Simulateurs WIA SOOM

Logistique de défense et disponibilité Modèle en direct

Un réseau de soutien généralisé, au niveau de la doctrine publique et des manuels : 24 plateformes génériques, 8 équipes de maintenance, un dépôt d’approvisionnement alimenté par des convois, un réseau radio de 12 canaux et cinq sites de capteurs. Aucun système, unité ou opération réels ne sont modélisés — c’est la recherche opérationnelle qui sous-tend la disponibilité.

Ce que vous allez apprendre

Simulateur

Temps 0 h
Disponibilité opérationnelle 100% · Jours d’approvisionnement 3,2 · Couverture de surveillance 95% · Blocage des appels prioritaires 0,9%✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓Stock du dépôt 500 · 3,2 d 📡 12 ch · 0,9%
  • Opérationnel
  • En maintenance
  • En attente de pièces
  • Couverture des capteurs

Commandes

Heures d’exploitation par plateforme et par jour. Plus de rythme, plus de pannes et de carburant.

Sur 8 équipes de maintenance ; les autres travaillent sur les plateformes.

Prendre une pièce sur une plateforme qui attend déjà des pièces. Plus rapide, mais double le travail.

Heures entre les convois d’approvisionnement (charge fixe par convoi).

La portée croît comme la racine quatrième de la puissance ; la consommation de carburant croît linéairement.

Les appels courants ne peuvent pas prendre les r derniers canaux libres.

Réserve un envoi prioritaire : jusqu’à 4 commandes ouvertes arrivent sous 24 h. Un seul envoi peut être en route à la fois, et chacun est imputé au budget de transport.

Ajoute 4 canaux après 3 h de mise en place ; consomme un peu de carburant.

Indicateurs

Disponibilité opérationnelle
100%
normal
Jours d’approvisionnement
3,2d
normal
Couverture de surveillance
95%
normal
Blocage des appels prioritaires
0,9%
normal
En attente de pièces0
En maintenance0
Pièces de rechange disponibles6
Pièces en commande0
Commandes en souffrance (pièces dues)0
Envois prioritaires utilisés0
Envoi prioritaire en vol (heures restantes)0 h
Stock du dépôt500 u
Blocage des appels courants0,9 %
Heures d’exploitation de la flotte0,0 h
Sites de capteurs actifs5

Tendance

Disponibilité opérationnelle: — %1000

Scénarios de crise

Niveau 1 · Pointe de disponibilité

Un exercice fait plus que doubler la demande en heures d’exploitation pendant quatre jours. Les pièces de rechange sont rares, le réapprovisionnement courant prend quatre jours et le budget de transport couvre deux envois prioritaires. Fournissez les heures sans ruiner la disponibilité, accumuler les commandes en souffrance ni saturer le réseau radio.

  • Au moins 790 heures d’exploitation de la flotte pendant la pointe
  • Disponibilité opérationnelle moyenne ≥ 86 % à partir de l’heure 30
  • Commandes en souffrance moyennes ≤ 2 sur le dernier jour
  • Pas plus de 2 envois prioritaires (budget de transport)
  • Blocage prioritaire moyen ≤ 2 %
  • Blocage courant moyen ≤ 35 %

Niveau 2 · Route d’approvisionnement coupée

Une inondation coupe pendant 60 heures la seule route menant au dépôt. Les convois s’accumulent derrière. Faites durer le stock sans laisser la couverture de surveillance s’effondrer.

  • Le dépôt n’est jamais vide (limite stricte)
  • Couverture de surveillance moyenne ≥ 89 %
  • Au moins 60 heures d’exploitation en missions avant la coupure de la route
  • Au moins 440 heures d’exploitation de la flotte au total
  • Au moins 255 heures d’exploitation après la réouverture de la route

Niveau 3 · Interférences radio et pannes de capteurs

Des interférences font tomber la moitié des canaux radio. Douze heures plus tard, deux sites de capteurs tombent en panne. Maintenez le trafic prioritaire et rétablissez la couverture.

  • Blocage prioritaire moyen ≤ 3 %
  • Couverture moyenne ≥ 88 % après la panne de capteurs
  • Blocage courant moyen ≤ 40 % (n’excluez pas le trafic courant)
  • Disponibilité opérationnelle moyenne ≥ 80 %

Base — le modèle derrière les chiffres

Chaque relation utilisée par le simulateur, avec sa source. Les constantes marquées comme hypothèses sont des calibrations illustratives.

Disponibilité opérationnelle : part du temps où un système est prêt, y compris le délai logistique.
Ao = uptime / (uptime + downtime) ≈ MTBF / (MTBF + MTTR + MLDT)[1][2]
Les plateformes tombent en panne au hasard, avec un temps avant défaillance exponentiel en fonctionnement.
P(fail during h operating hours) = 1 − e^(−h/MTBF), MTBF = 40 h[2]Hypothèse : MTBF, probabilité de pièce, taux de consommation et trafic sont des chiffres de planification génériques, pas des données sur un système réel.
Théorème de Palm : avec un réapprovisionnement un pour un, les pièces dans le circuit suivent une loi de Poisson.
pipeline ~ Poisson(mean = demand rate × lead time); backorders = (pipeline − S)⁺[4][3]
Les réparations attendent dans une file servie par un nombre fixe d’équipes.
c teams serve the maintenance queue (M/M/c); site teams + fleet teams = 8[9]Hypothèse : MTBF, probabilité de pièce, taux de consommation et trafic sont des chiffres de planification génériques, pas des données sur un système réel.
Jours d’approvisionnement : durée pendant laquelle le dépôt tient à la consommation actuelle.
DOS = stock / daily consumption[10]Les jours d’approvisionnement sont une mesure de planification utilisée dans la doctrine de soutien ; le ratio lui-même est une simple arithmétique.
Blocage d’Erlang B, et son extension exacte lorsque des canaux sont réservés au trafic prioritaire.
B(0)=1, B(k) = A·B(k−1) / (k + A·B(k−1)); with reservation r: exact birth–death chain[5][6]
Équation du radar : la portée de détection croît comme la racine quatrième de la puissance émise.
R ∝ P^(1/4) ⇒ πR² ∝ √P[7]
Autres constantes de planification utilisées par le modèle.
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 trafficHypothèse : MTBF, probabilité de pièce, taux de consommation et trafic sont des chiffres de planification génériques, pas des données sur un système réel.
Modèle de couverture booléen : probabilité qu’un point soit vu par au moins un des disques de capteurs.
coverage = 1 − exp(−Σ πR_i² / A)[8]Hypothèse : MTBF, probabilité de pièce, taux de consommation et trafic sont des chiffres de planification génériques, pas des données sur un système réel.

Aléa : un générateur mulberry32 à graine ; lois utilisées — uniforme, exponentielle (fonction de répartition inverse), normale (Box–Muller), Poisson (Knuth). La graine est affichée et partageable.

Sources

  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

Qui fait cela comme métier

Modèle pédagogique — pas pour des décisions opérationnelles. Les sites réels calibrent chaque constante sur leurs propres équipements et données.