WASHINGTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Defense Logistics Agency (DLA) setzt auf Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Genauigkeit ihrer Lieferprognosen für das Militär zu verbessern. Ziel ist es, die aktuelle Planungsgenauigkeit von 60% auf 85% zu steigern, um die Einsatzbereitschaft der Streitkräfte zu erhöhen.
Die Defense Logistics Agency (DLA), verantwortlich für die Versorgung des Militärs mit Ersatzteilen, Lebensmitteln und Treibstoff, setzt verstärkt auf Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um die Genauigkeit ihrer Bedarfsprognosen zu verbessern. Derzeit liegt die Planungsgenauigkeit bei etwa 60%, doch mit Hilfe von KI- und ML-Tools soll dieser Wert auf 85% gesteigert werden. Dies würde sicherstellen, dass die Streitkräfte genau die benötigten Artikel zur richtigen Zeit zur Verfügung haben.
Maj. Gen. David Sanford, Direktor der Logistikoperationen bei der DLA, erklärte auf der AFCEA NOVA Army IT Day-Veranstaltung, dass die derzeitige Genauigkeit von 60% bedeutet, dass entweder zu viel oder zu wenig eingekauft wird, was die Einsatzbereitschaft der Systeme beeinträchtigt. Anstatt sich hauptsächlich auf historische Kaufdaten zu stützen, integrieren die neuen Modelle eine Vielzahl von Daten, die bisher nicht in die Prognosen einbezogen wurden. Dazu gehören Verbrauchs- und Wartungsdaten, operative Daten aus Kriegsspielen und Übungen sowie wetterbedingte Einflüsse auf Lagerstandorte.
Die Modelle sind mit jedem Waffensystem verknüpft, und die DLA bewertet und passt die Modelle kontinuierlich an, während sie lernen. Erste Ergebnisse zeigen bereits messbare Verbesserungen. Beispielsweise hat sich die Prognosegenauigkeit für das Bradley Infantry Fighting Vehicle der Armee in den letzten vier Monaten um etwa 12% verbessert. Die Agentur hat die größten Fortschritte in der Zusammenarbeit mit der Armee und der Luftwaffe erzielt und arbeitet an der Lösung einiger finaler Dateninteroperabilitätsprobleme mit der Marine. Auch mit dem Marine Corps wird bereits zusammengearbeitet.
Die DLA nutzt KI und maschinelles Lernen auch, um die tatsächlichen administrativen und Produktionsvorlaufzeiten besser zu messen. Durch die Analyse jahrelanger historischer Daten können die Tools erkennen, wie die Industrie tatsächlich performt hat, anstatt sich auf die ursprünglich erwarteten Lieferzeiten zu verlassen. Dies wird in die Bestandsniveaus der DLA einbezogen, um die Genauigkeit weiter zu erhöhen.
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