由于缺少一个钉子，蹄铁丢了。

由于缺一个蹄铁，马不能走了。

由于缺少一匹马，骑手迷路了。

由于缺少骑手，所以消息丢失了。

由于缺乏信息，这场战斗失败了。

由于战斗失败，国家亡了。

这些全都是因为缺少一个马蹄钉。 

谚语“因蹄钉亡国”提醒我们，大事由看似平凡的细节组成。美国军方目前使用“准备情况报告”来传达细节对其大事的累积影响。但是，“准备就绪”一词与“风险”一词的定义不一致，围绕该主题进行的讨论和规划常常是模棱两可的[1]。即使“准备什么，何时，多长时间？”的答案很明确，结果报告也可能不令人满意[2]。从根本上说，军方希望从其战备系统获得的能力是能够计算和传达诸如钉子可用性之类的细节对诸如王国生存之类的大事的累积影响。

开放的不确定性标准表示现在可以将诸如乐高积木之类的分析模型汇总为更大的模型（请参见侧栏）[3]。服务应包含这些表示形式，并在准备情况核算的范围内进一步发展它们。这些进步可以使军事决策者从对“准备好吗？”的模棱两可的估计转变为明确地计算，量化和交流“为什么准备好了吗？” 

军队如何代表准备？

美国军方花费大量时间和精力管理战备状态，这是一项昂贵，易腐和“炉火通明”的工作[4]。已向上级总部报告了就绪状态，这些领域包括维护，材料，培训，人员配备，后勤，医疗，牙科等[5]。

准备要求是通过联合和服务说明[6]中所述的广泛而正式的过程产生的。为了为操作任务准备就绪要求提供通用基础，服务正式定义了需要“就绪”的任务基本任务列表（METL）。会生成大型的详细任务列表，这些任务列表由支持较高级别任务的较低级别任务组织级任务。从理论上讲，任务基本任务为衡量任务准备情况奠定了基础。

定义任务后，将为每个任务创建指标和性能标准。一旦达到或超过任务的绩效标准，单位就可以报告为“准备就绪”，通常可以通过在认证培训活动中测得的单位绩效来证明。 

使用OR可以如何改善军事准备系统？

单位通常在准备情况指标中使用非加性度量，包括百分比和比率。这样的措施允许单位简明地传达其能力的描述。但是，在没有其他上下文的情况下组合非累加度量会产生数学上模棱两可的结果。例如，如果一个单元有60％的机会完成一项任务，而另一个单元有80％的机会完成同一任务，那么在两个单元都可用的情况下完成任务的机会是多少？依靠统计独立性的简单方法不起作用，因为可能存在影响单元的复杂相互关系。因此，仅基于机会的任何答案在数学上都是模棱两可的。

此外，军事准备工作往往资金不足；这些帐户已被突击支付其他费用，例如收购和运营[1]。为了省钱，王国中的“想要钉子”一直在为其信使部队提供不足的资源。去年，黑死病（Black Death）导致人手短缺，并继续影响着骑手的训练管道。国王的重商主义政策造成了严重的短缺。在现有的报告系统下，当使者单位的马匹和骑手准备就绪的比例不到70％时，他们报告为未准备就绪–当根本没有马匹和骑手时，该报告就会通过。国王今天早上被告知他的两个使者部队都未准备好。当然，即使未准备好使用的单元或其组合也会导致完成任务的能力，但这是什么呢？ 

前进的道路

通过标准算法，我们可以汇总已知数量，例如每个单元中可用的骑手的历史数量。但是明天实际可用的骑手数量是随机的。如前所述，简单的方法应用于准备状态时会导致数学上模棱两可的结果。取而代之的是，汇总多个部队的战备情况需要一种考虑机会的算法。

如今，新兴技术允许通过利用计算来偶然地进行算术运算，而这种运算现在已无处不在[7]。反过来，这又允许将小的分析模型汇总为更大的模型，如Lego模块[8]。这些新技术使合并多个单元之间的准备就绪的机会算法成为可能。可通过https://www.probabilitymanagement.org/readiness获得Excel中标明的准备就绪汇总模型示例，以证明该模块化功能。 

未来的准备情况报告系统

尽管改进的战备标准将是一个不断发展的过程，需要众多利益相关者的投入，但我们提供了领导层在选择新的开源战备表示时应要求的一些关键功能。这些建议考虑了机会，在逻辑上是一致的，最重要的是，对于在整个服务中逐步采用，足够简单。

开放标准数据：表示形式应使用标准的，跨平台兼容的数据，并且不需要专有软件进行解释。随着人工智能的使用增长，这将变得越来越重要。此外，所报告的标准准备数据必须存储在通用模式中，以使分析人员能够快速整理数据以进行模型开发。

可操作的：表示应代替可能的二进制准备工作，而应启用涉及准备就绪机会的计算。应用程序应该能够相互通信，因为一个应用程序的可量化结果可以轻松地合并到其他分析模型，演习和战争游戏中。

加法器：使用分析工具，机会算术变得像添加数据列一样简单，以获得合并单元的就绪状态。注意，这些列捕获了单元之间的相互依赖性。例如，马蹄钉的普遍短缺会降低所有单元的准备状态。您甚至可能无法用脑子进行所需的计算。但是，可以使用笔记本电脑和Excel，Python或R或[在此处插入您喜欢的计算平台]轻松完成这些操作。

可审核：代表应具有来源的审核记录。数据来源是否权威？如果它不是可审核的，则可能没有办法知道。

不可知的：表示应该以多种非专有格式提供，例如Excel，CSV，XML等，并且可以跨软件平台访问[9]。

一个例子

让我们回到《为钉子而死》中的王国。假设我们的故事开始的前两年，康涅狄格州的扬基队出现了。她没有像马克·吐温（Mark Twain）那样携带枪支知识，但是却携带一台笔记本电脑。如表1所示，她随时间跟踪了两个车手的战备状态，因为她知道过去的表现不能保证未来的成绩，但这通常是一种下注的好方法[10]。每个单元的10个骑手中，平均只有5个和6个可用，少于所需的7个。此外，她从数据中计算出，如果随机调用1号单元，则有21％的机会准备就绪，而2号单元的机会为38％。“国王准备做什么？” 国王是敏锐的轮盘赌玩家，对机会并不陌生，对此做出回应，“我希望有75％的机会让足够多的车手为邻国的入侵做准备。”国王指出，即使他们将这两个单位合并，他们仍然只有21％+ 38％的机会准备好。 = 59％，而不是他想放下王国的数字。她回应说这些机会不加法。但是她确实知道一个开放的标准表示形式，可以用来计算组合单元的准备情况。

她代表每个单元，不是用“是否准备就绪”来表示，而是用一列数字来说明准备情况的变化。只需将表1中的两个“单位”列逐行添加在一起即可创建“组合单位”列。该列表示能够考虑机会，并导致两个单元的合并准备情况，如表所示，不是59％，而是92％。这种增强的信心促使国王征服了邻国。

值得注意的是，康涅狄格州洋基队的准备情况列表示与数据源无关。该示例中使用的历史数据数组可以替换为来自仿真，回归模型和机器学习算法的数千行预测数据。使用先进的数据科学技术可以进一步增强这种表示形式，并且可以避免基于平均值和非累加指标的常见数据表示错误。

请记住，有必要将基础准备数据的多种解释合并到准备计算中。认为应该完全消除主观性是天真的。例如，在有利和不利的天气条件下都可能存在一定程度的准备就绪，然后使用最佳的气象方法来确定出现这种情况的机会。通过明确承认不确定性，这提供了一种结构化的方法来允许摆动空间。

此外，准备工作不应与风险承受能力混为一谈。指挥官不应该有能力“凌驾”数据所说的话，尽管有大量的降雨迹象，但宣称晴天。相反，他们将需要承担所面临的风险，并宣布由于预计的恶劣天气，他们将需要“即兴，适应和克服”。就绪状态的量化表示使各级指挥官可以接受分析思维支持的风险，与纯直觉思维形成对比。 

结论

计划者，指挥官和决策者在描述其部队的“准备情况”时应该使用相同的语言。准备系统应该能够在考虑机会的同时汇总多个单位的准备情况。为此，军方应考虑采用类似于表1数据的准备状态的列表示。这种准备状态的方法是累加的，可操作的，可审计的，不可知论的，并且能够考虑机会。纵队表示法可以为军队在所有组织级别的战备状况提供全面的了解，允许进行数学上合理的汇总，并真实表示每个任务单位的实际准备情况。军队并不孤单。虽然目前仅在开发开放标准以将这种方法扩展到整个公共部门，类似的情景数据库已在金融工程和保险业中使用，以累积潜在负债数十年。通过从小做起，不断取得成功，采用率可以以很少的成本有机增长。列表示法回答了“我的骑手准备好在战斗中发送消息了吗？”的问题，通过机会算术得出的收益率为21％+ 38％= 92％。这种方法将为在采用该方法的任何军事组织中评估战备状态带来增量价值。列表示法回答了“我的骑手准备好在战斗中发送消息了吗？”的问题，通过机会算术得出的收益率为21％+ 38％= 92％。这种方法将为在采用该方法的任何军事组织中评估战备状态带来增量价值。列表示法回答了“我的骑手准备好在战斗中发送消息了吗？”的问题，通过机会算术得出的收益率为21％+ 38％= 92％。这种方法将为在采用该方法的任何军事组织中评估战备状态带来增量价值。

注意：此处表达的观点是作者的观点