Parmi les nombreuses leçons de la guerre de l’Ukraine, il y a que les modèles de logistique réactive traditionnels sont dangereusement dépassés.
L’expérience de la Russie le montre. À partir du convoi de 40 milles de février 2022, à l’extérieur de Kiev à des pénuries de munitions plus récentes à l’avant, les échecs de maintien de l’armée russe se sont révélés aussi dévastateurs que n’importe quel système d’armes. Les forces de la Russie ont attendu que les unités soient à court de carburant avant de tenter de réapprovisionner. Ils n’ont découvert les pénuries de pièces que lorsque les véhicules se sont brisés. Ils ont suivi les dépenses de munitions grâce à des processus manuels qui ne pouvaient pas suivre le rythme des opérations de combat.
Pendant ce temps, l’Ukraine, avec le soutien occidental, a démontré la puissance de la logistique basée sur les données: utiliser des analyses prédictives pour prévoir les besoins, positionner les fournitures et maintenir les systèmes d’armes avant d’échouer. Alors que je réfléchis à mon commandement final de matériel armée de premier plan, ces approches contrastées en Ukraine cristallisent pourquoi l’avenir de la logistique militaire doit être prédictif et non réactif. La technologie existe enfin pour rendre cette transformation possible, et les enjeux sont trop élevés pour retards.
Tactique à stratégique
La transformation de la logistique prédictive doit se produire à la fois aux niveaux tactique et stratégique.
Au niveau tactique, ce que j’appelle le «maintien de la précision» est essentiel. Les commandants de l’unité ont besoin exactement du bon équipement et des bons fournitures au bon moment et au bon endroit. Ils ne peuvent se déplacer autant avec les capacités de levage organiques. La logistique prédictive peut optimiser ce qui est déplacé, où et quand. Par exemple, nos systèmes peuvent prédire quand les composants du véhicule échoueront probablement, en fonction des modèles d’utilisation et des conditions environnementales. Cela nous permet d’obtenir des pièces de remplacement vers des unités avant que les pannes ne se produisent, en maintenant la puissance de combat lorsqu’elle est le plus importante.
Le conflit en Ukraine a accéléré nos progrès dans ce domaine. Nos efforts d’assistance à la sécurité ont rassemblé des données inestimables sur les taux de consommation, la fiabilité de l’équipement et les défis de maintien dans le combat moderne et à haute intensité. Ce laboratoire du monde réel a aidé à valider nos modèles prédictifs tout en mettant en évidence les domaines nécessitant une amélioration. La vitesse à laquelle nous avons pu adapter notre soutien aux besoins en évolution de l’Ukraine montre le potentiel de la logistique basée sur les données.
Pendant que chez Army Materiel Command, nous avons commencé à mettre en œuvre l’AMC Predictive Analytics Suite, un ensemble d’outils logiciels qui utilise l’IA et d’autres techniques pour traiter de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources: enregistrements de maintenance, modèles d’utilisation, conditions environnementales et tempo opérationnel. La suite fournit des informations qui seraient impossibles à dériver manuellement. Il nous permet d’anticiper le moment où les systèmes critiques échoueront et prédisent probablement les pièces de rechange et les capacités de maintenance. Nous constatons déjà des résultats prometteurs, et nous gratrons simplement la surface de ce qui est possible.
Mais les effets potentiels de la logistique prédictive sont également stratégiques. Le conflit moderne nécessite de déplacer des quantités massives de ressources militaires sur de grandes distances. Dans le seul théâtre indo-pacifique, nous devons gérer des chaînes de maintien en main qui s’étendent à plus de 5 000 miles de nos zones de soutien stratégiques à la pointe tactique. Cette tyrannie de la distance rend les capacités prédictives non seulement avantageuses mais essentielles.
En fin de compte, l’analyse prédictive pourrait transformer la façon dont nous gérons notre base industrielle biologique et collaborons avec des fournisseurs commerciaux. En utilisant les données des capteurs, des enregistrements de maintenance, des modèles d’utilisation et d’autres sources, nous pouvons prévoir avec précision la demande. Cela nous permettra de prendre des décisions plus intelligentes sur les taux de production, les emplacements de stockage et les chemins de distribution. Il permettra à notre base industrielle d’anticiper la demande plutôt que de réagir aux pénuries.
Traditionnellement, nous opérons sous un modèle “usine à Foxhole”, poussant de grands volumes de fournitures – souvent sans s’assurer qu’ils étaient les bons. Aujourd’hui, avec des systèmes avancés et basés sur les données, nous pouvons – et nous devons – adopter une perspective de «trou du renard à l’usine» dans laquelle la consommation au niveau tactique informe et stimule les efforts de réapprovisionnement au niveau stratégique, garantissant la précision et l’efficacité de l’ensemble de l’approvisionnement chaîne.
Réfléchissez
La technologie seule ne suffit pas. La transformation en logistique prédictive nécessite des changements dans la façon dont nous pensons au maintien du maintien. Nous avons besoin de leaders et de planificateurs de la main-d’œuvre qui sont aussi à l’aise avec l’analyse des données que dans la planification logistique traditionnelle. Nous avons besoin de systèmes qui peuvent partager les données de manière transparente entre les services et avec les alliés. Nous avons également besoin de processus d’acquisition qui sont suffisamment agiles pour agir sur des informations prédictives. Cette transformation culturelle peut s’avérer plus difficile que la technologie technologique.
Les défis sont importants. Les systèmes d’aujourd’hui n’ont pas été conçus pour le niveau d’intégration des données requis. Les considérations de sécurité compliquent le partage de données. Et la construction de modèles prédictifs qui fonctionnent à travers la complexité des opérations militaires mondiales est incroyablement difficile. Le volume des données requis – des dossiers de maintenance aux métriques de la chaîne d’approvisionnement aux plans opérationnels – présente les défis techniques et organisationnels.
Pourtant, les avantages potentiels sont trop grands pour ignorer. La logistique prédictive pourrait considérablement améliorer l’efficacité de notre combat tout en réduisant les coûts. Au lieu de maintenir de grands stocks “au cas où”, nous pouvons positionner des stocks plus petits et plus précis exactement là où ils sont nécessaires. Au lieu de précipiter les missions de réapprovisionnement d’urgence, nous pouvons planifier des mouvements délibérés en fonction des prévisions précises. Les gains d’efficacité pourraient économiser à eux seuls des milliards, mais la valeur réelle réside dans l’amélioration de l’efficacité du combat.
Ce qui est nécessaire maintenant, c’est l’investissement dans trois domaines clés. Premièrement, nous devons continuer à développer et à affiner nos capacités d’analyse prédictive, y compris des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent gérer la complexité des opérations militaires. Deuxièmement, nous devons moderniser notre collecte de données et partager l’infrastructure pour nous assurer que nous alimentons ces systèmes de qualité. Enfin, nous devons investir dans la formation et le développement de la main-d’œuvre qui mettra en œuvre et exploitera ces systèmes.
Alors que je regarde vers l’avenir, je suis convaincu que la maîtrise de la logistique prédictive sera aussi cruciale pour le succès militaire que toute arme. La force qui peut le mieux anticiper et répondre à ses besoins de maintien en maintien aura un avantage décisif.
Charles Hamilton, un lieutenant-général à la retraite de l’armée américaine, est l’ancien commandant du commandement du matériel de l’armée américaine.
