随着国家相关政策的出台，曾经被视为“禁地”的军品生产正越来越多地贴上了民企制造的标签。

装备保障属于军民融合中武器装备科研生产体系中的服务子系统，而非军事属性的装备保障力量或者应用于非军事装备保障的技术，属于该子系统中“民”的概念外延，是军民融合整体系统的重要环节。

但是，由于在装备采购环境、管理制度等方面还存在着一些制约因素，导致民营企业进入军品市场还面临着重重困难和压力。要建立和完善军民结合、寓军于民的武器装备科研生产体系，就必须积极采取措施，鼓励和引导民营企业参与装备建设，把军队和国防现代化建设从主要依靠国防科技工业部门逐步过渡到建立在整个国家科技工业的基础之上。

2017年3月12日，习主席出席十二届全国人大五次会议，强调要顺势而为，乘势而上，深入实施军民融合发展战略，开展军民协同创新，推动军民科技基础要素融合，加快建立军民融合创新体系，下大力气推动科技兴军。同时指出，要强化军事需求牵引，最大限度实现民为军用，形成多维一体、协同推进、跨越发展的新兴领域融合发展布局。

许多国家的实践经验说明，军民融合保障机制的建立最终要落实在区域创新和军民产业融合创新上，以军队需求为牵引，整合地方区域优势资源，可极大提升军用装备保障整体效能。然而，民参军的装备保障在各省市区域内的实践情况却并不理想。

一、民企参与军民融合式装备保障存在的关键问题

当前，军民融合式装备保障主要包括技术力量伴随供给、配套器材或者备件的市场化供应、社会化物流体系运用等内容，缺乏军事需求和民间力量在顶层设计层面的体系架构融合。因而导致需求信息流转效率低下，各领域资源难以有效利用，制约了保障能力的有效提升。随着军用装备军民融合式保障需求的进一步凸显，一些问题也逐渐暴露出来。如缺乏顶层方面的指导思想、管理层级体系以及协同机制等方面的设计建设；缺乏结合平战装备保障需求构建保障体系的相关研究；缺乏地方企业系统化参与装备保障的模式研究等。

（一）摸不清需求有多少

民企参与装备军民融合式保障需要较稳定的业务量和较为长期的盈利规划，而这需要结合军队较为完善的顶层设计完成。目前在这方面还存在较大欠缺，从而难以进一步结合保障需求规律整合统筹各领域资源、全流程归口管理设计等。然而，顶层设计工作却建立在对于未来一段时间的保障需求进行合理的预测基础之上。

由于各类新型装备结构系统复杂，且更新换代速度较快，训练磨合周期较短，保障需求数据积累不足。因此装备保障需求的预测需要在小样本的条件下进行。虽然目前基于小样本的短期预测技术研究已有很多，但现有技术方法都很难在小样本数据集条件下实现长期稳定的合理预测。

（二）经验不足易踩坑

目前，民企参与装备保障的相关任务普遍围绕日常的演习训练、抢险救灾等任务开展，实践领域和实践范围有限，难以适应战时或者平战过度期间的保障任务。

所以，民参军的企业在装备保障方面的经验不足，是缺乏参与经验的直接后果，缺乏相关的专业人才，缺乏应对机制、缺乏统筹规划的能力，简单来说，就是“心里没底”。

▆ 保障机制应对经验缺乏。现行保障均为分区域、分层级、分阶段管理，保障机制、保障法规乃至保障经费等方面缺乏统一规划和设计。

▆ 保障物资规划缺乏统筹。目前演习训练或者抢险救灾均为调动局部资源保障单一任务单位的模式，顺利完成保障任务的难度不大。但当面对多点任务，保障资源匮乏时，则缺乏相应的规划统筹机制。

▆ 保障技术人员储备不足。目前民企是在控制成本的原则下，根据现有需求储备保障技术人员，并在可接受的任务周期内完成保障任务即可。但当面对时间任务冲突矛盾较大的战时或者平战过渡时，则明显应对经验不足。

（三）融合模式研究不清晰

目前关于民企参与军用装备保障模式方面的研究多为以保障需求单位为主导，通过保障原则、保障目标以及保障方式等程序研究具体保障模式。

民企参与方式、参与规模、协议签订流程、保障时效评估等均缺乏系统的研究设计，就出现了一系列的问题。

▆ 仓储物流模式研究不足。“兵马未动，辎重先行”，特别是高技术、高消耗条件下的现代化战争，保障的时效能力起着决定性作用。而科学合理的仓储物流模式是高效保障的先决条件。目前，民企参与军用装备保障模式研究中用装需求单位“端对端”、“点对点”的供应链模式为下一步的发展研究趋势。但如何高效实施这一模式则需结合器材需求种类、仓储布局、配送路径规划进行进一步深入研究。

▆ 商业风险评估模式研究不足。地方企业以盈利为根本目标，而能够满足战时或者平战过渡需求的仓储布局和配送路径规划却需要较大前期投入和维护费用，且盈利模式模糊，商业风险较大，难以吸引地方企业实质性参与。战争具有较大的随机性，因此装备保障也具有较强的随机性特点，需进一步研究地方企业较为稳定的盈利模式，充分调动地方资源，形成高效可靠的保障体系。

二、现有装备保障需求预测准确性有限

当前战争模式对装备保障需求预测的合理性要求较高，如预测需求量远低于实际消耗需求，则无法完成作战行动任务；如预测量高于实际需求量，则不仅会造成资源浪费，且会降低保障效率。而影响装备维修器材消耗数量的因素较多，除气候和地形等自然条件因素外，还需考虑作战需求、使用强度以及操作合理性等内部作用因素。

因此在构建传统预测模型时需考虑的解释变量较多，需要在维修器材消耗规律基本一致的条件下，收集较大体量样本数据作为支撑。然而，由于武器更新换代速度加快，新型装备系统结构复杂，并且潜在影响因素进一步增多等原因，故障信息数据积累严重不足，且易受随机因素影响，器材消耗规律难以在较长时间段内保持一致，维修器材消耗预测只能够在小样本条件下进行。因此考虑全部因素并依靠数据积累构建预测公式进行预测的传统做法难以满足实际需求。

所以如何在小样本数据条件下科学合理地确定维修器材消耗需求数量成为了近年来装备保障算法的研究热点之一，且近年来的研究成果较多，具体方法一般可以分为仿真法和解析法，解析法所采用的模型主要有灰色GM模型，SVM模型，ARIMA模型以及BP神经网络等模型，以及相关的改进模型和组合模型等等。解析法不仅可以挖掘小样本条件下的数据信息，兼顾考虑因临时装备动用等随机因素造成的器材消耗并给出预测。但受限于样本数据过少的因素，难以给出稳定可靠的预测结果。

并且，以上研究绝大多数均是基于任务的维修器材需求预测研究，侧重于阶段性和临时性任务的完成度，并且多为短期预测，难以充分满足“民参军”的融合需求。

三、基于物流建设的装备保障需求仿真预测方法

打仗从某种意义上说就是打后勤。而实施后勤保障，物资储备是基础，运输是关键。物资再丰富再充裕，但是送不上去，伤员也运不下来，后勤保障就等于零。抗美援朝的时候就总结出这么一条经验：“千条万条，运输第一条”。1979年作战则再一次证明了这条经验的正确性，弹、粮、油能不能供得上，伤员能不能救得下，关键在于交通运输是否畅通。而要建设基于物流运输的装备保障预测，则需要有效的数据支持、物流技术和基础建设、还有对风险的认识。

▆ 保障需求数据

数据作为统筹、规划和决策的核心依据对于服务模式和保障体系的形成具有至关重要的作用。在保障各类任务圆满完成的前提下，最大限度调动地方优势资源，形成军地协调联动。但是，各类任务所涉及的装备保障需求具有较大的随机性，在需求总量、物流路径、配送时效、仓储建设、随装技术保障等方面缺乏可靠的预评估数据，限制了民用资本的投入。在现有预测方法的基础上，可进一步结合数据仿真技术，对装备使用和保障需求随机环境进行模拟仿真。结合模拟数据确定合理保障需求分布，为进一步统筹、规划和决策奠定坚实基础。

▆ 物流建设与技术服务模式研究

目前任务环境中，对于维修器材的需求呈现出需求数量随机、需求时间随机、需求地点随机等特点，可预测性较差，且需求产生主体均为基层用装单位本身，对于时效性和灵活性要求较高。由基层用装单位提出需求，获得服务保障支持，最后完成保障任务。通过建立具有现代物流特色的存储配送体系和技术力量服务模式，可有效解决上述问题。在需求数据相对明确的情况下，规划构建物流、军工厂、服务站等民间企业深度参与装备保障的服务体系。

▆ 风险评估研究

军民融合式装备保障涉及军事用装单位以及地方服务单位，任务需求随机，联动体系牵扯面广，运行体系机制复杂。科学合理的体系效能风险评估将有助于把控体系或者市场存在的风险。

四、结 语