洛克希德·马丁公司借助Simio的数字孪生技术革新军事训练

挑战

执行摘要

洛克希德-马丁公司（Lockheed Martin）是航空航天和国防技术领域的全球领先企业，在根据基于绩效的合同管理其复杂的军事培训业务方面面临着巨大挑战。通过实施 Simio 的流程数字孪生技术，他们创建了一个全面的培训企业数字孪生系统，彻底改变了他们的资源规划、调度和运营决策方法。

该解决方案使洛克希德-马丁公司能够通过培训管道以及资产可用性和维护要求准确模拟学生的学习进度。这个培训企业的数字化复制品取得了显著的成果，包括培训完成时间缩短了 25%，高峰期学生人数减少了 20%，并通过优化资产采购节省了数千万美元。

本案例研究探讨了洛克希德-马丁公司如何利用 Simio 仿真技术改变其培训运营，同时为运营动态和资源需求提供前所未有的可视性。

业务挑战

交钥匙培训挑战

洛克希德-马丁公司创新的 "交钥匙训练 "方法代表了军事训练交付的根本性转变。洛克希德．馬丁公司提供的不是簡單的訓練設備，而是以訓練成果為重點的全面性績效服務。这种方法带来了独特的运营挑战：

基于绩效的合同风险：付款取决于能否培养出符合严格规范的合格毕业生，如果不能实现培训目标，就会产生巨大的财务风险。

"这是基于绩效的。这意味着只有当我们生产出符合或超过规格的成品时，我们才能获得报酬。我们一边把学生候选人作为原材料送进来，另一边把毕业生作为成品生产出来。"

资源优化的复杂性：培训设施包括飞机和模拟器等高价值资产：

• 复杂的维护要求
• 受天气影响的可用性
• 培训和维护之间的需求相互竞争

预测不确定性：培训业务涉及

• 具有不同资源需求的多个管道
• 不可预测的学生进展和自然减员
• 课程和资源之间存在复杂的依赖关系

战略决策支持需求：管理层需要

• 准确预测计划绩效
• 量化和降低运营风险
• 优化资源采购和利用
• 在整个计划生命周期提供支持

传统的计划方法无法充分捕捉这些复杂性，也无法提供优化运营所需的决策支持。洛克希德-马丁公司需要一种解决方案，既能模拟培训企业内部错综复杂的依赖关系，又能支持数据驱动的决策。

解决方案

解决方案方法：培训企业数字双胞胎

创建培训业务的数字副本

洛克希德-马丁公司利用 Simio 仿真技术实施了全面的数字孪生方法，创建了整个培训企业的虚拟代表。该数字孪生系统包括学生在培训过程中的进展以及支持培训的资产的可用性。

该解决方案包括两个相互关联的建模组件：

1.计划验证模型

• 该组件模拟学生在培训流程中的进展情况：
• 模拟从基础培训到专业课程的完整培训大纲
• 考虑不同的学员路径（固定翼、旋转翼、电子战等）
• 纳入学员可能不及格或需要额外培训的可变减员点
• 跟踪教员的可用性和资质
• 以适当的资源需求模拟学术和飞行训练活动 2.

2.维持和后勤模型

该组件模拟资产可用性和维护要求：

• 模拟计划内和计划外的维护事件
• 考虑详细的维护计划和资源限制
• 根据使用模式预测资产可用性
• 整合天气对培训操作的影响
• 优化维护计划，最大限度地提高资产可用性

"我们已经完成了模拟，让我们来看看输出结果。模拟生成了数千兆字节的甘特图。你可以了解学生的一切信息。你可以看到他们一天中每个时间点在做什么。

最重要的是，数字孪生实施遵循闭环反馈系统：

• 模拟生成预测和建议的资源计划
• 计划选择确定最佳资源分配策略
• 执行在实际运营中实施选定的计划
• 数据收集捕捉真实世界的性能数据
• 根据运行数据不断改进模型

这种方法可确保数字孪生系统与实际运行保持一致，并通过数据驱动决策实现持续改进。

技术实施

使数字孪生成为现实

培训企业数字孪生系统的技术实施利用 Simio 的高级仿真功能，创建了洛克希德-马丁公司培训运营的综合虚拟副本。

数据输入和模型参数

该模型包含大量数据输入，以确保模拟的准确性：

模拟架构

模拟架构集成了几个关键组件：

• 数据库集成：连接外部系统以进行数据输入和输出
• 蒙特卡罗模拟：运行多个副本以考虑可变性
• 仪表板支持：提供关键性能指标的可视化
• 调度界面：可与运行调度系统集成

"我们希望定期运行这些分析。我们只是触及了冰山一角，因为在这个模型中，你可以改变数百个参数。每个参数都能代表不同的洞察力，这取决于你所面临的情况"。

实施过程

洛克希德-马丁公司开发了一种结构化的数字孪生实施方法：

团队结构：将专业建模和分析角色分开：

• 建模人员专注于理解和改进仿真产品
• 分析人员专门了解客户需求并生成报告

实施工作流程：

1. 用当前运行信息更新基线数据
2. 运行模拟方案以预测结果
3. 根据历史数据或预期验证结果
4. 根据验证结果完善模型参数
5. 确定并解决调度冲突
6. 将结果提交给利益相关方供决策参考
7. 实施选定的方法并继续监控

这种结构化方法可确保数字孪生提供准确、可操作的见解，同时与运营现实保持一致。

业务影响

结果和业务影响

转变决策和运营

培训企业数字孪生系统在洛克希德-马丁公司培训运营的多个方面实现了显著的可衡量改进。

教学大纲优化案例研究

对教学大纲变化的比较分析展示了该模型评估运营影响的能力：

这个例子说明了如何将选定的培训活动从飞机转移到模拟器上，不仅减少了平均培训时间，还显著降低了可变性，从而在保持毕业率的同时，使运营更具可预测性。

战略性业务影响

除了具体的优化实例外，数字孪生还带来了重大的战略效益：

1.改善利益相关者的沟通

• 明确预测预期绩效
• 通过数据了解资源需求
• 透明地了解运营限制
• 客户或管理层不会感到意外

2.通过资产优化降低成本

• 对实际资产需求进行精确建模
• 减少高成本培训资产的采购
• 优化维护规划
• 更好地利用现有资源

"想想飞机的成本。仅采购成本就相当高。但现在想想飞机的维护成本。它可能是飞机购买价格的三倍。因此，如果你能证明你可以用更少的飞机进行培训，你可能已经节省了数千万美元"。

3.加强业务规划

• 在整个培训过程中准确预测上课日期
• 更好地分配教员和资源
• 更有效地安排维护活动
• 减少瓶颈和等待时间

4.改进风险管理

• 能够在不中断运行的情况下测试 "假设 "情景
• 量化运营风险
• 数据驱动的缓解战略
• 增强对不断变化的要求的适应性

数字孪生已成为一项重要的战略资产，既能带来直接的运营效益，又能为未来的创新和优化奠定基础。

未来应用

扩展数字孪生生态系统

基于初步实施的成功，洛克希德-马丁公司正在探索培训企业数字孪生系统的几个扩展机会：

1.加强与调度系统的集成

• 实时运行调度协助
• 动态资源分配
• 自动解决冲突

2.扩展的假设分析功能

• 设备现代化的影响
• 培训方法变化
• 资源限制评估

3.应用于其他训练领域

• 从飞行训练扩展到其他军事专业
• 跨领域训练协调
• 联合训练演习

4.高级分析应用

• 预测性维护集成
• 学生成绩预测
• 早期识别培训挑战

"我们在整个计划生命周期内为决策提供支持。我们提供解决方案开发、启动和服务交付。

随着洛克希德-马丁公司不断完善和扩展数字孪生系统的实施，他们预计整个培训企业将获得更大的运营改进和成本节约。

结论

洛克希德-马丁公司实施的 Simio 数字孪生技术是管理复杂培训业务的变革性方法。通过创建一个全面的培训企业虚拟副本，他们获得了前所未有的运营动态可视性，从而能够做出数据驱动的决策，在多个维度上优化绩效。

结果不言而喻：培训完成速度更快、资源利用效率更高、可预测性更强、成本大幅降低。最重要的是，数字孪生系统已经成为洛克希德-马丁公司运营和战略决策流程中不可或缺的一部分，从而形成了一个持续改进的循环，推动着不断优化。

此次实施展示了 Simio 先进仿真技术在应对航空航天和国防工业复杂运营挑战方面的强大功能。培训企业数字孪生系统已成为洛克希德-马丁公司的重要战略资产，既能带来直接的运营效益，又能为未来的创新奠定基础。