En nybegynnerguide til Asset Performance Management (APM)

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

Dette er der Asset Performance Management (APM) kommer inn. Det tilbyr en strategisk tilnærming for å øke den effektive bruken av industrielle aktiva. I tillegg, med den økende behovet for å optimalisere APM-strategi, forventes dette markedet å nå 4,7 milliarder dollar 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 operasjoner.

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

Selskaper i dag er avhengige av programvarebaserte APM-løsninger for å overvåke helsen og ytelsen til kritiske aktiva. De informerer også selskaper om hvorvidt deres APM-strategi blir gjennomført 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:

• Aktiva-kritikalitetsanalyse (ACA): Brukes for å kritisk vurdere en aktivas sannsynlige konsekvenser ved feil og den høyeste risiko som utgjøres for operasjoner som følge.

• Driftssentrert vedlikehold (RCM): Brukes for å vurdere et systems risiko og hjelpe med å utvikle strategier for å redusere operasjonelle feil.

• Aktivastrategi-optimering (ASO): Brukes for å øke aktiva-påliteligheten og redusere vedlikeholdskostnader ved hjelp av avanserte kvantitative strategimodelleringsteknikker.

Utvidelse av aktiva-liv og maksimering av arbeidsproduktivitet

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

Men mest viktig er at en vellykket utvidelse av aktiva-liv 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 for å utvide aktiva-liv med APM inkluderer:

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

• Sanntids-overvåking: Ved hjelp av teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT), kan sanntids-overvåking og evaluering måle den faktiske ytelsen til aktiva for å unngå nedtid og aktiva-feil.

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 møter i dag. For eksempel estimerer WSJ-rapporten at nesten 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 innføre Asset Performance Management-strategier er å redusere uplanlagt nedtid til, ideelt, null. Dette reduserer unødvendige vedlikeholdskostnader, forhindrer dyre utstyrfeil og gjør det lettere å forutsi og opprettholde industrielle operasjoner.

Noen av APM-strategiene som brukes for dette inkluderer:

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

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

• Vedlikeholds-optimering: Ved å bruke avanserte analyser kan industrien optimere vedlikeholdsplaner og ressurser på en måte som ikke over- eller under-optimiserer for vedlikehold av aktiva.

Utfordringer ved implementering av Asset Performance Management

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

1. Vedlikeholde datakvalitet: Gjennomføringen av noen APM-strategi kan bare være like god som kilde-dataene som brukes til å trekke konklusjoner om hva som må gjøres. Hvis datakvaliteten ikke nøyaktig reflekterer tilstanden til aktiva, vil det beseire mål som reduksjon av nedtid og vedlikeholdskostnader, forbedring av arbeidsproduktivitet osv.

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

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

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

For eksempel vil det være en utfordring å forstå hvordan din APM-strategi har bidratt til å redusere nedtid. Og hvorvidt denne reduksjonen korrelerer med den implementerte strategien.

Avsluttende bemerkning

Avanserte AI-systemer, sanntidsdata og prediktive analyser gjør det mulig for industrien å skape mer pålitelige APM-strategier. Slutt-målet forblir det samme:

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

For å lese mer om de teknologiske fremskrittene, besøk Unite AI.