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。
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：
预测不确定性：培训业务涉及
战略决策支持需求：管理层需要
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。
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：
该组件模拟资产可用性和维护要求：
"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：
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。
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：
| 数据类别 | 示例 | 对模拟的影响 |
| 培训大纲 | 课程结构、课程、培训活动 | 定义学生的发展路径 |
| 流失率 | 不同检查点的失败率 | 模拟现实的学生流 |
| 资源可用性 | 教员和设备可用性因素 | 捕捉资源限制 |
| 继续培训 | 教员资格维护 | 考虑额外的资源需求 |
| 休息要求 | 机组人员休息时间和执勤日限制 | 确保日程安排切合实际 |
| 天气影响 | 季节变化和延误 | 模拟关键环境因素 |
| 维护计划 | 计划内和计划外维护 | 预测资产可用性 |
| 工作时间 | 运行时间限制 | 定义可用的培训窗口 |
模拟架构集成了几个关键组件：
"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"。
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：
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。
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。
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：
| 性能指标 | 基本教学大纲 | 混合教学大纲 | 改进 |
| 平均培训时间（含天气） | 180 天 | 155 天 | 快 25 天 (14%) |
| 训练时间变化 | 高（±30 天） | 中等（±15 天） | 减少 50 |
| 满足 180 天要求 | ~60% 的学生 | ~90% 的学生 | 提高 30 |
| 高峰学生人数 | 75 名学生 | 60 名学生 | 减少 20 |
| 年度毕业率 | 保持 | 保持不变 | 无负面影响 |
| 设施要求 | 较高 | 较低 | 减少占地面积 |
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。
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：
"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"。
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。
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：
"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。
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。