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米陸軍、革新的センサーと予測分析で状態基準保全(CBM)を前進

CBMシステムの現場配備

アバディーン試験センターとの提携により、AMSAA(米陸軍物資システム分析活動)はCBMボックス、ソフトウェア、テンプレート、熱センサーを陸軍の責任領域と国立訓練センターに配備し、車両性能、兵士の熱安全性、車両健全性のニアリアルタイム監視を可能にしました。

予知保全アルゴリズム

AMSAAは、整備ログと運用データを融合してコンポーネントの摩耗と故障を予測するアルゴリズムを開発中です。ATCとアバディーン試験場と共同設計された車載システムは、車両センサー、SAE J-1708バス、地形検出器、GPSからデータを取り込み、飛行中の車両状態を評価します。

フェーズベースの実装

実証された能力

AMSAAは80以上のアナログチャネル、複数のJ-1708バスライン、GPSユニットを複数車両に搭載。これらのプラットフォームはAPG全テストコースを繰り返し走行し、予後アルゴリズム改良のための豊富なデータセットを提供しました。

運用配備

過去1年間、ATCとAMSAAはイラクの20台の車輪車両からデータを収集・分析し、使用プロファイルと運用パラメータを取得。これらは艦隊管理、工学設計、試験最適化に活用されます。

フィールドテストとレポーティング

6月以来、EDHUMSはフォートアーウィン国立訓練センターの戦術車輪車両で稼働中。リアルタイムデータは実行可能なレポートとして艦隊管理者、エンジニア、整備班に提供されます。今後予定の重装備旅団戦闘チームCBM+ COBRAデモでは10〜20ユニットが配備されます。

洞察と今後の方向性

AMSAAの分析は、ギア在時間、燃料消費、兵士の熱環境、速度継続時間、基本的地形分類などの指標を提供。これらの処理を車載側に移行させ、オフラインデータ量を削減し、簡潔なグラフィカル/サマリーレポートを提供することを目指します。

継続的な顧客エンゲージメントが情報ニーズと表示嗜好を形成し、データフローの洗練と診断・予後アルゴリズムの段階的ロールアウトが厳格な検証を保証。兵士、業界、他機関との連携で強固なCBMプロセスを推進し、即応態勢向上と大幅なロジスティクスコスト削減を実現します。

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