En nybörjarguide till Asset Performance Management (APM)

Genombrott inom teknologier som Artificiell Intelligens (AI) förändrar hur vi tänker på verksamhetsledning. När organisationer går från en reaktiv till en proaktiv approach kan de använda teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT), moln, AI och analyser för att få realtidsdata, handlingsbara insikter etc., förbättra prestandahantering för att driva affärstillväxt.

Här kommer Asset Performance Management (APM) in. Det tillhandahåller en strategisk approach för att öka den effektiva användningen av industriella tillgångar. Dessutom, med den växande behovet att optimera APM-strategi, förväntas denna marknad nå 4,7 miljarder USD år 2028.

I den här artikeln diskuterar vi vad APM är, dess roll i tillgångshantering, implementeringsutmaningar och framtida trender inom tillgångshantering.

Vad är Asset Performance Management (APM)?

Asset Performance Management är ett strategiskt ramverk för att hantera ett företags tillgångar, dvs. infrastruktur, utrustning, mänskligt arbete etc. Denna strategi syftar till att maximera värdet som härrör från tillgängliga tillgångar genom att optimera prestanda under drift.

Till exempel kan en industriell tillverkare utveckla och tillämpa en APM-strategi efter att ha märkt att tillverkningsutrustningen inte används till sin fulla potential. Detta kan leda till lägre produktion och, som ett resultat, lägre intäkter.

Företag idag förlitar sig på programbaserade APM-lösningar för att övervaka hälsan och prestandan hos kritiska tillgångar. De informerar också företag om huruvida deras APM-strategi genomförs som ursprungligen planerat. Dessa lösningar använder teknologier som IoT, AI, prediktivt underhåll, fjärrövervakning etc. för att mäta effektiviteten i den tillämpade APM-strategin.

Företag kan använda följande APM-strategier:

• Tillgångskritikalitetsanalys (ACA): Används för att kritiskt bedöma en tillgångs sannolika konsekvens av fel och den högsta risken för verksamheten som ett resultat.

• Tillförlitlighetsbaserat underhåll (RCM): Används för att bedöma ett systems risk och hjälpa till att utveckla strategier för att minska operativa fel.

• Tillgångsstrategioptimering (ASO): Används för att öka tillgångs tillförlitlighet och minska underhållskostnader med hjälp av avancerade kvantitativa strategimodelleringstekniker.

Förlänga tillgångsliv och maximera arbetsproduktivitet

En av de viktigaste målen med att tillämpa och genomföra en Asset Performance Management-strategi är att förlänga tillgångslivet till dess maximala operativa potential. Fördelarna inkluderar kostnadsbesparingar på nya tillgångar, ökad operativ effektivitet, minskade underhållskostnader och bättre säkerhet och efterlevnad.

Men framför allt har en framgångsrik förlängning av tillgångslivet en djupare inverkan på arbetsproduktivitet. Detta beror på att APM-strategier tvingar industrier att ha bättre underhållspraxis, lägre nedtid, förbättrad resursallokering, förbättrad arbetarsäkerhet etc.

Några av de strategier som används för att förlänga tillgångslivet med APM inkluderar:

• Tillgångslivscykelhantering: En strategi som används för att förstå en tillgångs fulla livscykel, från anskaffning till avyttring, för att strategiskt planera allt från underhåll till optimal användning.

• Realtidsövervakning: Med hjälp av teknologier som Industrial Internet of Things (IIoT) kan realtidsövervakning och utvärdering hjälpa till att mäta den faktiska prestandan hos tillgångar för att undvika nedtid och tillgångsfel.

Minska underhållskostnader och tid

Oplanerad nedtid, de resulterande underhållskostnaderna och den tid som spenderas för att göra tillgången operativ igen är några av de ledande problem som industrier står inför idag. Till exempel uppskattar WSJ:s rapport att nästan 50 miljarder dollar förloras årligen av industriella tillverkare på grund av oplanerad nedtid som främst beror på utrustningsfel.

En av de primära målen med att införa Asset Performance Management-strategier är att minska oplanerad nedtid till, idealiskt, noll. Detta minskar onödiga underhållskostnader, förhindrar dyra utrustningsbrott och gör det lättare att förutsäga och upprätthålla industriella verksamheter.

Några av de APM-strategier som används för detta inkluderar:

• Prediktivt underhåll: Genom att använda moderna AI/ML-förmågor för att analysera stora data, kan denna strategi övervaka en tillgångs hälsa och förutsäga underhåll.

• Rotorsaksanalys (RCA): Denna strategi betonar förståelsen av de grundläggande orsakerna till tillgångsfel på ett strukturerat sätt. Med hjälp av denna strategi kan företag undvika framtida oplanerade fel istället för att bara tillfälligt släcka bränder.

• Underhållsoptimering: Genom att använda avancerad analys kan industrier optimera underhållsscheman och resurser på ett sätt som inte över- eller underoptimerar för underhåll av tillgångar.

Utmaningar vid implementering av Asset Performance Management

Medan organisationer förstår vikten av APM-strategier, kan hinder uppstå under genomförandet. Moderna utmaningar vid implementering av APM-strategier inkluderar:

1. Underhålla datakvalitet: Genomförandet av någon APM-strategi kan bara vara så bra som den källdata som används för att dra slutsatser om vad som behöver göras. Om datakvaliteten inte lyckas med att korrekt återspegla tillgångens tillstånd, kommer det att besegra mål som att minska nedtid och underhållskostnader, förbättra arbetsproduktivitet etc.

2. Ökande teknisk komplexitet: Med framväxten av Industry 4.0 och teknologier som AI och IIoT, kan industrier öka operativ effektivitet. Men samtidigt skapar dessa system också antagandeutmaningar. Särskilt, utbildning av arbetskraften så att APM-strategier kan genomföras korrekt är en betydande utmaning.

Detta innebär att du kanske behöver utbilda eller anställa resurser för att implementera moderna APM-strategier, som prediktivt underhåll, där kunskapen om AI och dataanalys är viktig.

3. Mäta prestanda: En av de viktigaste utmaningarna vid implementering av en APM-strategi är att säkerställa att prestanda mäts korrekt och att du har rätt prestandamått på plats för att återspegla framstegen.

Till exempel kommer det att vara en utmaning att förstå hur din APM-strategi har hjälpt till att minska nedtid. Och om denna minskning korrelerar med den implementerade strategin.

Slutanteckning

Avancerade AI-system, realtidsdata och prediktiv analys möjliggör för industrier att skapa mer tillförlitliga APM-strategier. Det slutliga målet förblir detsamma:

• Öka effektiviteten i verksamheten
• Maximera avkastning på investering (ROI)
• Förbättra tillgångsprestanda
• Förbättra säkerhet och riskminskning

För att läsa mer om de tekniska framstegen, besök Unite AI.