En nybegynnerguide til Asset Performance Management (APM)

Gjennombrudd i teknologier som Artificial Intelligence (AI) endrer hvordan vi tenker om driftsledelse. Mens organisasjoner går fra en reaktiv til en proaktiv tilnærming, kan de bruke teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT), sky, AI og analyser til å få sanntidsdata, handlebare innsikt osv., og forbedre ledelsesytelse for å fremme bedriftsvekst.

Dette er der Asset Performance Management (APM) kommer inn. Det gir en strategisk tilnærming til å øke den effektive bruken av industrielle aktiva. I tillegg, med den voksende behovet for å optimalisere APM-strategi, vil dette markedet være ventet å nå 4,7 milliarder USD i 2028.

I denne artikkelen diskuterer vi hva APM er, dens rolle i aktivaforvaltning, implementeringsutfordringer og fremtidige trender i aktivaforvaltning.

Hva er Asset Performance Management (APM)?

Asset Performance Management er en strategisk ramme for å forvalte et selskaps aktiva, dvs. infrastruktur, utstyr, menneskelig arbeidskraft osv. Denne strategien har som mål å maksimere verdien som hentes fra tilgjengelige aktiva ved å optimalisere ytelse under drift.

For eksempel kan en industriell produsent utvikle og anvende en APM-strategi etter å ha merket at produksjonsutstyret ikke utnyttes til sin maksimale potensiale. Dette kan føre til lavere produksjon og, som en følge, lavere inntekter.

Selskaper i dag avhenger av programvarebaserte APM-løsninger for å overvåke helsen og ytelsen til kritiske aktiva. De informerer også selskaper om hvorvidt deres APM-strategi utføres som opprinnelig planlagt. Disse løsningene bruker teknologier som IoT, AI, prediktiv vedlikehold, fjernovervåking osv. for å måle effektiviteten av den anvendte APM-strategien.

Selskaper kan anvende følgende APM-strategier:

• Aktivitetskritikalitetanalyse (ACA): Brukes til å kritisk vurdere en aktivas sannsynlige konsekvenser av feil og den høyeste risikoen for drift som følge.

• Driftssentrert vedlikehold (RCM): Brukes til å vurdere en systems risiko og hjelpe med å utvikle strategier for å redusere driftsfeil.

• Aktivastrategioptimalisering (ASO): Brukes til å øke aktivas pålitelighet og redusere vedlikeholdskostnader ved å bruke avanserte kvantitative strategimodelleringsteknikker.

Utvide aktivas levetid og maksimere arbeidsproduktivitet

En av de viktigste målene med å anvende og utføre en Asset Performance Management-strategi er å utvide aktivas levetid til sin maksimale operative potensiale. Fordelene inkluderer kostnadsbesparelser på nye aktiva, økt driftseffektivitet, reduserte vedlikeholdskostnader og bedre sikkerhet og overholdelse.

Men viktigst av alt, å utvide aktivas levetid har en dypere innvirkning på arbeidsproduktivitet. Dette skyldes at APM-strategier tvinger industrien til å ha bedre vedlikeholdspraksis, lavere nedtid, forbedret ressursallokering, forbedret arbeidersikkerhet osv.

Noen av strategiene som brukes til å utvide aktivas levetid med APM inkluderer:

• Aktivlivssyklusforvaltning: En strategi som brukes til å forstå en aktivas komplette livssyklus, fra anskaffelse til avskaffelse, for å strategisk planlegge alt fra vedlikehold til optimal bruk.

• Sanntidsovervåking: Ved å bruke teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT), kan sanntidsovervåking og evaluering hjelpe med å måle aktivas faktiske ytelse for å unngå nedtid og aktivafeil.

Redusere vedlikeholdskostnader og tid

Uplanlagt nedtid, de resulterende vedlikeholdskostnadene og tiden brukt til å gjøre aktiva operasjonelle igjen er noen av de ledende problemene industrien står overfor i dag. For eksempel estimerer WSJ-rapporten at nære 50 milliarder dollar går tapt årlig av industrielle produsenter på grunn av uplanlagt nedtid, hovedsakelig på grunn av utstyrfeil.

En av de primære målene med å inkorporere Asset Performance Management-strategier er å redusere uplanlagt nedtid til, ideelt, null. Dette reduserer unødvendige vedlikeholdskostnader, forhindrer kostbare utstyrfeil og gjør det enklere å forutsi og opprettholde industrielle operasjoner.

Noen av APM-strategiene som brukes for dette inkluderer:

• Prediktivt vedlikehold: Ved å bruke moderne AI/ML-egenskaper til å analysere big data, kan denne strategien overvåke en aktivas helse og forutsi vedlikehold.

• Rotårsaksanalyse (RCA): Denne strategien legger vekt på å forstå rotårsakene til aktivafeil på en strukturert måte. Ved å bruke denne strategien kan selskaper unngå fremtidige uplanlagte feil i stedet for bare midlertidig brannslukking.

• Vedlikeholdsoptimalisering: Ved å bruke avanserte analyser kan industrien optimalisere vedlikeholdsskjemaer og ressurser på en måte som ikke over- eller underoptimaliserer for vedlikehold av aktiva.

Utfordringer i implementering av Asset Performance Management

Mens organisasjoner forstår viktigheten av APM-strategier, kan hindringer oppstå under utførelse. Moderne utfordringer i implementering av APM-strategier inkluderer:

1. Vedlikeholde datakvalitet: Utførelsen av noen APM-strategi kan bare være like god som kildedataene som brukes til å trekke konklusjoner om hva som må gjøres. Hvis datakvaliteten ikke klarer å nøyaktig reflektere aktivas tilstand, vil det bryte mål som å redusere nedtid og vedlikeholdskostnader, forbedre arbeidsproduktivitet osv.

2. Økende teknologisk kompleksitet: Med fremveksten av Industry 4.0 og teknologier som AI og IIoT, kan industrien øke driftseffektivitet. Men samtidig skaper disse systemene også adopteringsutfordringer. Spesielt, å trene arbeidsstokken så APM-strategier kan utføres korrekt, er en betydelig utfordring.

Dette betyr at du kanskje må trene eller ansette ressurser for å implementere moderne APM-strategier, som prediktivt vedlikehold, der kunnskap om AI og dataanalyse er viktig.

3. Måle ytelse: En av de viktigste utfordringene i implementering av en APM-strategi er å sikre at ytelse måles nøyaktig og at du har riktige ytelsesmetrikker på plass for å reflektere fremgangen.

For eksempel vil det være en utfordring å forstå hvordan din APM-strategi har hjulpet med å redusere nedtid. Og om denne reduksjonen korreler med den implementerte strategien.

Avsluttende bemerkning

Avanserte AI-systemer, sanntidsdata og prediktive analyser muliggjør at industrien kan lage mer pålitelige APM-strategier. Sluttresultatet forblir det samme:

• Øke effektiviteten av operasjoner
• Maksimere avkastning på investering (ROI)
• Forbedre aktiva ytelse
• Forbedre sikkerhet og risikomildring

For å lese mer om teknologiske fremgang, besøk Unite AI.