陸軍航空の維持整備（Sustainment）を合理化

軍属　ティモシー・J・スウィーニー

PEO AVN（Program Executive Office for Aviation, 航空計画管理室）の兵站および維持整備担当のアシスタント・プログラム・エクゼクティブ・オフィサーである私は、陸軍航空における変革の時代を目の当たりにしています。MOSA（Modular Open Systems Approach, モジュラー・オープン・システム・アプローチ）、デジタル・スレッド、プレディクティブ・ロジスティクス、およびAI（Artificial Intelligence, 人工知能）の融合は、維持整備業務に革命をもたらす世代的な機会を提供しています。これらの進歩は、即応性を高め、コストを削減し、航空資産を技術的優位性の最前線に維持することを約束するものです。しかし、この変革の真の屋台骨は、献身的な米陸軍整備員たちの双肩にかかっており、その効果的な管理が作戦即応性と戦いを変革する能力を左右します。

モジュラー・オープン・システム・アプローチ（MOSA）

MOSAは、システムの設計と開発のためのオープン・スタンダードを推進する基本戦略です。このアプローチは、相互運用性、柔軟性、および拡張性を促進し、新しい技術や機能のシームレスな統合を可能にします。陸軍航空にとって、MOSAは、大規模な再設計を必要とせずに、高度なアビオニクス、センサー、および通信システムを迅速に組み込むことを可能にするものです。

MOSAを採用することで、ライフサイクル・コストを増大させがちな機種ごとのソリューションから解放されます。その代わりに、サプライヤーのための競争力のある市場を創出し、イノベーションを促進してコストを削減できます。さらに、航空プラットフォームをアップグレードし維持する能力を強化し、進化する脅威や任務要求に対応し続けることを可能にします。

デジタル・スレッド

デジタル・スレッドは、設計や製造から維持整備や用途廃止に至るまで、システムのライフサイクル全体を通じてデータと情報を接続します。それは、包括的かつ継続的な情報の流れを提供し、より良い意思決定とより効率的な維持整備プロセスを陸軍航空にもたらします。

デジタル・スレッドを実装することで、航空機の履歴、性能、および整備所要に関する全体的な視点を得ることができます。この可視性は、予防的な整備計画、ダウンタイムの削減、および作戦可能率の向上を促進します。さらに、デジタル・スレッドは状態基準保全（CBM）をサポートし、事前に定められたスケジュールではなく、構成品の実際の状態に基づいて整備作業を決定します。このアプローチは、重要な資産の寿命を延ばし、リソースの使用を最適化します。

現在、FLRAA（Future Long Range Assault Aircraft, 将来型長距離強襲機）プログラムは、設計段階でデジタル・スレッドを活用してデジタル・ツイン（デジタル上の双子、つまり仮想的な複製モデル）を作成しており、これにより航空機のライフサイクル全体を通じたシームレスな通信と意思決定の改善が促進されています。

プレディクティブ・ロジスティクス

プレディクティブ・ロジスティクスは、データ分析と機械学習を使用して、整備所要とサプライ・チェーンの需要を予測します。それは、補給部品、整備スケジュール、および修理活動を管理する方法の変革を陸軍航空にもたらす可能性があります。

プレディクティブ・ロジスティクスは、過去のデータとリアルタイムのセンサー入力を分析することで、潜在的な故障や整備所要を示すパターンや傾向を特定することができます。この知見により、問題が深刻化する前に対処することが可能になり、非計画整備を最小限に抑え、航空機の可用性を向上させることができます。さらに、在庫レベルを管理する能力を強化し、適切な部品を適切な時期と場所で利用できるようにすることで、兵站上の負担と関連コストを削減します。

PEO AVNは、プロダクト・サポート・マネージャー・ツール・スイートの一環として、運用機のモニタリングと故障予測アルゴリズムからのデータを使用して問題を特定し、整備間隔を調整することで、部隊レベルでの非計画整備を削減しています。

人工知能（AI）

AIは維持整備を変革しており、データ分析、意思決定支援、および自動化において前例のない能力を提供しています。陸軍航空において、AIは故障予測からサプライ・チェーンの最適化まで、維持整備のさまざまな側面に適用できます。

最も有望な用途の1つは故障予測であり、AIアルゴリズムが航空機のセンサーからの膨大なデータを分析して構成品の故障を予測し、整備作業を推奨します。AIによる予測は、不必要な修理や部品交換を防ぐことで、航空機の即応性を向上させ、整備コストを削減することができます。

さらに、AIは、在庫レベルの最適化、需要の正確な予測、および潜在的な混乱が運用に影響を与える前にそれを特定することにより、陸軍航空の動的なニーズを満たす、より強靭で即応性のあるサプライ・チェーンの構築を支援します。

PEO AVNは、航空運用と管理のさまざまな側面を改善するためにAIを活用しており、これによりタスクをより効率的に完了し、敵に対する優位性を維持することが可能になっています。

米陸軍整備員の役割

これらの技術の進歩は極めて重要ですが、米陸軍整備員の重要性はいくら強調してもし過ぎることはありません。整備員は、これらの技術を効果的に実装し維持するための要です。その専門知識、献身、および管理能力は、これらのイノベーションを作戦即応性へと変換する上で不可欠なのです。

整備員の効果的な管理には、継続的な訓練、最新のツールと技術へのアクセス、および彼らが効率的に任務を遂行するための強固な支援体制が必要です。整備員への投資により、現代の航空維持整備の複雑さに対処する能力を身につけさせ、航空資産の即応性と可用性を向上させることができるのです。

PEO AVNは、航空教育研究センターと提携して、教育機関および部隊レベルでのバーチャル・ラーニングを開発・配信しています。このデジタル学習プラットフォームには、www.vte.mil からアクセスできます（訳者注：部外者はアクセスできません）。

MOSA、デジタル・スレッド、プレディクティブ・ロジスティクス、およびAIの統合

これらの技術の要は、その統合にあります。陸軍航空のための、まとまりがあり適応性のある維持整備エコシステムを構築するためには、MOSA、デジタル・スレッド、プレディクティブ・ロジスティクス、およびAIを組み合わせることが必要です。

例えば、MOSAは、データをデジタル・スレッドに供給する高度なセンサーと通信システムを統合します。その後、AIアルゴリズムがデータを分析して故障予測の知見を生成し、それが兵站およびサプライ・チェーンの意思決定に反映されます。その結果、情報のシームレスな流れと対応が生まれ、航空機の即応性が向上し、コストが削減され、全体的な任務効果が改善されるのです。

課題と今後の道のり

これらの技術の利点は明らかですが、その実装には課題がないわけではありません。MOSA、デジタル・スレッド、プレディクティブ・ロジスティクス、およびAIを統合するには、技術開発、政策策定、および要員訓練を含む複数のドメインにわたる協調した努力が必要です。

主要な課題は、データの相互運用性と標準化です。デジタル・スレッドはさまざまなソースからの一貫した正確なデータに依存しており、そのためには共通のデータ標準とプロトコルを採用する必要があります。

データおよび相互接続されたシステムへの依存度が高まっていることを考慮すると、堅牢なサイバー・セキュリティ対策によって機密データを保護し、不正アクセスを防止しなければなりません。維持整備業務の完全性と信頼性を維持するためには、デジタル・インフラストラクチャの保護が最も重要な過大です。

これらの課題に対処するためには、政府、産業界、および学界の間の協力を促進しなければなりません。そのことによって、これらの進歩の可能性を最大限に引き出すために必要な標準、技術、および訓練プログラムの開発・実装が可能になるのです。

結論

MOSA、デジタル・スレッド、プレディクティブ・ロジスティクス、およびAIの融合は、陸軍航空を変革する貴重な機会を提供しています。これらの技術を受け入れ、整備員の重要な役割を認識することで、即応性を高め、コストを削減し、航空資産の能力を最先端に維持することができます。

前進するためには、革新し、協力し、陸軍航空の維持整備の未来に投資しなければなりません。それが今日の課題と明日の要求に応え、絶えず変化する世界において即応性と能力を維持できることに繋がるのです。

ティモシー・J・スウィーニー氏は、アラバマ州レッドストーン工廠に所在する、兵站および維持整備担当の航空アシスタント・プログラム・エクゼクティブ・オフィサーです。