Simuladores WIA SOOM

Logística de defensa y disponibilidad Modelo en vivo

Una red de sostenimiento generalizada, al nivel de la doctrina pública y los libros de texto: 24 plataformas genéricas, 8 equipos de mantenimiento, un depósito de suministro alimentado por convoyes, una red de radio de 12 canales y cinco emplazamientos de sensores. No se modela ningún sistema, unidad ni operación real: es la investigación operativa que hay detrás de la disponibilidad.

Qué aprenderás

Simulador

Tiempo 0 h
Disponibilidad operativa 100% · Días de suministro 3.2 · Cobertura de vigilancia 95% · Bloqueo de llamadas prioritarias 0.9%✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓Existencias del depósito 500 · 3.2 d 📡 12 ch · 0.9%
  • Operativa
  • En mantenimiento
  • Esperando piezas
  • Cobertura de sensores

Controles

Horas de operación por plataforma y día. Más ritmo, más fallos y combustible.

De 8 equipos de mantenimiento; el resto trabaja en plataformas.

Toma una pieza de una plataforma que ya espera piezas. Más rápido, pero duplica el trabajo.

Horas entre convoyes de suministro (carga fija por convoy).

El alcance crece con la raíz cuarta de la potencia; el consumo de combustible crece linealmente.

Las llamadas rutinarias no pueden ocupar los últimos r canales libres.

Reserva un envío prioritario: hasta 4 pedidos abiertos llegan en 24 h. Solo puede haber un envío en el aire a la vez, y cada uno cuenta contra el presupuesto de transporte.

Añade 4 canales tras 3 h de montaje; consume algo de combustible.

Indicadores

Disponibilidad operativa
100%
normal
Días de suministro
3.2d
normal
Cobertura de vigilancia
95%
normal
Bloqueo de llamadas prioritarias
0.9%
normal
Esperando piezas0
En mantenimiento0
Repuestos disponibles6
Piezas pedidas0
Pedidos pendientes (piezas adeudadas)0
Envíos prioritarios usados0
Envío prioritario en tránsito (horas restantes)0 h
Existencias del depósito500 u
Bloqueo de llamadas rutinarias0.9 %
Horas de operación de la flota0.0 h
Emplazamientos de sensores operativos5

Tendencia

Disponibilidad operativa: — %1000

Escenarios de crisis

Nivel 1 · Pico de disponibilidad

Un ejercicio multiplica por más de dos la demanda de horas de operación durante cuatro días. Los repuestos escasean, el reabastecimiento ordinario tarda cuatro días y el presupuesto de transporte cubre dos envíos prioritarios. Aporta las horas sin arruinar la disponibilidad, sin acumular pedidos pendientes y sin saturar la red de radio.

  • Al menos 790 horas de operación de la flota durante el pico
  • Disponibilidad operativa media ≥ 86 % desde la hora 30
  • Pedidos pendientes medios ≤ 2 durante el último día
  • Como máximo 2 envíos prioritarios (presupuesto de transporte)
  • Bloqueo prioritario medio ≤ 2 %
  • Bloqueo rutinario medio ≤ 35 %

Nivel 2 · Ruta de suministro cortada

Una inundación corta durante 60 horas la única carretera al depósito. Los convoyes se acumulan detrás. Haz que las existencias duren sin dejar que se hunda la cobertura de vigilancia.

  • El depósito nunca se queda vacío (límite estricto)
  • Cobertura de vigilancia media ≥ 89 %
  • Al menos 60 horas de operación de misiones antes del corte de la carretera
  • Al menos 440 horas de operación de la flota en total
  • Al menos 255 horas de operación después de la reapertura de la carretera

Nivel 3 · Interferencias de radio y fallos de sensores

Las interferencias inutilizan la mitad de los canales de radio. Doce horas después fallan dos emplazamientos de sensores. Mantén el tráfico prioritario fluyendo y restablece la cobertura.

  • Bloqueo prioritario medio ≤ 3 %
  • Cobertura media ≥ 88 % tras el fallo de sensores
  • Bloqueo rutinario medio ≤ 40 % (no excluyas el tráfico rutinario)
  • Disponibilidad operativa media ≥ 80 %

Base: el modelo detrás de las cifras

Todas las relaciones que usa el simulador, con su fuente. Las constantes marcadas como supuestos son calibraciones ilustrativas.

Disponibilidad operativa: la proporción de tiempo en que un sistema está listo, incluido el retraso logístico.
Ao = uptime / (uptime + downtime) ≈ MTBF / (MTBF + MTTR + MLDT)[1][2]
Las plataformas fallan al azar, con un tiempo hasta el fallo exponencial mientras operan.
P(fail during h operating hours) = 1 − e^(−h/MTBF), MTBF = 40 h[2]Supuesto: el MTBF, la probabilidad de pieza, las tasas de consumo y el tráfico son cifras genéricas de planificación, no datos de ningún sistema real.
Teorema de Palm: con reposición uno a uno, las piezas en el canal de suministro siguen una distribución de Poisson.
pipeline ~ Poisson(mean = demand rate × lead time); backorders = (pipeline − S)⁺[4][3]
Las reparaciones esperan en una cola atendida por un número fijo de equipos.
c teams serve the maintenance queue (M/M/c); site teams + fleet teams = 8[9]Supuesto: el MTBF, la probabilidad de pieza, las tasas de consumo y el tráfico son cifras genéricas de planificación, no datos de ningún sistema real.
Días de suministro: cuánto dura el depósito con el consumo actual.
DOS = stock / daily consumption[10]Los días de suministro son una medida de planificación usada en la doctrina de sostenimiento; la razón en sí es aritmética simple.
Bloqueo de Erlang B y su extensión exacta cuando se reservan canales para el tráfico prioritario.
B(0)=1, B(k) = A·B(k−1) / (k + A·B(k−1)); with reservation r: exact birth–death chain[5][6]
Ecuación del radar: el alcance de detección crece con la raíz cuarta de la potencia transmitida.
R ∝ P^(1/4) ⇒ πR² ∝ √P[7]
Otras constantes de planificación que usa el modelo.
MTBF 40 operating h · part needed 40 % · repair Exp(6 h) · sites MTBF 300 h, repair Exp(8 h) · convoy 200 u · burn 1 u per operating h + 0.5 u/h per site at full power · relay +4 channels after 3 h · priority shipment: ≤ 4 open orders, lands within 24 h, one in flight at a time · ≥2 channels always open to routine trafficSupuesto: el MTBF, la probabilidad de pieza, las tasas de consumo y el tráfico son cifras genéricas de planificación, no datos de ningún sistema real.
Modelo de cobertura booleano: la probabilidad de que un punto sea visto por al menos uno de varios discos de sensores.
coverage = 1 − exp(−Σ πR_i² / A)[8]Supuesto: el MTBF, la probabilidad de pieza, las tasas de consumo y el tráfico son cifras genéricas de planificación, no datos de ningún sistema real.

Aleatoriedad: un generador mulberry32 con semilla; distribuciones usadas: uniforme, exponencial (CDF inversa), normal (Box–Muller), Poisson (Knuth). La semilla se muestra y se puede compartir.

Fuentes

  1. DoD Reliability, Availability, Maintainability, and Cost Rationale Report Manual (operational availability Ao) — U.S. Office of the Secretary of Defense, 2009
  2. MIL-HDBK-338B Electronic Reliability Design Handbook (exponential failure model, availability) — U.S. DoD, 1998
  3. C. C. Sherbrooke — METRIC: A Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control (Palm’s theorem, expected backorders) — Operations Research 16(1), 1968
  4. C. Palm — Analysis of the Erlang traffic formulae for busy-signal arrangements (Palm’s theorem on (S−1,S) pipelines) — Ericsson Technics No. 4, pp. 39–58, 1938
  5. ITU-D Study Group 2 — Teletraffic Engineering Handbook: Erlang B recursion E_x = A·E_(x−1)/(x + A·E_(x−1)); Erlang C — ITU, 2002
  6. F. P. Kelly — Loss Networks (trunk reservation) — Annals of Applied Probability 1(3), 1991
  7. MIT Lincoln Laboratory — Introduction to Radar Systems, Lecture 2: radar range equation S/N = P_t G² λ² σ / ((4π)³ R⁴ k T_s B_n L) — MIT Lincoln Laboratory
  8. P. Hall — Introduction to the Theory of Coverage Processes (Boolean model: vacancy = e^(−λ·E|disc|)) — Wiley, 1988
  9. D. Gross, C. M. Harris — Fundamentals of Queueing Theory (M/M/c, machine-repair models) — Wiley, 2008
  10. U.S. Army FM 4-0 Sustainment Operations — sustainment planning concepts (days of supply as a planning measure) — Headquarters, Department of the Army, 2026

Quién se dedica a esto

Modelo educativo: no sirve para decisiones operativas. Las instalaciones reales calibran cada constante con sus propios equipos y datos.