En begynderguide til Asset Performance Management (APM)

Gennembrud i teknologier som Artificielle Intelligens (AI) ændrer, hvordan vi tænker om operationsstyring. Mens organisationer bevæger sig fra en reaktiv til en proaktiv tilgang, kan de bruge teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT), cloud, AI og analytics til at få realtidsdata, handlebare indsigt osv., og forbedre performancesstyring til at fremme forretningsvækst.

Dette er, hvor Asset Performance Management (APM) kommer ind. Det giver en strategisk tilgang til at øge den effektive brug af industrielle aktiver. Desuden, med den voksende behov for at optimere APM-strategi, forventes dette marked at nå 4,7 milliarder USD i 2028.

I denne artikel diskuterer vi, hvad APM er, dens rol i aktiverstyring, implementeringsudfordringer og fremtidige tendenser i aktiverstyring.

Hvad er Asset Performance Management (APM)?

Asset Performance Management er en strategisk ramme til at styre et selskabs aktiver, dvs. infrastruktur, udstyr, menneskelig arbejdskraft osv. Denne strategi sigter mod at maksimere værdien, der kan udledes fra tilgængelige aktiver, ved at optimere performances under operationer.

For eksempel kan en industriel producent udvikle og anvende en APM-strategi efter at have bemærket, at produktionsudstyret ikke udnyttes til sin fulde potentiale. Dette kan føre til lavere produktion og, som følge heraf, lavere omsætning.

Selskaber i dag afhænger af software-baserede APM-løsninger til at overvåge sundheden og performances af kritiske aktiver. De informerer også selskaber, om deres APM-strategi udføres, som oprindeligt planlagt. Disse løsninger bruger teknologier som IoT, AI, prædictivt vedligehold, fjernovervågning osv. til at måle effekten af den anvendte APM-strategi.

Selskaber kan anvende følgende APM-strategier:

• Aktivitetsskåning (ACA): Bruges til at kritisk vurderer en aktivers sandsynlige konsekvens af fejl og den højeste risiko, der er forbundet med operationer som følge heraf.

• Tilfældighedsbaseret vedligehold (RCM): Bruges til at vurderer en systems risiko og hjælpe med at udvikle strategier til at reducere operationelle fejl.

• Aktivitetsoptimering (ASO): Bruges til at øge aktivers pålidelighed og reducere vedligeholdelsesomkostninger ved hjælp af avancerede kvantitative strategimodelleringsteknikker.

At forlænge aktivers levetid og maksimere arbejdskraftens produktivitet

En af de vigtigste mål med at anvende og udføre en Asset Performance Management-strategi er at forlænge aktivers levetid til dens maksimale operationelle potentiale. Fordelene inkluderer besparelser på nye aktiver, øget operationel effektivitet, reducerede vedligeholdelsesomkostninger og bedre sikkerhed og overholdelse.

Men det vigtigste er, at en succesfuld forlængelse af aktivers levetid har en dybere indvirkning på arbejdskraftens produktivitet. Dette skyldes, at APM-strategier tvinger industrier til at have bedre vedligeholdelsespraksis, lavere downtime, forbedret ressourceallokering, forbedret arbejdersikkerhed osv.

Nogle af strategierne, der bruges til at forlænge aktivers levetid ved hjælp af APM, inkluderer:

• Aktivitetsløbsstyring: En strategi, der bruges til at forstå en aktivers fulde livscyklus, fra anskaffelse til bortskaffelse, for at planlægge alt fra vedligeholdelse til optimal brug.

• Realtidsovervågning: Ved hjælp af teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT) kan realtidsovervågning og vurdering hjælpe med at måle aktivers faktiske performance for at undgå downtime og aktiverfejl.

At reducere vedligeholdelsesomkostninger og tid

Uplanlagt downtime, de resulterende vedligeholdelsesomkostninger og den tid, der bruges til at gøre aktiverne operationelle igen, er nogle af de førende problemer, industrier står overfor i dag. For eksempel estimerer WSJ’s rapport, at næsten 50 milliarder dollars tabes årligt af industrimæssige producenter på grund af uplanlagt downtime, der hovedsagelig skyldes udstyrsfejl.

En af de primære mål med at inkorporere Asset Performance Management-strategier er at reducere uplanlagt downtime til, idealt, nul. Dette reducerer unødvendige vedligeholdelsesomkostninger, forhindrer dyre udstyrsfejl og gør det lettere at forudsige og opretholde industrielle operationer.

Nogle af APM-strategierne, der anvendes til dette, inkluderer:

• Prædictivt vedligehold: Ved at bruge moderne AI/ML-kapaciteter til at analysere big data kan denne strategi overvåge en aktivers sundhed og forudsige vedligeholdelse.

• Rodcauseanalyse (RCA): Denne strategi betoner at forstå rodårsagerne til aktiverfejl på en struktureret måde. Ved at bruge denne strategi kan selskaber undgå fremtidige uplanlagte fejl i stedet for kun midlertidig brandbekæmpelse.

• Vedligeholdsoptimering: Ved at bruge avancerede analyser kan industrier optimere vedligeholdsskemaer og ressourcer på en måde, der ikke over- eller underoptimerer for vedligeholdelse af aktiver.

Udfordringer ved implementering af Asset Performance Management

Selvom organisationer forstår vigtigheden af APM-strategier, kan vejrblokke opstå under udførelsen. Moderne udfordringer ved implementering af APM-strategier inkluderer:

1. At opretholde datakvalitet: Udførelsen af enhver APM-strategi kan kun være så god som de kilde-data, der bruges til at træffe konklusioner om, hvad der skal gøres. Hvis datakvaliteten ikke nøjagtigt afspejler aktivers tilstand, vil det besejre mål som reduktion af downtime og vedligeholdelsesomkostninger, forbedring af arbejdskraftens produktivitet osv.

2. Voksende teknologisk kompleksitet: Med opkomsten af Industry 4.0 og teknologier som AI og IIoT kan industrier øge operationel effektivitet. Men på samme tid skaber disse systemer også adopteringsudfordringer. Især uddannelse af arbejdskraften, så APM-strategier kan udføres korrekt, er en betydelig udfordring.

Dette betyder, at du måske skal uddanne eller ansætte ressourcer til at implementere moderne APM-strategier, såsom prædictivt vedligehold, hvor viden om AI og dataanalyse er vigtig.

3. At måle performance: En af de vigtigste udfordringer ved implementering af en APM-strategi er at sikre, at performance måles nøjagtigt og at du har de rigtige performancesmetrikker på plads for at afspejle fremskridtet.

For eksempel vil det være en udfordring at forstå, hvordan din APM-strategi har hjulpet med at reducere downtime. Og om denne reduktion korrelerer med den implementerede strategi.

Afsluttende bemærkning

Avancerede AI-systemer, realtidsdata og prædictive analyser giver industrier mulighed for at skabe mere pålidelige APM-strategier. Endemålet forbliver det samme:

• At øge operationernes effektivitet
• At maksimere afkast på investering (ROI)
• At forbedre aktivers performance
• At forbedre sikkerhed og risikomindskning

For at læse mere om de teknologiske fremskridt, besøg Unite AI.