后勤保障装备建设配备的数据化管理

齐继东，陈 健，丁伟东

(1.军事交通学院 科研部，天津 300161； 2.62402部队，天津 300182)



● 装备保障 Equipment Support

后勤保障装备建设配备的数据化管理

齐继东1，陈 健2，丁伟东1

(1.军事交通学院 科研部，天津 300161； 2.62402部队，天津 300182)

以后勤保障装备建设配备信息资源对象的量化为切入点，根据对象数据化程序，针对装备研制、配备标准、维修保障、经费使用等方面，合理运用一种或多种信息资源量化方法，把评估对象量化为可被计算数据，集成结构化数据与量化的半结构化信息，提出基于完全数据平台的一种新的后勤保障装备建设配备管理模式。

后勤保障装备；数据化管理；信息资源对象

大数据的思维、分析和决策[1-2]已经延伸到能够获取先验、试验数据的各个主题。经实践证明，借助统计回归分析法、德尔菲法、模糊综合评判法、蒙特卡罗法等模型[3-5]均达到了预期效果。而数据化管理[3]，是大数据在真实世界的具体应用，主要是围绕确定的主题，准确获取结构化数据，降低半结构化信息的不确定性，并量化为可被计算机识别和被计算的数据，实现相关数据逻辑集成。依据以往后勤保障装备建设配备管理实际，研究后勤保障装备建设配备的数据化管理模式是必要的且具有重大军事效益。

1 对象数据化的必要性

后勤保障装备建设配备管理中运用了大量结构化数据和半结构化信息，而半结构化信息在骨干后勤保障装备建设配备方案中影响因素约占40%，具有不确定性且不能被“计算”，制约了建设配备方案的科学性、合理性，直接造成“数据说真话”的不可行性。因此，后勤保障装备建设配备中引入数据化管理思想的必要性有3个方面：一是合理评估现役后勤保障装备的战备完好性，为更新后勤保障装备提供有用数据。后勤保障装备战备完好性是装备在平时和战时使用条件下，能随时开始执行预定任务的能力。经估算，年度后勤保障装备建设配备方案中80%以上建设目标(平均800余支/年)都存在装备战备完好性模糊问题，目前依托数据库系统自动完成了90%方案计算工作，但剩余10%调整工作主要是人员花费大量时间、精力逐一核对后勤保障装备技术状况。因此，除有关结构化数据外，还应对装备使用频率、环境和维修等方面资料有效“量化”，使其融入计算。二是合理预测新研、改造后勤保障装备研制进度，为装备年度列装提供可靠数据。定型装备列装关系到部队后勤保障装备按装备体制生成后勤保障力，“十二五”期间新研、改造的后勤保障装备，完成样机研制的或已通过技术定型但未列入批量建设配备的装备(含已小范围试装试用)，由于技术原因，个别项目至今未能采购试装到部队，因此需要对装备建设配备方案可行性、装备战技指标可信度和年度购置费保障可能等方面信息资源量化，作为装备列装的评判依据。三是合理推断后勤保障装备按体制表形成后勤保障能力的编组可靠性，为后勤保障装备成建制配备提供科学数据。后勤保障装备建设配备是一个动态过程，配套后勤保障装备系统技术形式不同、后勤保障装备多代(系)并存，因此需要综合定量和定性信息资源，为部队后勤保障装备建设规划和配备提供数据支撑。

2 对象数据化管理

后勤保障装备建设配备数据化管理，是以可准确量化的数据为基础，融合难以准确量化的信息过程。对象是指后勤保障装备建设配备过程中涉及的、影响建设配备方案编制的结构化数据和半结构化信息，这些对象并非单一元素，而是由若干元素组成的复杂结构。

2.1 对象数据化程序

对象数据化是指将结构化数据和半结构化信息量化为可被计算的“数据”的过程。通过文献[3]中对象量化程序及内容的分析，对象数据化程序因主题所处领域和应用目的不同而存在差异。本文针对后勤保障装备建设配备信息资源对象的量化，提出了对象数据化6个步骤：①确定数据化决策主题。明确管理与决策主题及范围目标，包括对象分类、梳理内容、细化项目、预测评估要求等。②厘清数据化对象结构。区分内容结构化程度，估测对象量化程度及可用性。③分析编组装备功能体系。按照装备体制分析装备功能及其装备编组功能，推测编组装备形成系统保障力的贡献率。④优选建立预测与评估模型。专家团队评审并给出对象量化方法及参考度量区间。⑤构建数据化对象预测与评估数据库。⑥利用工具逐一量化结构化和半结构化对象。

2.2 对象数据化方法

影响后勤保障装备建设配备信息资源对象涵盖了装备研制、配备标准、维修保障、经费可能和使用管理等各个方面，各种对象量化程度与可计算度直接影响后勤保障装备建设配备的科学性、合理性。

(1)科学量化标准约束，正确推测装备配备标准。装备配备标准是编制后勤保障装备建设配备方案的主要依据。目前装备建设配备方案编制中使用的编配标准是结构化数据，而实际上装备配备标准是随部队使命任务、作战环境和列装武器、保有后勤保障装备等因素改变而改变，静态编配标准(现用的第二代新型后勤保障装备配备标准和2020年前全军后勤应急保障力量实施计划编组方案)仅能相对满足部队后勤保障装备保障需求，比如，部队由北方到南方驻训、平原到高原驻训、驻地作战调整为机动作战、武器装备由牵引式升级为自行式，以及训练试验基地、直属单位驻地及其环境等，特别是这些半结构化信息如何科学量化且可用，使其能够被计算机使用。采用德尔菲法或模糊综合评判法，运用部队作战、训练任务后勤保障需求的量化结果，评判因任务不同而引起的配备品种数量变化的阈值，推测品种装备增配或减配的调整系数，按当下所需优化具体建设目标配备的装备品种(对应多个品型)数量[6]。

(2)科学评估装备技术状况，准确计算装备数量。技术状况是后勤保障装备能力生成的核心。目前，装备数量是结构化数据，技术状况是半结构化信息，如年度后勤保障装备实力统计中对于装备完好性描述仅限于新品、堪用、待修和待报废等定性描述；而部队保有的后勤保障装备动用频率低、技术(形式)含量多样，难以采用“一刀切”方法确定装备技术状况。技术状况的鉴定评估或推测需要综合装备战术技术指标、装备修理情况和使用频度、行驶里程等结构化数据与半结构化信息，进而推导出量化数据。通过查阅历史文献资料，在获取历年后勤保障装备维修、退役报废和动用、演习，以及技术保障数据等的基础上，根据军队和地方有关规定，对查阅的历史资料中的数据和信息采用统计回归分析法[7]或模糊综合评判法，构建模型和优化评估参数，科学评估部队装备战备完好率，进而确定堪用、待修和待报废的装备品型数量。

(3)合理评估装备研制进度，正确判断装备定型年度。装备研制进度是新研或改造的后勤保障装备列装部队的主要依据。后勤保障装备研制虽然经过了20多年的发展，积累了大量有价值的信息资源，但仍然难以完全利用积累的装备战术技术参数、试制试验、技术定型等非(半)结构化信息，推测出新研、改造后勤保障装备研制进度。采用德尔菲法和模糊综合评判法相结合的方法，从在研装备的研制任务书入手，重点对装备研制进度节点变化、战术技术指标调整、样机研制、技术审查等4个方面，对预研情况、战技指标、研制方法和技术路线、试验环境、团队实力、研究成熟度等[4]方面分解、归类和量化，根据选定模型推测新研或改造后勤保障装备的定型时间及其可信度。

(4)合理分析市场和经济环境，可靠推测装备采购价格调整幅度。装备采购价格是后勤保障装备建设配备进度、部队形成后勤保障装备保障能力的经济指标。目前装备采购价格主要依据审计价格或竞争性采购价格，以往确定的价格难以适应当前市场及国内外的原材料、半成品、劳务和运输等价格变化。特别是近年来，某些型号后勤保障装备经市场竞争性采购后，单台装备的预算价格与中标价格非常悬殊。因此，参照国军标《后勤装备全寿命费用计算方法》，结合定量与定性分析方法，从装备制造成本费、制造保障费等方面入手，充分考虑市场相关产品价格发展趋势，剖析影响骨干后勤保障装备订价结构，对各结构要素科学量化，采用统计回归法、蒙特卡罗法及其改进模型等方法[8-9]，科学预测品型装备价格的走向，确保推测的装备预算价格科学合规，为后勤保障装备购置费发挥更大军事效益提供数据支撑。

(5)科学编组配套装备，正确评估系统生成能力可靠性。编组配套后勤保障装备是按后勤保障装备体制规定生成单一勤务点保障力的物质技术基础，对部队保有后勤保障装备编组及其系统保障功能的评估，是后勤保障装备建设配备完好率的参考指标。因此，借鉴以往后勤保障装备体系保障能力的评估方法和依托后勤保障装备基础数据库系统，采用德尔菲法、模糊综合评判法，利用战术能力、技术状况、适用范围和编组装备等量化的数据，对当前部队后勤保障装备多代并存的现状，按照后勤保障链的装备需求，对战术技术指标相近相似的装备组合配套，推测后勤保障装备生成保障力的成熟度。

3 数据化管理系统

本着功能聚合度高、可维护性好、数据融合可靠的原则，将后勤保障装备建设配备信息资源对象的量化结果融入后勤保障装备建设配备方案编制过程，规划后勤保障装备建设配备数据化管理系统的功能结构(如图1所示)。

图1 数据化管理系统功能结构

3.1 功能结构规划

后勤保障装备建设配备数据化管理系统由对象数据化模块和装备建设配备模块构成。对象数据化模块是对后勤保障装备建设配备相关对象的量化功能，即信息资源对象预测或评估，量化为逻辑信息和数据，使其能够被计算机识别与参与逻辑计算的系列功能。装备建设配备模块主要是依据部队实力和配备标准等准确计算出部队补充更新的装备品型数量及经费，进而与预测评估对象的量化结果进行逻辑集成，修正并形成后勤保障装备建设配备方案。

3.2 信息数据集成

从图1可知，后勤保障装备建设配备的数据化管理是利用准确获取的结构化数据自动生成装备建设配备方案，把模糊量化的半结构化信息按逻辑规则逐一判定并修正的过程。信息数据集成是以准确获取的结构化数据为基础，模糊量化的半结构化信息为辅，其逻辑集成可分为：推算的配备标准与编配标准比对与修订，评估的技术状况与品型实力逐一判断与删减，推断的研制进度与方案内新研、改造装备匹配与取舍，预测的装备价格与方案内品型装备价格逐一比较与修改，推测的建设目标配备率与方案内建设目标配备性质校核与调整等。最终，完成装备建设配备的结构化数据与量化的半结构化信息按预设逻辑集成，实现基于统一数据平台的后勤保障装备建设配备的数据化管理模式。

4 结 语

本文从后勤保障装备建设配备相关信息资源对象的数据化入手，在分析后勤保障装备配备标准、技术状况、研制进度和预算价格以及配备率等结构化数据和半结构化信息基础上，提出了半结构化信息的量化方法和信息数据逻辑集成内容，依托在用的后勤保障装备数据库系统，规划了后勤保障装备建设配备的数据化管理系统的功能结构，是对后勤保障装备建设配备实现数据决策的一种思考和探索。

[1] 徐子沛．大数据技术[M]．北京：中国市场出版社，2014：59-150.

[2] 维克托.迈尔-舍恩伯格．大数据时代[M]．杭州：浙江人民出版社，2013：37-43.

[3] 黄成明．数据化决策[M]．北京：电子工业出版社，2014：17-29、244-280.

[4] 张健壮，史克禄．武器装备研制项目制造风险与制造成熟度[M]．北京：中国宇航出版社，2013：246-278.

[5] 屈泽中．大数据时代小数据分析[M]．北京：中国工信出版社，2015：227-310.

[6] 袁勤俭，宗乾进，沈洪洲．德尔菲法在我国的发展及应用研究[J]．现代情报，2011(5)：3-7.

[7] 爱萍．关于统计回归法的应用研究[J]．现代经济信息，2015(3)：123.

[8] 张化中．价格预测方法与案例分析[M]．北京：中国市场出版社，2014：59-150.

[9] 王伟，宋明顺，陈意华，等．蒙特卡罗方法在复杂模型测量不确定度评定中的应用[J]．仪器仪表学报，2008(7)：1446-1449.

(编辑：孙协胜)

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本刊编辑部

Digital Management of Logistics Support Equipment Allocation

QI Jidong1, CHEN Jian2, DING Weidong1

(1.Scientific Research Division, Military Transportation University, Tianjin 300161, China； 2.Unit 62402, Tianjin 300182, China)

The paper starts with quantification of information resources object of logistics support equipment allocation, and quantifies the evaluation object to data with one or more quantitative methods of information resources and digital program from equipment development, allocation standard, maintenance support, and usage and management of funds. Then, it integrates structured data and quantified semi-structured information, and proposes a new management mode for logistics support equipment allocation based on complete data platform.

logistics support equipment; digital management; information resources object

2016-10-08；

2016-11-27．

齐继东(1974—)，男，硕士，副教授．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.03.008

E246

A

1674-2192(2017)03- 0030- 04