靠這些行業統計數據（如平均故障間隔時間）來安排維護活動，不如對系統進行實時監測，以確定其狀態和真實狀況。目前的計算能力允許處理更多的數據，以及使用更復雜的技術來進行預測、檢測異常情況和對系統進行可能的診斷。因此，預測性維護可以理解為基于系統的當前狀態或條件以及根據運行歷史進行的未來預測的預防性維護。

這項研究工作介紹了在SOPRENE項目中開發的預測性維護系統在海軍艦艇發動機上的應用。擬議的系統已經分析并使用了分布式環境中的機器學習技術。在這個意義上，所考慮的方法論可以根據Ran等人的說法來劃分。

圖3-1. SOPRENE解決方案架構：從數據預處理到訓練和操作