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以数据为中心的命令和控制：利用 C2 Next 释放 Mercury 的潜力
简介 每一种作战功能都依赖于后勤，但保障始终面临着时间和距离的问题。指挥官在数小时内进行机动...
来源:美国陆军支援简介
每项作战职能都依赖于后勤，但保障始终面临着时间和距离的问题。指挥官在数小时内进行机动，而后勤人员在数天内进行计划。当物流估算建立、简报和传播时，它就有可能过时。陆军当前的规划范式以理论供应天数（DOS）因素为基础。 DOS 提供了有用的基准，但无法满足大规模作战行动 (LSCO) 中定制的、任务组织的部队的需求。
陆军的 Mercury 后勤估算工具是保障规划向前迈出的重要一步。它使后勤人员能够比人工工作更快地生成定制单元配置的需求预测。支援作战 (SPO) 军官或 S-4 部队可以将人员、车辆和武器的实际组合输入 Mercury，并在几分钟内生成量身定制的保障估算。然而水星仍然保持静止。它依赖于单位数据的手动输入，并且生成的产品不会改变，除非用户重新运行模型。这是 LSCO 的一个关键限制。
陆军已经拥有缩小这一差距的数据源。陆军全球作战支持系统（GCSS-Army）跟踪装备准备情况和零件状态。 Vantage 平台由 Palantir 提供支持，可以汇总多个陆军企业的人员和装备准备情况信息。此外，Maven 智能系统 (MSS) 为指挥官提供了一个仪表板，用于可视化梯队的数据源。缺少的是集成。
今天的 Mercury：定制估算工具
差距：动态战斗中的静态产品
在每种情况下，指挥官办公桌上的静态产品都不能反映战斗中正在发生的现实。除非参谋人员从头开始重建计划，否则当战场在没有它的情况下继续前进时，LOGSYNCMAT 仍然是及时冻结的快照。
Maven 作为维持仪表板
将 Mercury 链接到 Vantage、GCSS-Army 和 Maven
重新构想 LOGSYNCMAT