一提到美國空軍，首先想到的是美國大片《壯志凌云》。在信息技術發(fā)達的今天，這支先進的部隊也將大數據使用得淋漓盡致。美國空軍車隊主管Robert Uren詳細介紹了美國空軍使用大數據進行車輛管理的情況。確切的說，就是一個擁有每年3億美元采購預算的部門，通過大數據管理車隊調度、規(guī)劃預算、節(jié)約成本。

美國空軍車隊

　　美國空軍車隊由各種車輛組成，為美國空軍執(zhí)行飛行以及戰(zhàn)斗任務提供支持。作為美國的第四大聯邦政府車隊，美國空軍車隊資產超過70億美金，駐扎在美國以及全球各地的基地。

　　美國空軍在本土以及海外的基地就像一個“自己自足”的城市，需要配置各種車輛，從轎車到鏟雪車、消防車到加油車等等，車輛類型超過500種。美國空軍車隊的管理機構為美國空軍車輛和設備管理保障辦公室（Air Force Element Vehicle and Equipment Management Support Office），負責制定車輛管理條例、補貼、維修計劃、優(yōu)先度計劃、制定預算等，總部位于弗吉尼亞州的蘭利。（蘭利——CIA?。。?

　　該機構提供集中的車輛管理，保障11個主要作戰(zhàn)司令部、307個基地，擁有6100名技工，每年的采購計劃預算高達3億美金。作為管理機構，他們提出通過連續(xù)以及嚴密的流程再造，以最高效的方式保障各種行動。其中，其車隊管理涵蓋各個方面，如規(guī)定、預算、資產管理、維護和維修、能源管理和條例制定等。

支援系統(tǒng)數據

　　自2001年起，美國空軍不斷擴展企業(yè)級數據倉庫，建立了龐大的數據庫，以供大數據的分析使用。從美國空軍的數據分析演進過程看，在2007年之前側重分析師視圖，最初的版本只關注一架飛機及其維修流程。從2007年到2013年，實現了企業(yè)視圖到企業(yè)互操作的快速演進。在2009年支持新增資產查詢視圖，將解決方案延展至車輛、裝備和軍需品，并且在2013年拓展更多的流程管理，如庫存跟蹤、供給和運輸環(huán)節(jié)等。

　　其中，車輛視圖應用的核心組成分為兩部分：一是規(guī)劃組件，包括授權驗證、預算計劃、優(yōu)先采購模式；二是運營組件，包括領導視圖、快速查詢、保留成本、高性能以及交易請求工具。

　　在授權驗證中，美國空軍基地的每一個標識都要進行驗證，如車輛類型、使用機構、使用代碼等，而且每個需求都會在三年內進行反復確認。工作流程也是非常繁瑣。要為決定性需求的目的創(chuàng)建問題和條例；調查也是為每個基礎生成的；而且管理者要快速回答調查問題；該調查結果，將作為規(guī)則處理引擎，洞察對車輛需求進行計算。

　　面對以上情況，美國空軍對管理進行變革。例如通過在庫存中隊當下需要授權的車輛進行計算對比，對于每個不同的車輛和設備管理保障辦公室的用戶采取行動，進行批準或撤銷申請的操作。

　　在改變后的總結分析報告中可以看到，統(tǒng)計涵蓋了授權增加和減少的數量，以及自動和人工授權的不同數量等。最終的結果顯示，這種性能和方法有助于效率的大幅提升和費用的節(jié)省。據統(tǒng)計，通過授權驗證，在過去三年美國空軍共計節(jié)約了3.09億美元的開支！

　　在預算計劃中，美國空軍車隊對自身現有裝備和美國總務管理局租用車輛實現了統(tǒng)一視圖，采用了自動生成的空軍車輛預算編制流程。其中，在美國空軍現有裝備模型變量中，是通過對基本配置設置（如裝備生命周期成本因素、高利用率因素、間接成本、培訓預算等）、調整和通貨膨脹（如生活成本通貨膨脹因素、車輛預算增加或者減少、所有組織層級中資金的盈余和減少等）、支付（如按比例分配資金能力等）、自定義差異（如人力資源分配、寒冷的天氣環(huán)境、高度腐蝕性/熱帶環(huán)境等）等進行預算規(guī)劃。

　　而在美國總務管理局租用車輛方面，是對基本配置設置（如美國總務管理局每月附加費等）、調整和通貨膨脹（如空軍附加費、附加設備數量、生活成本通貨膨脹因素、租用車輛預算增加或者減少、所有組織層級中資金的盈余和減少等）、分配（如按比例分配資金的能力等）進行預算規(guī)劃。

　　在優(yōu)先采購模式中，優(yōu)先采購模式部署了美國空軍車輛替換策略算法，高效計劃未來一年的車輛采購。如計算每輛車預計的生命周期，優(yōu)先考慮每輛車更換，撥款給不同車輛類型以平衡車隊，假設場景模擬資金調整，車隊分配指標分析，為即將到來的財政年度生成車輛購買清單等。

　　在具體計算中，車輛的生命周期結束就是當維護和運行成本大于折舊價值時，即判定該車輛到達使用年限。相同車輛類型的每個流動資產是按優(yōu)先順序替換的。資金是車輛的類型來決定的，每個車輛類型在一個類別中獲得平均分配資金，以此來幫助車隊的平衡分配。車輛的更換資格是用戶指定年限內（通常是3年）來計算車輛生命周期的終結，而且沒有車輛分配來取代它。之后進行采購數量的計算，具體車輛的更換是基于優(yōu)先級的分配。還可讓用戶創(chuàng)建假設的場景看到預算調整對模型結果的影響，如預算增和預算消減。車輛分配良好的指標是在生命周期結束時不更換車輛，使用結構化的邏輯方法去測量未來的影響。最終的結果顯示，在第一年的模型和車輛生命周期結束結構中，空軍車輛采購需求減少了150萬美元。

　　在領導視圖中，關鍵因素是識別/來源任務能力的車輛去支持自然災害，例如颶風桑迪。同時需要從概括性的探索到越來越低層次的詳細數據，如深入到主要司令部、基地、資產、視圖車輛中哪一個沒有任務能力，以及預估返回到服務的日期等。在車隊態(tài)勢中，查看車輛授權包括車輛細節(jié)和空缺率。用戶選擇從68個屬性查看、過濾和排序。在裝備費用中，要考慮當前和歷史車輛的維護成本。

　　如此看來，美國空軍車隊的性能如此強大：不僅提供了維護車隊使用狀態(tài)維修的方法（CBM）；促進了可維護性和可靠性分析；而且數據用于審查/比較當前預防性維護措施和政策效率的機會；同時使用數據對比車隊與行業(yè)標準，幫助建立一個基準的預防性維護措施。例如，車隊把地理空間信息集成到企業(yè)級數據倉庫中，充分利用強大的數據庫內分析能力，提供快速、精準的地理空間數據處理分析服務，同時，地理空間數據和數據倉庫內的其它業(yè)務數據進行整合后，為用戶帶來了全新的數據分析功能。

　　為此，美國空軍車隊被《政府車隊雜志》評為“最佳車隊100強”，榮獲2014年是綠色車隊的榮譽；同時在過去的24個月，9次獲得 A4/7年度和季度獎，3次獲得A4L獎以及“美國聯邦車隊主管15強”等獎項。

　　展望下一步發(fā)展，美國空軍車隊希望未來能夠提供采購代表或項目經理的視圖，部署移動端應用程序，提高任務能力指標等方面獲得突破，通過數據分析能力強化美國空軍的戰(zhàn)斗和運行能力。

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