🛡️ Logistica e prontezza della difesa Modello live

Base: il modello dietro i numeri

Ogni relazione usata dal simulatore, con la sua fonte. Le costanti indicate come ipotesi sono tarature illustrative.

Disponibilità operativa: la quota di tempo in cui un sistema è pronto, compresi i ritardi logistici.

Ao = uptime / (uptime + downtime) ≈ MTBF / (MTBF + MTTR + MLDT)[1][2]

Le piattaforme si guastano a caso con un tempo al guasto esponenziale mentre operano.

P(fail during h operating hours) = 1 − e^(−h/MTBF), MTBF = 40 h[2]Ipotesi: MTBF, probabilità dei pezzi, consumi e traffico sono numeri di pianificazione generici, non dati su alcun sistema reale.

Teorema di Palm: con rifornimento uno a uno, i pezzi nella pipeline seguono una distribuzione di Poisson.

pipeline ~ Poisson(mean = demand rate × lead time); backorders = (pipeline − S)⁺[4][3]

Le riparazioni attendono in una coda servita da un numero fisso di squadre.

c teams serve the maintenance queue (M/M/c); site teams + fleet teams = 8[9]Ipotesi: MTBF, probabilità dei pezzi, consumi e traffico sono numeri di pianificazione generici, non dati su alcun sistema reale.

Days of supply: quanto dura il deposito al consumo di oggi.

DOS = stock / daily consumption[10]I days of supply sono una misura di pianificazione usata nella dottrina del sostegno logistico; il rapporto in sé è semplice aritmetica.

Blocco di Erlang B e la sua estensione esatta quando i canali sono riservati al traffico prioritario.

B(0)=1, B(k) = A·B(k−1) / (k + A·B(k−1)); with reservation r: exact birth–death chain[5][6]

Equazione del radar: la portata di rilevamento cresce con la radice quarta della potenza trasmessa.

R ∝ P^(1/4) ⇒ πR² ∝ √P[7]

Altre costanti di pianificazione usate dal modello.

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 trafficIpotesi: MTBF, probabilità dei pezzi, consumi e traffico sono numeri di pianificazione generici, non dati su alcun sistema reale.

Modello di copertura booleano: la probabilità che un punto sia visto da almeno uno di più dischi sensore.

coverage = 1 − exp(−Σ πR_i² / A)[8]Ipotesi: MTBF, probabilità dei pezzi, consumi e traffico sono numeri di pianificazione generici, non dati su alcun sistema reale.

Casualità: un generatore mulberry32 con seed; distribuzioni usate: uniforme, esponenziale (CDF inversa), normale (Box–Muller), Poisson (Knuth). Il seed è mostrato e condivisibile.

Fonti

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