状態ベースのメンテナンスのための陸軍の戦略とソリューション

メリーランド州アバディーンのアバディーンテストセンターからの多大な支援を受けた米国陸軍マテリエルシステム分析活動は、責任範囲と国立トレーニングセンターに条件ベースのメンテナンスボックス、ソフトウェア、テンプレート、熱機器を提供しました。このフィールドにより、車両の動作、兵士の熱環境（安全性）、および車両の健康状態をほぼリアルタイムで評価できました。

さらに、AMSAAは、車両の保守履歴と運転履歴の両方を使用した予知保全アルゴリズムに取り組んでいます。 AMSAAがメリーランド州のATCであるAberdeenProving Groundと共同で設計した車載システムは、車載センサー、データバス、地形センサー、全地球測位システムからデータを収集し、データを分析して車両の状態を判断します。 。

CBMの実装のフェーズ1で、AMSAAは、エンジニアリング開発の健康と使用状況の監視システム（EDHUMS）に適したハードウェアとソフトウェアを特定し、データ取得システムの劇場内での初期インストールを完了しました。フェーズ2は、堅牢な軍用グレードのEDHUMSの開発、データ分析プロセスの設計、米国本土のトレーニング環境でのEDHUMSのテスト、および米国本土以外の運用ユニットでのEDHUMSのフィールド化の開始で構成されました。 AMSAAは現在、情報管理プロセスの暫定的なソリューションの開発に取り組んでいます。フェーズ3は進行中であり、小型で安価な焦点を絞ったHUMSを特定することで構成されています。最終段階には、実績のあるFHUMSハードウェアを、製造時の相手先ブランド供給（OEM）によるプラットフォーム、またはその他の適切な実績のあるハードウェアに統合することが含まれます。

AMSAAは、ハードウェアとソフトウェアの機能、データ品質チェック、および基本的な使用特性の実証に成功しています。多くの車両が完全に装備されており、データは80以上のアナログチャネル、複数のSAE J-1708バスチャネル、およびGPSセンサーからキャプチャされています。これらの車両は、すべてのAPGテストコースを複数回実行しており、予測アルゴリズム開発の詳細なデータを提供しています。

ATCとAMSAAはまた、イラクで1年以上にわたって3種類の車輪付き車両20台のデータを測定および分析してきました。これにより、フリート管理の改善、エンジニアリング設計の改善努力、およびテストの最適化に非常に役立つ大量の使用状況データと操作パラメーターが提供されました。また、特定の予測アルゴリズムを特定するために、データはメンテナンスレコードと連携しています。

EDHUMSのテストは6月から継続されています。 AMSAAは、カリフォルニア州フォートアーウィンのナショナルトレーニングセンターで戦術的な車輪付き車両を計測しました。現在、データが収集、削減、分析されて、フリートマネージャー、エンジニア、メンテナーに報告されています。使用特性と診断/予測アルゴリズムの初期バージョンがインストールされ、改良されています。 EDHUMSシステムが現場に設置されています。さらに、重旅団戦闘団CBM + COBRAのデモンストレーションでは、最大10〜20台のシステムを設置できます。

AMSAAが提供できた分析には、ギアの時間、燃料消費量、兵士の熱環境、速度の時間、およびいくつかの基本的な地形の識別が含まれます。 AMSAAの目標は、オンボードのアルゴリズムを使用してこの情報を生成することです。これにより、オフラインで処理されるデータの量を減らすことができます。情報は、グラフィック表示またはデータを有用な情報レポートに処理する2ページの車両使用状況要約レポートとして提供できます。

AMSAAは引き続き顧客と会い、必要な情報の種類と顧客がそれをどのように表示したいかをさらに特定します。取得からレポート作成までのデータフロープロセスは改良されており、AMSAAは、開発時に検証と妥当性確認のための使用法、診断、予測アルゴリズムを段階的に導入しています。 AMSAAは、兵士、業界、その他の政府機関と協力して、堅牢なCBMプロセスを開発し続けています。これにより、陸軍の準備が改善され、兵站費が大幅に節約されます。