美國自行車協會的「4:05計畫」精準調整比賽戰術，奪下奧運團體追逐賽金牌。

美國女子團體追逐隊在2023年世界錦標賽中名列第六，與頒獎台僅差0.159秒。由於經費不如自行車強國，美國無法單靠砸錢換取更好的成績。

美國自行車協會轉向作業研究、機器學習與即時分析。「4:05計畫」優化了車手選拔、比賽策略與空氣動力效率，將這場競賽建模為一套可控決策的系統，而非單純考驗原始體能的較量。

模型預測出奪金目標時間為4分05秒，並明確指出時間可以從哪裡省下：該派出哪些車手、每個人何時上前領騎、如何輪替以讓體力較低的車手恢復，以及如何安排位置以獲得空氣動力增益。其中一名車手減少9.2%空氣阻力，正是透過建模而非憑猜測得出的改善範例。

在2024年巴黎奧運，該隊騎出4:04.302，超越目標並奪下金牌。這套同樣由分析驅動的方法，讓美國自行車協會贏得2025年Franz Edelman作業研究獎。

優化每一個可控的細微差距，而不只是努力程度。

要爭取秒數，就必須找出可控的邊際空間，而不只是更賣力訓練。

當直覺無法找出可挽回的損失時，模型能指出損失所在。

車手選拔與輪替時機是低成本、高影響的槓桿。

空氣動力增益會層層累積，且能精確測量。

當你無法在花費上勝過對手時，就在優化上勝過他們：把競賽建模為一套系統，並鎖定最大的可控增益。

「4:05計畫」帶來奧運金牌，並讓美國自行車協會贏得2025年INFORMS Franz Edelman獎。它成為將作業研究應用於頂尖競技的著名範例，顯示出有紀律的分析方法能克服資源劣勢，而對可控變數進行建模，其價值可能勝過額外經費。