How – Inside the AI OS: running governed agents on your own cluster, liveInschrijven →
Defensie · Training en oefeningen

Analyse van geallieerde oefeningen en evaluatie achteraf

Een multinationale oefening produceert trackdata, command-and-control-logs, communicatiegegevens en waarnemersnotities in een dozijn nationale formaten. De evaluatie achteraf wordt weken later uit het geheugen geschreven, en de lessen bereiken zelden de volgende oefening.

AnalyticsDatafusie
Boek een demoOntdek het platform
Van toepassing opDefensie
De uitdaging

Wat in de weg staat

Een multinationale oefening produceert trackdata, command-and-control-logs, communicatiegegevens en waarnemersnotities in een dozijn nationale formaten. De evaluatie achteraf wordt weken later uit het geheugen geschreven, en de lessen bereiken zelden de volgende oefening.
De oplossing

Hoe Scrydon dit oplost

Oefendata van elke deelnemende natie worden samengevoegd tot één tijdlijn tegen een gedeeld model van eenheden, bevelen en effecten, zodat de evaluatie elk moment kan herhalen, kan meten wat er gebeurde tegenover het plan, en lessen kan vastleggen als gestructureerde bevindingen.
Gebouwd op

Analytics›Datafusie

In de praktijk

Hoe dit uitpakt

Oefeningen zijn de goedkoopste plek om te leren dat de systemen van twee naties eigenlijk niet met elkaar praten, of dat een procedure die op papier werkt onder belasting drie keer zo lang duurt. Dat leren gebeurt alleen als de data van de oefening worden samengebracht, en vandaag gebeurt dat meestal niet: elke natie neemt haar logs mee naar huis.

Het platform voegt tracks, bevelen, berichten en waarnemersrapporten samen op een gedeelde ontologie van de oefening, afgestemd op standaarddatamodellen waar die bestaan, zodat het evaluatieteam een serial seconde per seconde kan herhalen, waargenomen tijden met het plan kan vergelijken en een bevinding kan koppelen aan het exacte moment waarop ze plaatsvond. Bevindingen zijn gestructureerd, wat betekent dat ze kunnen worden opgevolgd naar de volgende oefening en erover heen vergeleken.

Elke natie bepaalt wat ze bijdraagt via een dataruimte met vrijgaveregels per natie, en het gefuseerde beeld draait op infrastructuur die de gastheer van de oefening beheert, ontkoppeld waar de rubricering dat vereist.

Ontdek Datafusie
Het resultaat
  • Op bewijs gebaseerde evaluaties binnen dagen na het einde van de oefening, vergelijkbaar over oefeningen heen, waarbij de data van elke natie alleen worden vrijgegeven op het niveau dat ze heeft toegestaan.

Of schrijf ons

Vertel ons waar u aan werkt en wie moet antwoorden. Een mens leest het en antwoordt binnen één werkdag.

We gebruiken deze gegevens alleen om u te antwoorden. Privacybeleid

Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.

Use cases Defensie

Ontdek de overige

Alle toepassingen