美空軍采用LCOM模型評估現役維修中隊的維修能力

陳偉 任淑霞

1 背景

近年來，美國空軍部隊的戰備水平大幅降低。美空軍財務管理和審計助理部長指出，造成這一現象的原因包括裝備部署頻率加快、飛機機隊老化、資源缺乏以及人員流失等。美空軍認為，增加財政支出可以解決機隊的老化、資源短缺以及人才流失問題，但卻無法解決裝備部署頻率加快帶來的問題。高頻率的部署行動需要對武器裝備進行反復裝卸、運輸，進一步加速了裝備的磨損與老化以及故障的出現，由此帶來了維修保障需求的大幅增長。這進一步導致了維修人員工作時間的延長和工作強度的加大，從而引起了大量維修人員離職和跳槽。隨著新員工的大量入職，空軍維修保障人員的經驗水平大幅降低，導致了維修效率的不斷下降。這種螺旋式的惡性循環又加重了維修人員的工作負擔。

后勤復合模型（Logistics Composite Model，LCOM）是一種評價使用與后勤之間交互作用的計算機動態仿真模型，是基于蒙特卡洛仿真、資源排隊論的系統工程工具。美空軍通過LCOM對人力、備件、保障設施和設備等在內的后勤資源進行優化組合。目前，空軍期望的機隊出動能力與保障單位實際可提供的維修能力之間仍然存在一定差距。分析維修能力的制約因素對于提高維修保障效率至關重要。因此，本文重點研究維修人員數量、工作班次以及可用零部件數量對維修中隊維修保障能力的影響。

2 研究方法

2.1研究對象

本研究采用LCOM模型對坎農空軍基地的兩個Block 30型（第522和523中隊）和一個Block 40型（第524中隊）F-16維修中隊進行模擬。美國坎農空軍基地位于新墨西哥州克洛維以西11.2千米處，隸屬于美國空軍空戰司令部。駐扎有第27戰斗機聯隊，主要裝備為F-16戰斗機，負責執行特種作戰任務。

2.2數據采集

對坎農基地維修人數、飛機數量、飛行計劃數據以及零部件供應等數據進行采集。其中：

維修人數分為授權人數和在編人數。授權人數和在編人數均由坎農基地人力辦公室提供，但隨著人員的新增與流失，在編人數信息會不斷變化。因此，在編人數采用年度平均水平。

機隊規模采用每個中隊的初級授權飛機（Primary Authorized Aircraft，PAA）年度平均數據，該數據由美國空軍總部授權確定1。

飛行計劃數據包括計劃出動架次數和實際出動架次數，以及由此而產生的出動架次率（實際出動架次數/計劃出動架次數，Sortie Generation Rate，SGR），零部件供應數據采用因供應不能執行任務率（Not Mission Capable for Supply，NMCS）來反映2。上述兩類數據均由空軍聯隊分析辦公室每月以電子表格的形式提供。

2.3研究過程

維修中隊的維修能力通過該中隊產生的出動架次數來評估。理想情況下，為坎農基地的飛行任務建模的最準確方法是建立與坎農基地的日常飛行任務相匹配的飛行計劃。但由于這種情況執行起來非常繁瑣且不易實現，因此該研究采用每個中隊的出勤可用率（UTE）對飛行計劃建模。UTE表示每架飛機每月可以出動的次數。某財年，522、523和524中隊計劃和實際出動架次數如表1所示。

設置不同的參數條件，對模型進行運行。將表2所示的8種參數配置方案分別應用于522、523和524中隊，因此產生了24種方案。

第一組方案（方案1和2）：每個中隊的基準配置方案（方案1）應用該中隊的實際在編人數（記為“AS”）、工作班次（記為“O班次”）3和NMCS（記為“B數量”）。方案2將在編人數改為授權人數（記為“AU”），其他條件保持不變。

第二組方案（方案3和4）：將第一組方案的工作班次變為“N班次”。方案3和4的其他參數條件分別與方案1和2一致。

第三組方案（方案5和6）：將第一組方案的零部件供應數量變為無限量（記為“U數量”）4。方案5和6的其他參數條件分別與方案1和2一致。

第四組方案（方案7和8）：將第二組方案的零部件供應數量變為無限量。方案7和8的其他參數條件分別與方案3和4一致。

3 結果分析

3.1仿真結果分析

（1）522中隊

522中隊的仿真結果見表3。結論一：保持其他因素不變，將其人員由在編變為授權，飛行架次數隨著人數的增加也有所增加。如配置方案522-2相比基準方案（522-1），其實際平均出動架次數由3881.27提升到4085。

結論二：方案522-3和522-4將工作班次更改為N班次，其他參數設置同522-1和522-2。與前兩個方案相比，出動架次數顯著減少，分別由3881.27降至1935.2和由4085降至1844.01；而相應的NMCS也大幅提高。零部件維修人員生產率下降直接導致了NMCS顯著提高，NMCS的升高導致了出動架次數的下降。

結論三：方案522-5～522-8為增加零部件供應至U數量。與方案522-1～522-4相比，522-5～522-8中的出動架次數量明顯增加。522-5和522-6方案在O班次下，NMCS顯著降低（等于或接近零）。

（2）523中隊

523中隊的仿真結果（見表4）與522中隊相似，因此，分析結論也相似。

（3）524中隊

524中隊的仿真結果見表5。除方案524-3和524-4外，其余方案的結論與522和523中隊相同。對比方案524-3和524-1，當執行N班次時，二者的出動架次數之間幾乎沒有區別；但524-3的NMCS卻為524-1的兩倍。對比方案524-4和524-2，亦有相同的變化趨勢。

3.2基準方案結果驗證

采用Z檢驗的方法對仿真結果進行驗證。檢驗結果（見表6）表明，對于522和523中隊，不能拒絕原假設，即認為LCOM可以模擬實際的出動架次數；對于524中隊，原假設不成立，即LCOM不能準確模擬實際的出動架次數。因此，下文只針對522和523中隊的結果進行研究。

為了進一步驗證不同因素對出動架次數產生的影響及大小，采用多因素方差分析對522和523中隊仿真結果進行檢驗分析。檢驗結果（見表7）表明，至少有一個因素（人數、班次或零部件供應數量）對522和523中隊的出動架次數有影響。

接下來，采用t檢驗判斷何種因素對522和523中隊的出動架次數產生影響，見表8、表9和表10。

（1）維修人數的影響

保持工作班次和零部件供應數量相同，分別對在編人數和授權人數產生的出動架次數的差值進行t檢驗。結果表明，當班次處于加班且周末工作時，增加維修人數，其出動架次數也會增加；當班次為不加班且取消周末工作時，增加人數對出動架次數沒有產生影響。如下表所示，522和523中隊的結論相同。

（2）工作班次的影響

522和523中隊所有的方案均表明，延長工作時長可以增加出動架次數。

（3）零部件供應數量的影響

522和523中隊所有的方案均表明，增加可用零部件數量可以增加出動架次數。

如表11所示，根據F值大小進行排序，對出動架次數的影響由大到小分別為：工作班次、可用零部件數量和維修人數。

4 結論及建議

4.1研究結論

通過LCOM對美軍不同維修中隊產生的出動架次數進行建模仿真，研究表明：

（1）增加維修人數，可以提高維修中隊的維修效率，從而提升其維修能力。當維修人數由在編變為授權時，人數增加，出動架次數會有小幅增長（約增加190架次）。

（2）通過延長班次時間以及周末加班等方式，維修能力會有明顯的提升。當縮短上班時長以及取消加班時，出動架次數會明顯減少（約減少2000架次）。因此，通過提升員工的工作效率，可以緩解人員短缺的壓力。

（3）增加零部件可用數量，可以大幅提升維修單位的維修能力。當可用零部件供應數量由基準水平增加到無限供應時，出動架次數明顯增長（增加約2000架次）。在條件允許的情況下，努力降低NMCS，從而提升維修保障單位的維修能力。

（4）在研究的影響因素中，工作班次對維修中隊的維修能力影響最大，零部件供應數量影響次之，人力因素的影響最小。文中出現人力因素對提升維修中隊維修能力影響較小的原因可能是在設施、設備等資源無閑置的情況下，出現了人員等待的問題。通過延長班次時間以及周末加班等方式，維修能力會有明顯的提升；但是，如果過度地延長工作時間，則會導致維修人員的維修工作效率下降，進而影響維修能力的提升。

4.2啟示建議

美軍采用LCOM模型精準地對裝備維修能力進行評估，為我軍評估裝備維修保障單位的維修保障能力，提高維修保障效率具有實際的借鑒和參考意義。

（1）系統評估我軍維修保障資源，找到關鍵制約因素

系統評估我軍維修人力、設施、供應鏈等資源，找出存在的短板及制約因素，通過對關鍵環節的彌補，提升維修保障效率與能力。例如，當設施設備充沛時，由于任務繁重，消極怠工的情況普遍存在。此時增加工作人數，維修能力提升較為明顯。

（2）開發具有我國自主知識產權的維修保障仿真模型

LCOM的成功應用得益于完善的、全面的數據系統支撐。目前，我軍裝備維修保障領域應用仿真建模的生態環境尚不健全。相關軟件不具備自主知識產權，欠缺核心開發能力；數據采集效率低、可用性不高。因此，維修保障領域相關問題的深層次分析無法展開。我軍應加大裝備維修保障領域仿真軟件的自主研發力度，通過仿真結果為維修保障提供重要有價值的參考依據。同時，健全支撐模型運行的環境，包括數據采集的標準化、數據應用的協同化。一方面提高信息采集處理的效率和數據的利用價值；另一方面加強各軍兵種、各戰區與工業部門之間的數據共享。

（3）綜合考慮影響維修保障能力的各種因素，使仿真結果更具實際意義

美軍LCOM模型應用中沒有考慮維修人員技術熟練程度等因素，而在實際維修單位中，新員工、熟練工以及高水平工人的維修生產效率是不同的，因此模型具有一定的局限性。因此，我軍在維修保障仿真模型開發中，可進一步考慮維修人員技能水平對維修能力的影響。通過制定不同的生產率系數，分別對不同能力水平的維修人員進行建模，從而更精準地評估人力因素對維修保障能力的影響。