En nybörjarguide till Asset Performance Management (APM)

Genombrott inom teknologier som Artificiell intelligens (AI) förändrar hur vi tänker kring driftledning. När organisationer går från ett reaktivt tillvägagångssätt till ett proaktivt, kan de använda tekniker som Industrial Internet of Things (IIoT), moln, AI och analys för att få realtidsdata, handlingsbar insikt, etc., vilket förbättrar prestationshantering för att driva affärstillväxt.

Det är här Asset Performance Management (APM) kommer in. Det ger ett strategiskt tillvägagångssätt för att öka den effektiva användningen av industriella tillgångar. Dessutom, med det växande behovet av att optimera APM-strategin, förväntas denna marknad slå till USD 4.7 miljarder genom 2028.

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

Vad är Asset Performance Management (APM)?

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

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

Företag i dag förlitar sig på mjukvarubaserade APM-lösningar att övervaka tillståndet och prestanda för kritiska tillgångar. De informerar också företag om deras APM-strategi genomförs som ursprungligen planerat. Dessa lösningar använder teknologier som IoT, AI, prediktivt underhåll, fjärrövervakning, etc, för att mäta effektiviteten av den tillämpade APM-strategin.

Företag kan anställa följande APM-strategier:

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

• Tillförlitlighetscentrerat underhåll (RCM): Används för att bedöma ett systems risker och hjälpa till att utveckla strategier för att minska driftsfel.

• Asset Strategy Optimization (ASO): Används för att öka tillgångens tillförlitlighet och minska underhållskostnaderna med hjälp av avancerad kvantitativ strategimodelleringsteknik.

Förlänga tillgångens livslängd och maximera arbetsproduktiviteten

Ett av huvudmålen med att tillämpa och genomföra en Asset Performance Management-strategi är att förlänga tillgångens livslängd till dess maximala operativa potential. Fördelarna inkluderar kostnadsbesparingar på nya tillgångar, ökad operativ effektivitet, minskade underhållskostnader och bättre säkerhet och efterlevnad.

Men viktigast av allt, en framgångsrik förlängning av tillgångarnas livslängd har en djupare inverkan på arbetet produktivitet. Detta beror på att APM-strategier tvingar industrier att ha bättre underhållsmetoder, lägre stilleståndstid, förbättrad resursallokering, förbättrad arbetarsäkerhet, etc.

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

• Asset Lifecycle Management: En strategi som används för att förstå en tillgångs hela livscykel, från förvärv till avyttring, för att strategiskt planera allt från underhåll till optimal användning.

• Realtidsövervakning: Genom att använda tekniker som Industrial Internet of Things (IIoT), kan realtidsövervakning och utvärdering hjälpa till att mäta tillgångarnas faktiska prestanda för att undvika stillestånd och tillgångsfel.

Minska underhållskostnader och tid

Oplanerad stilleståndstid, de resulterande underhållskostnaderna och den tid som går åt för att få tillgången i drift igen är några av de ledande problemen som industrier står inför idag. Till exempel, WSJ:s rapport uppskattar att nästan 50 miljarder dollar förloras årligen av industriella tillverkare på grund av oplanerade driftstopp som främst beror på utrustningsfel.

Ett av de primära målen med att införliva Asset Performance Management-strategier är att reducera oplanerade driftstopp till, idealiskt, noll. Detta minskar onödiga underhållskostnader, förhindrar kostsamma utrustningshaveri och gör det lättare att förutse och upprätthålla industriell verksamhet.

Några av APM-strategierna som används för detta inkluderar:

• Förutsägande underhåll: Genom att använda moderna AI/ML-funktioner för att analysera stora uppgifter, kan den här strategin övervaka en tillgångs hälsa och prognosunderhåll.

• Rotorsaksanalys (RCA): Denna strategi betonar att förstå grundorsakerna till tillgångsfel på ett strukturerat sätt. Med denna strategi kan företag undvika framtida oplanerade misslyckanden istället för att bara tillfälligt släcka brand.

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

Utmaningar vid implementering av Asset Performance Management

Även om organisationer förstår vikten av APM-strategier, kan vägspärrar uppstå under genomförandet. Moderna utmaningar med att implementera APM-strategier inkluderar:

1. Upprätthålla datakvalitet: Utförandet av en APM-strategi kan bara vara så bra som källdata som används för att dra slutsatser om vad som behöver göras. Om Datakvalitet misslyckas med att korrekt återspegla tillgångarnas skick, kommer det att besegra mål som att minska stillestånds- och underhållskostnader, förbättra arbetsproduktiviteten, etc.

2. Växande teknisk komplexitet: Med uppkomsten av Industry 4.0 och teknologier som AI och IIoT kan industrier öka effektiviteten i verksamheten. Men samtidigt skapar dessa system även adoptionsutmaningar. Speciellt är det en betydande utmaning att utbilda personalen så att APM-strategier kan utföras korrekt.

Det betyder att du kan behöva utbilda eller hyra resurser för att implementera moderna APM-strategier, som prediktivt underhåll, där kunskapen om AI och dataanalys är viktig.

3. Mäta prestanda: En viktig utmaning för att implementera en APM-strategi är att säkerställa det prestanda mäts noggrant och att du har rätt prestandamått på plats för att återspegla framstegen.

Det kommer till exempel att vara en utmaning att förstå hur din APM-strategi har bidragit till att minska stilleståndstiden. Och om denna minskning korrelerar med den implementerade strategin.

Avslutande anmärkning

Avancerade AI-system, realtidsdata och prediktiv analys gör det möjligt för industrier att skapa mer tillförlitliga APM-strategier. Slutmålet förblir detsamma:

• Öka effektiviteten i verksamheten
• Maximera avkastningen på investeringen (ROI)
• Förbättra tillgångens prestanda
• Förbättra säkerhet och riskreducering

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