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陆军保障企业对数据现代化的延迟方法
简介 人工智能 (AI) 即将到来，但并非针对战术陆军保障企业。至少，直到陆军保障行动实施之前……
来源:美国陆军支援简介
人工智能（AI）即将到来，但没有用于战术军队维持企业。至少，直到陆军维持企业制定清晰可行的数据策略。在本文中，我们应对实施AI的挑战，以通过内部创新和与行业的伙伴关系探索弥合差距的机会。我们概述了陆军维持企业必须解决的五个领域，以充分利用预测后勤。这些是数据收集，数据存储，数据传输，数据分析和数据可视化。
数据收集
陆军维持企业的数据中有数据 - 只是没有以标准化或有用的方式收集。最好的例子是全球战斗支持系统武装，在该系统中以统一的方式收集维护和供应数据，直到单个部分和车辆平台。这些数据在整个部队之间是一致的，该数据允许应用分析工具进行预测。单位已经证明了该数据在预测未来设备准备方面的价值，这是预测物流的先驱。
但是，陆军并没有收集同样勤奋的其他商品数据。燃料，水和弹药都缺乏中央数据库，并且在不同单位和梯队上输入标准化数据。第四步兵师第二席克尔旅战斗队的收集和水数据与第二步兵旅战斗队（82空降师）收集燃料和水数据的方式有何收集和水数据不同。为了实现预测后勤，陆军必须建立数据标准化，以将关键商品收集到战术单位水平。
数据存储
美国陆军云计划数据传输
数据分析和可视化
结论
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本文发表在2025年冬季陆军维持期间。
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