中国科技核心期刊      中国指挥与控制学会会刊     军事装备类重点期刊
Foreign Development

The Development Trend and Key Technology Research of Foreign Army’s Ammunition Demand Forecast

  • LI Kang ,
  • SHI Xian-ming ,
  • ZHAO Ru-dong ,
  • LI Guang-ning ,
  • ZHAO Mei
Expand
  • Shijiazhuang Campus, Army Engineering University, Shijiazhuang 050000, China

Received date: 2021-02-18

  Revised date: 2021-03-23

  Online published: 2021-06-10

Abstract

Under the background of exploring the theory of ammunition support, to study the current situation of foreign military ammunition demand forecast and key technologies, the research on the foreign military, especially the US military’s demand for ammunition, is launched. First, it explains the development history of the US military’s ammunition demand research, the dynamics of ammunition demand research, and the progress of key technologies. The key technologies mainly include decision support systems, war reserve ammunition demand models, theater simulation systems, etc.; secondly, it is for Russia, Britain, and other military powers. The research dynamics and key technologies of ammunition demand are introduced. Finally, this paper analyzes the main characteristics of foreign military ammunition demand forecast and its enlightenment to our military ammunition demand forecast, which provides some ideas and directions for the development of our military ammunition demand forecast theory.

Cite this article

LI Kang , SHI Xian-ming , ZHAO Ru-dong , LI Guang-ning , ZHAO Mei . The Development Trend and Key Technology Research of Foreign Army’s Ammunition Demand Forecast[J]. Command Control and Simulation, 2021 , 43(3) : 130 -134 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2021.03.025

弹药作为战争的基础物资,其重要性不言而喻,而弹药需求预计又是弹药保障的基础性工作,对于弹药筹措、储备、补给都具有牵引作用,准确预计弹药需求是弹药精确保障的关键,也是当前弹药保障研究的难点。外军在弹药需求预计领域已取得了比较先进的成果,通过研究美军弹药需求预计总体概况、美军弹药需求预计的关键技术以及其他军队弹药需求预计的动态,分析得到外军弹药需求预计的动向和主要特点,为我军弹药需求预计提供很好的借鉴,对于提高我军弹药需求预计能力具有重要意义。

1 美军弹药需求总体研究概况

美军对弹药需求预计的研究可以追溯到20世纪初,分析了实战和作战模拟过程的弹药需求量,对弹药量按一天、一小时、一次战斗进行梳理。20世纪50年代末60年代初,随着运筹学和系统分析技术等辅助决策工具的出现,弹药需求预计方法也随之产生了变化。经过近几十年特别是海湾战争以来实践的检验,美军对弹药等作战物资保障的建设日趋完善[1-2]
20世纪80年代,美军进行弹药需求预计时已经初步采用了数字化方法。美军在《陆军弹药管理系统》中,计算了弹药的初始需求[3];在弹药、物资和人员的战时需求(Wartime Requirements for Ammunition, Materiel, and Personnel, 简称WARRAMP)第四卷[4]弹药后处理器程序维护手册中提供了战时弹药需求预计软件——弹药后处理器软件的程序处理和维护信息,包括对运行过程、操作环境和程序维护的详细信息,本手册中的样本运行流和程序源代码清单被应用于美国陆军概念分析机构的Universal Automatic Computer (简称UNIVAC)1100/82上;用弹药分配系统(Ammunition Distribution System, 简称ADS)评估日常弹药需求计划和紧急弹药需求,并讨论了支撑该系统的模型算法、数据库开发、接口要求和用户指南[5]。此外,陆军概念分析局在计算补给弹药需求量时运用了层次模型,通过概念评估子模型(Concepts Evaluation Model,简称CEM)、作战样本生成器子模型(Combat Sample Generator,简称COSAGE)、消耗校准子模型(An Attrition Model Using Calibrated Parameters,简称 ATCAL)以及弹药处理子模型(Ammunition Post Processor,简称APP)对作战情况进行模拟并预测弹药需求量。
陆军开发了国防标准弹药计算机系统[6](Defense Standard Ammunition Computer System, 简称DSACS),来管理所有军事部门的常规弹药;空军开发了战斗弹药系统(Combat Ammunition System, 简称CAS);美国海军建立计算机之间直接传递数据的实时弹药管理信息支持系统,按照作战方案中的作战目标确定常规弹药需求量;美军用数据库方法来进行舰载弹药的管理,建立舰载弹药管理系统;《规划、编程和预算系统(Planning, Programming and Budgeting System, 简称PPBS)对海军陆战队弹药要求的限制》[7]一文研究了海军陆战队弹药需求的产生和编程方法。《多发射火箭系统:弹药再补给挑战》在分区防御模型基础上对弹药再补给理论进行了分析,结合苏联和美国陆军的作战准则,制定切合实际的弹药再补给需求[8]
进入20世纪90年代,美军弹药需求决策支持系统(Munitions Requirements Decision Support System, 简称MRDSS)问世,MRDSS是一个宏观决策支持系统,旨在帮助用户确定各种类型弹药的最佳弹药需求[9]。在弹药、石油和设备需求的详细计算简报(Calculation of Ammunition, Petroleum, and Equipment Requirements,简称CALAPER)中,提供了相关机构计算弹药需求的详细程序说明,这一程序被用来研究战时弹药需求以供支持总部和陆军部决策[10]。在此期间还出现了很多有关弹药需求预计的程序,诸如有关弹药的军队动员需求计划系统,船载弹药库存、申请和报告系统,用户辅助军事行动计划工程[11](User-Assisted Translation of Operational Plans,简称UATOP)、战斗弹药消耗预测工程(Anticipating Combat Ammunition Consumption,简称ACAC)、基于能力的弹药需求(Capabilities-Based Munitions Requirements, 简称CBMR)程序[12]等等。
美军在二战以后经历了数次局部战争,积累了大量可靠的作战数据,在弹药需求预计方面取得了丰富的成果,一直处于世界前列[13-14]。21世纪以来美军改进弹药管理办法,2004年美陆军发布了《精确弹药混合分析(Precision Munition Mix Analysis,简称PMMA)》研究报告,系统评估了精确制导弹药的需求量,论证了美陆军能用多高精度的武器及美陆军能否将其战斗条令和战术从火力压制型转化为精确打击型,并研究了满足作战需求时的精确制导弹药组合以及每种弹药的需求量。
美军在2005年的国防报告《弹药消耗研究》[15]中分析了美军预计弹药需求量的能力,指出随着高性能武器装备的发展,弹药的毁伤能力和命中精度显著提高,现代战争中的弹药需求量骤然下降。这一点在沙漠风暴和伊拉克自由行动中得以印证,于是建议部队基于已有数据编制新的弹药需求计算表。美军在伊拉克撤军时,把收发弹药过程中生成的数据录入弹药数据库,并对弹药需求数据加以分析以预测未来可能的弹药需求量,从而合理确定弹药库存量[16]
近年来,美海军司令部发布了《弹药后勤》[17],介绍了地面弹药需求预计程序、航空弹药需求预计程序、危机行动与紧急情况下的弹药需求预计程序、主要军事行动与战役弹药需求预计程序以及联合作战下的弹药需求预计程序,文中还提及地面弹药作战计划系数的转换。作战部队进行弹药需求预计时,需使用作战计划系数来确定地面弹药需求;预测航空弹药中的非核弹药需求量时,必须使用海军行动最高指令(the Chief of Naval Operations Instruction,简称OPNAVINST)8011.9A中的非核弹药需求预计程序,此程序基于敌目标威胁和作战能力来确定弹药需求量。

2 美军弹药需求预计关键技术

美军近几年的研究集中在改进原有算法,完善原有模型,将弹药需求预计工作向细微发展,逐步提高预计精确度。在通用弹药需求预计中,美军把重心放在了改进原有模型上,根据现代高技术战争的新特点新情况,建立新的弹药需求预计模型;在训练弹药需求预计方面,美军建立了多个不同类型的信息系统和数据库[18],以便及时获取训练过程中的需求量。本文列举了几个目前已经掌握的美军弹药需求预计关键技术:

2.1 美军弹药需求决策支持系统

美军弹药需求决策支持系统MRDSS在宏观层面使用基于威胁程度的弹药需求预计技术,以支持弹药需求的快速周转和灵敏性分析,用户通过电子表格快速改变某些假设和约束,来观察对弹药需求量的影响。MRDSS考虑了针对坦克、装甲运兵车、两栖侦察车和其他威胁的直瞄射击和间接射击所消耗弹药量。用户需指定和分配威胁目标,将打击目标分配到操作台并匹配弹药,然后MRDSS根据弹药类型、一轮射击所需弹药量和射击回合数计算弹药需求量。

2.2 战争储备弹药需求模型

美军在《美国海军陆战队地面弹药需求研究》报告[19]中披露了战争储备弹药需求模型,即War Reserve Ammunitions Requirement,简称WRMR模型[20],描述了弹药需求确定程序。美国海军陆战队弹药需求程序的主要内容包括三个阶段,分别是数据收集阶段、弹药总需求计算阶段、弹药总需求验证批准与提交阶段。向模型中输入数据时,通过查阅《联合弹药效能手册》[21]得到打击某个目标所需要的弹药发数。海军陆战队战争储备弹药需求和训练与测试弹药需求共同组成了地面弹药总需求,其具体构成如图1所示。
图1 海军陆战队地面弹药总需求构成图

2.3 基于弹药效能的弹药需求预计

美军弹药消耗预计是以弹药效能为基础的,各级部门进行弹药消耗预计主要参考两个因素:一是美军作战力量结构,即参战兵力;二是敌方目标威胁程度。各军兵种采用的弹药消耗预计方法也有所差异。海军和空军结合自身情况对“Level of Effort”方法(简称LOE,是以作战行动的平均日弹药消耗量为基础,通常用于小口径弹药消耗预计)和基于敌目标威胁程度的预计方法加以区分使用[22]。海军陆战队使用基于敌方目标的LOE模型(Target-oriented Level of Effort,简称TOLOE)和基于射击武器的LOE模型(Shooter-oriented Level of Effort,简称SOLOE)进行弹药消耗预计,前者考虑了敌方目标威胁程度,更多关注需摧毁目标的数量;后者需掌握部队所配备装备的数量。二者都以海军陆战队员在作战中的活跃数量为依托进行弹药消耗预计,海军陆战队75%的弹药用这两种方法预测。基于LOE和基于敌目标威胁程度的弹药消耗预计方法流程如图2和3。
图2 基于LOE的弹药消耗预测计算流程
图3 面向威胁目标的弹药消耗预测计算流程

2.4 美陆军战区模拟系统

陆军使用的是战区模拟系统,战区模拟方法可以计算大部分陆军弹药消耗,该方法使用战斗样本生成器得到24小时的战斗样本,研究对象为美军陆军师攻打武器系统参数、侦察和毁伤概率、地形和环境数据可调的假想敌军师。战斗样本生成器可根据作战条令和策略选择不同的作战样式,输出结果有三点:一是敌我双方人员装备损伤情况;二是展现出交战双方参战兵力;三是计算出参战双方24小时的弹药消耗量。

3 俄英等国军队弹药需求研究

3.1 俄军弹药需求研究

俄军战役军团的作战弹药需求量由战役作战弹药消耗量、损失量和达到战终规定储备标准需补充的弹药数量构成。上级首长为了控制弹药消耗,根据弹药储存总量及战役军团所承担的作战任务,规定主要弹药的作战消耗标准。弹药损失量大约占据弹药储备总量的25%~30%。是否达到战前弹药储备标准以能否满足作战部队在整个战役期间的弹药需求来衡量,战后须对储备弹药及时补充。俄军深入研究了二战期间的基础作战数据,建立了一套有关弹药需求预计的理论体系,并且可以借助计算机进行战役军团军、师两级的弹药需求预计。
俄军根据弹药种类由各相关部队的司令部分别预计弹药需求量。例如,导弹的需求量由集团军与导弹部队协同预计;自行火炮、多管火箭炮等压制武器的弹药需求量由炮兵部队计算;高射炮的弹药需求量由防空部队计算。俄军的跨部门一体化后勤保障系统自2003年组建联勤部[23]开始构建,到2012年底俄军已经完全实行了一体化联勤保障体制模式,建立起完整的一体化后勤保障系统。俄军的后勤保障改革对弹药保障产生积极影响,在一定程度上提高了弹药需求预计的科学性。

3.2 英军弹药需求研究

进入21世纪,英国建立起高效的后勤组织机构,其中国防后勤局下属的“军火集群”是各武器弹药管理机构的总和。它由负责武器弹药供应的综合计划组和确保将其运输到作战部队的执行机构组成,负责管理和研发从子弹到鱼雷的各种武器和弹药。执行机构主要包括弹药后勤局和国防储存与配送局的爆炸物业务处。英军对历史数据进行建模分析,通过专家评判预计弹药需求量[24]。近年来,随着智能化弹药的发展,英军着力研究面向点目标和面目标的打击火力需求,考虑武器的近距离打击能力(40 km及以内目标)和纵深打击能力(达80 km),并以此进行弹药需求研究。

3.3 加拿大军队弹药需求研究

加拿大军方开发了名为“Marginal Analysis Planning Program”(边际分析规划项目)的弹药储备规划项目,该项目采用基于目标导向的消耗预计方法。此方法需要获取打击目标清单和每种弹药对不同目标的单发毁伤概率数据库。但边际分析规划项目缺少武器系统内部数据库,而且其数据平台并未考虑时间和空间因素,对弹药需求的估计精度不高,且缺乏武器系统输出数据的分析,在一定程度上造成了弹药消耗预计量与实际消耗量的偏差。加拿大军方也采用“Level of Effort”方法,该方法使用历史数据或模拟数据来测算给定武器系统的弹药消耗率,这并不是依赖具体作战背景进行预测,带有很强的主观性。

3.4 斯洛文尼亚军队弹药需求研究

斯洛文尼亚军队进行弹药消耗预计主要采用“Level of Effort,简称LOE”方法和基于目标导向的消耗预计方法,LOE方法主要用于口径小于20 mm的弹药消耗预计,目标导向的消耗预计方法用于火炮、坦克、火箭炮等压制性武器的弹药消耗预计。斯洛文尼亚军方意识到弹药消耗预计不能仅凭借相关领域专家的主观评判,更重要是在考虑目标、弹药种类、弹药基数、弹药限额、作战环境等因素基础上的数学建模,通过数学模型匹配合适弹种,准确进行弹药消耗预计。斯洛文尼亚部队采用LOE方法预计弹药安全库存的公式为
Z=M*QSDOS*QOR.OB+∑Li*QSDOS* Q O R D E i+∑Ni*QSDOS*QOR.DE+∑NK*QSDOS*QOR.UP
式中:M为维持因子,QSDOS为支持一天战斗所需平均弹药消耗量,Li为作战强度, Q O R D E i为行动中使用的武器数量,Ni为年度训练因子,QOR.DE作战和训练中使用的武器数量,NK为年度训练因子,QOR.UP为现役武器数量。

4 外军弹药需求预计特点和对我军的启示

4.1 外军弹药需求预计特点

1)各国军方基本都在使用弹药需求预计系统或程序,其种类很多但功能相近,都是通过一定的模型计算得到作战所需弹药数量。各国军队都特别注重弹药需求预计模型的改进和建设,目的是使其弹药需求预计系统或程序能够应用最先进的预测方法建立弹药消耗预测模型,力求更准确估计弹药需求量。现代高技术战争中使用的新型弹药多为高效能精确制导弹药,其价值高昂,对弹药需求进行预计意义重大,弹药需求预计系统或程序不可或缺;
2)在外军弹药需求预计方法中出现次数最多的是面向敌方目标的弹药需求预计,结合敌方目标的毁伤程度确定弹药消耗量。该方法是从弹药对目标的毁伤效能出发,建立每种弹药对不同目标的单发毁伤概率数据库,并以此确定目标达到某毁伤程度所需弹药量。
3)外军弹药需求预计与作战任务结合较为紧密。例如美军的弹药需求预计充分考虑了不同作战阶段的作战强度以及目标修复率等参数,在战前进行弹药需求评估时美军会对影响作战的各项要素进行综合、系统的分析,旨在全面考虑弹药消耗影响因素,确保弹药需求分析的精确性。
4)外军弹药需求预计的相关数据和标准更新较为及时。例如美军在弹药需求预计中所用的经验数据都必须是近三年内通过战争或仿真得到的,还拥有定期更新的《联合弹药效能手册》。外军的弹药消耗标准也会根据弹药消耗特点进行不断更新。

4.2 外军研究对我军的启示

1)加强弹药需求决策系统的建设,实现我军弹药需求预计的智能化、信息化。弹药需求预计一直是部队所关心的重大问题,它需要快速准确地预计弹药需求,国外现在已经有较为成熟的预计系统,我军应加快开发弹药需求预计软件,为建设决策支持系统提供基础。
2)开展弹药需求预计模型研究,保证我军预计弹药的准确性、精确性。现代战争在不断地发展变化中,之前弹药需求预计研究的模型可能将不适应未来的战争。我军需要充分考虑弹药消耗的各种影响因素,针对战略、战役、战术各个层次,构建科学合理的弹药需求预计模型。
3)重视弹药消耗数据的研究。我军关于弹药消耗的数据大都没有更新,缺乏战争的最新数据,美军有《联合弹药效能手册》作为其预计弹药需求的基础且随时更新,因此我军必须重视弹药消耗数据的及时更新和研究。

5 结束语

随着计算机和人工智能技术的飞速发展,弹药需求预计方法得以完善,弹药需求预计更加准确。弹药需求预计的准确性直接关系到弹药保障的效率,也是战争胜利的关键制约因素,这就是各国军方在弹药需求预计方面不断进行探索的原因所在。据各国军方采用的弹药需求预计方法来看,一是计算机辅助决策系统不可或缺,二是从弹药对目标的毁伤效果角度进行弹药需求预计即面向目标的弹药需求预计是未来的发展趋势。通过对外军弹药需求预计发展动态和关键技术进行研究,为我军弹药需求预计工作提供导向,提升我军弹药精确保障能力。
[1]
Petters S D. Ammo for the Long Haul: The Sufficiency of Policy for Munitions Resupply within the Expeditionary Air Force Construct[R]. State of Alaska: Air Command and Staff Coll Maxwell Air Force Base, 2003.

[2]
Jeffrey Brooks. Managing Ammunition to Better Address Warfighter Requirements Now and in the Future[R]. Washington: Assistant Secretary of the Army, 2008.

[3]
MARK A. The Army Ammunition Management System[R]. Washington: Department of the Army Pamphlet 700-16 Headquaters, 1982.

[4]
Rhoades R G. Wartime Requirements for Ammunition, Materiel, and Personnel (WARRAMP). Volume IV. Ammunition Post-Processor Program Maintenance Manual[R]. Virginia: Caci Inc-federal, 1982.

[5]
Olson S W, Trier N H. Ammunition Distribution System for Proud Spirit Mobex 80. Volume Ⅰ[R]. The United States: Army Armament Materiel Readiness Command Rock Island Ⅱ Decision Models Directorate, 1981.

[6]
Jones A C. Interfacing the Defense Standard Ammunition Computer System and the Air Force Combat Ammunition System: A Search for an Alternate Method[R]. State of Ohio: Air Force Inst of Tech Wright-Patterson Air Force Base School of Systems and Logistics, 1985.

[7]
Burlingham D M. Constraints Placed on Marine Corps Ammunition Requirements by the PPBS (Planning, Programming and Budgeting System)[R]. State of California: Naval Postgraduate School Monterey, 1988.

[8]
Burns T L, Dickinson T R. Multiple Launch Rocket System: An Ammunition Resupply Challenge[R]. State of Alaska: Air War Coll Maxwell Air Force Base, 1988.

[9]
Baker R M, Ford R L, Prokopyk W N, et al. Munitions Requirements Decision Support System (MRDSS)[R]. Commonwealth of Virginia: Army Tradoc Analysis Command Fort Monroe Requirements and Programs Directorate, 1990.

[10]
Gould F O. Detailed Calculation of Ammunition, Petroleum, and Equipment Requirements (CALAPER) Briefing: Description of Process[R]. Maryland: Army Concepts Analysis Agency Bethesda, 1996.

[11]
Kipps J R, Marti J B. Extracting Tactical Data from Operation Orders[R]. State of California: Rand Arroyo Center Santa Monica, 1992.

[12]
Kress A. Capabilities-Based Munitions Requirements (CBMR) Process[R]. Washington: Assistant Secretary of Defense (Product-Ion and Logistics), 1995.

[13]
Cook J M L. Army Ammunition Management Information System Challenges[J]. Army Sustainment, 2010, 42(4): 40.

[14]
Katie Dang. Getting Bombs on Target: NOLSC Ammunition Supply Chain Management Team[J]. Navy Supply Corps, 2010, 73(6):19-20.

[15]
Freeman Jr W. A Study of Ammunition Consumption[R]. Kansas: Army Command and General Staff Coll Fort Leavenworth, 2005.

[16]
Monroe C D. Supplying the Forces While Rightsizing Ammunition Storage Activities[J]. Army Sustainment, 2012, 44(4): 48.

[17]
GEORGE J. Ammunition Logistics[R]. Washington: Department of The Navy Headquarters United States Marine Corps, 2010.

[18]
Butler D M, Atler A, Worman S M, et al. Identifying Efficiencies in the Supply Chain for Training Ammunition: Methods, Models, and Recommendations[R]. State of Missouri: Rand Arroyo Center Santa, 2016.

[19]
Zandbergen W, William I. Marine Corps Studies Program Support Final Report: USMC Ground Ammunition Requirements Study (M00264-06-D-0003)[R]. Washington: United States Marine Corps, 2008.

[20]
Wood J, Pointon G. War Reserve Munitions Requirement Model (WRMR) Verification and Validation[R]. Commonwealth of Virginia: Marine Corps Combat Development Command Quantico, 2007.

[21]
Slak R. A Study of Slovenian Armed Forces Ammunition Forecasting Methodology[R]. Kansas: Army Command and General Staff Coll Fort Leavenworth, 2012.

[22]
吕慧芳, 张皖峰, 赵东升. 俄军新一轮后勤改革对我军的启示[J]. 军事经济学院学报, 2010, 17(5): 76-78.

[23]
金继忠, 王富尧. 浅谈如何推进部队精细化管理[C]// 2010中国消防协会科学技术年会论文集, 2010:3.

Outlines

/