- คำศัพท์ (A ถึง D)
- การควบคุมความสามารถของ AI
- AIOps
- อัลบั้ม
- ประสิทธิภาพของสินทรัพย์
- ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ
- การขยายพันธุ์หลัง
- ทฤษฎีบทเบย์
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- Chatbot: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น
- การคิดเชิงคำนวณ
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- เมทริกซ์ความสับสน
- เครือข่ายประสาทเทียม
- cybersecurity
- ผ้าข้อมูล
- การเล่าเรื่องข้อมูล
- ข้อมูลวิทยาศาสตร์
- คลังข้อมูล
- ต้นไม้ตัดสินใจ
- Deepfakes
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- การเรียนรู้การเสริมแรงเชิงลึก
- devops
- DevSecOps
- แบบจำลองการแพร่กระจาย
- ดิจิตอลแฝด
- การลดขนาด
- คำศัพท์ (E ถึง K)
- เอดจ์ไอ
- อารมณ์ AI
- การเรียนรู้ทั้งมวล
- การแฮ็กอย่างมีจริยธรรม
- ETL
- AI ที่อธิบายได้
- สหพันธ์การเรียนรู้
- ฟินอ๊อฟ
- กำเนิด AI
- เครือข่ายผู้ให้กำเนิด
- กำเนิดเทียบกับการเลือกปฏิบัติ
- ไล่โทนสี
- โคตรไล่ระดับ
- การเรียนรู้ไม่กี่ช็อต
- การจำแนกรูปภาพ
- การดำเนินงานด้านไอที (ITOps)
- ระบบอัตโนมัติของเหตุการณ์
- วิศวกรรมอิทธิพล
- K-หมายถึงการจัดกลุ่ม
- K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
- คำศัพท์ (L ถึง Q)
- คำศัพท์ (R ถึง Z)
- การเรียนรู้เสริมแรง
- AI ที่มีความรับผิดชอบ
- อาร์แอลเอชเอฟ
- ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์
- มีโครงสร้าง vs ไม่มีโครงสร้าง
- การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
- อยู่ภายใต้การดูแล vs ไม่ได้รับการดูแล
- สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
- ข้อมูลสังเคราะห์
- สื่อสังเคราะห์
- การจัดประเภทข้อความ
- TinyML
- ถ่ายทอดการเรียนรู้
- เครือข่ายประสาทหม้อแปลง
- การทดสอบของทัวริง
- การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์
AI 101
คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นสู่การจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์ (APM)
การตีพิมพ์
5 เดือนที่ผ่านมาon
By
ฮาซิกา ซาจิดสารบัญ
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนวิธีคิดของเราเกี่ยวกับการจัดการการดำเนินงาน เมื่อองค์กรเปลี่ยนจากแนวทางเชิงรับไปสู่แนวทางเชิงรุก พวกเขาสามารถใช้เทคโนโลยี เช่น Internet of Things ระดับอุตสาหกรรม (IIoT), คลาวด์, AI และการวิเคราะห์เพื่อรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ฯลฯ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการประสิทธิภาพเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ
นี่คือที่มาของการจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์ (APM) โดยให้แนวทางเชิงกลยุทธ์เพื่อเพิ่มการใช้สินทรัพย์อุตสาหกรรมอย่างมีประสิทธิภาพ ยิ่งไปกว่านั้น ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ APM ตลาดนี้จึงคาดว่าจะได้รับผลกระทบ 4.7 พันล้านเหรียญสหรัฐ โดย 2028
ในบทความนี้ เราจะพูดถึงว่า APM คืออะไร บทบาทของ APM ในการจัดการสินทรัพย์ ความท้าทายในการนำไปใช้ และแนวโน้มในอนาคตในการจัดการสินทรัพย์
การจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์ (APM) คืออะไร?
การจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์เป็นกรอบเชิงกลยุทธ์ในการจัดการสินทรัพย์ของบริษัท เช่น โครงสร้างพื้นฐาน อุปกรณ์ แรงงานมนุษย์ ฯลฯ กลยุทธ์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มมูลค่าสูงสุดที่ได้รับจากสินทรัพย์ที่มีอยู่โดยการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพระหว่างการดำเนินงาน
ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตในอุตสาหกรรมอาจพัฒนาและใช้กลยุทธ์ APM หลังจากที่สังเกตเห็นว่าอุปกรณ์การผลิตไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างมีศักยภาพสูงสุด ซึ่งอาจส่งผลให้การผลิตลดลงและส่งผลให้รายได้ลดลง
บริษัทในปัจจุบันพึ่งพา โซลูชัน APM ที่ใช้ซอฟต์แวร์ เพื่อติดตามความสมบูรณ์และประสิทธิภาพของสินทรัพย์ที่สำคัญ พวกเขายังแจ้งให้บริษัทต่างๆ ทราบว่ากลยุทธ์ APM ของตนได้รับการดำเนินการตามที่วางแผนไว้เดิมหรือไม่ โซลูชันเหล่านี้ใช้เทคโนโลยี เช่น IoT, AI, การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์, การตรวจสอบระยะไกล ฯลฯ เพื่อวัดประสิทธิภาพของกลยุทธ์ APM ที่นำไปใช้
บริษัทสามารถจ้างงานดังต่อไปนี้ กลยุทธ์เอพีเอ็ม:
- การวิเคราะห์วิกฤตสินทรัพย์ (ACA): ใช้เพื่อประเมินผลที่ตามมาของความล้มเหลวของสินทรัพย์อย่างมีวิจารณญาณและความเสี่ยงสูงสุดต่อการดำเนินงานด้วยผลที่ตามมา
- การบำรุงรักษาที่เน้นความน่าเชื่อถือเป็นศูนย์กลาง (RCM): ใช้เพื่อประเมินความเสี่ยงของระบบและช่วยพัฒนากลยุทธ์เพื่อลดความล้มเหลวในการปฏิบัติงาน
- การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์สินทรัพย์ (ASO): ใช้เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของสินทรัพย์และลดต้นทุนการบำรุงรักษาโดยใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองกลยุทธ์เชิงปริมาณขั้นสูง
การยืดอายุสินทรัพย์และเพิ่มผลิตภาพแรงงานสูงสุด
เป้าหมายหลักประการหนึ่งของการใช้และดำเนินการกลยุทธ์การจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์คือการยืดอายุสินทรัพย์ให้มีศักยภาพในการดำเนินงานสูงสุด ประโยชน์ต่างๆ ได้แก่ การประหยัดต้นทุนสำหรับสินทรัพย์ใหม่ ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่ลดลง ตลอดจนความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ดีขึ้น
แต่ที่สำคัญที่สุด การยืดอายุของสินทรัพย์อย่างประสบความสำเร็จมีผลกระทบต่อแรงงานอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ผลผลิต. เนื่องจากกลยุทธ์ของ APM บังคับให้อุตสาหกรรมมีแนวทางปฏิบัติในการบำรุงรักษาที่ดีขึ้น ลดเวลาหยุดทำงาน ปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากร ปรับปรุงความปลอดภัยของพนักงาน ฯลฯ
กลยุทธ์บางส่วนที่ใช้ในการยืดอายุสินทรัพย์โดยใช้ APM ได้แก่:
- การจัดการวงจรชีวิตของสินทรัพย์: กลยุทธ์ที่ใช้เพื่อทำความเข้าใจวงจรชีวิตที่สมบูรณ์ของสินทรัพย์ ตั้งแต่การซื้อจนถึงการกำจัด เพื่อวางแผนทุกอย่างอย่างมีกลยุทธ์ตั้งแต่การบำรุงรักษาไปจนถึงการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด
- การตรวจสอบตามเวลาจริง: การใช้เทคโนโลยี เช่น Internet of Things ระดับอุตสาหกรรม (IIoT) การตรวจสอบและประเมินผลแบบเรียลไทม์สามารถช่วยวัดประสิทธิภาพที่แท้จริงของสินทรัพย์เพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานและความล้มเหลวของสินทรัพย์
การลดต้นทุนและเวลาในการบำรุงรักษา
การหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผน ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และเวลาที่ใช้ในการทำให้สินทรัพย์ทำงานได้อีกครั้ง เป็นปัญหาสำคัญที่อุตสาหกรรมต้องเผชิญในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น รายงานของ WSJ ประมาณการว่าผู้ผลิตในอุตสาหกรรมสูญเสียเงินเกือบ 50 พันล้านดอลลาร์ต่อปี เนื่องจากการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนซึ่งส่วนใหญ่มาจากความล้มเหลวของอุปกรณ์
เป้าหมายหลักประการหนึ่งของการผสมผสานกลยุทธ์การจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์คือการลดเวลาหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนให้เหลือศูนย์ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการบำรุงรักษาที่ไม่จำเป็น ป้องกันความเสียหายของอุปกรณ์ที่มีราคาแพง และทำให้คาดการณ์และรักษาการดำเนินงานทางอุตสาหกรรมได้ง่ายขึ้น
กลยุทธ์ APM บางส่วนที่ใช้สำหรับสิ่งนี้ ได้แก่:
- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: โดยใช้ความสามารถ AI/ML ที่ทันสมัยในการวิเคราะห์ ข้อมูลขนาดใหญ่กลยุทธ์นี้สามารถติดตามความสมบูรณ์ของสินทรัพย์และคาดการณ์การบำรุงรักษาได้
- การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง (RCA): กลยุทธ์นี้เน้นการทำความเข้าใจสาเหตุที่แท้จริงของความล้มเหลวของสินทรัพย์ในลักษณะที่มีโครงสร้าง การใช้กลยุทธ์นี้ บริษัทต่างๆ สามารถหลีกเลี่ยงความล้มเหลวโดยไม่ได้วางแผนในอนาคต แทนที่จะเพียงแค่ดับเพลิงชั่วคราว
- การเพิ่มประสิทธิภาพการบำรุงรักษา: ด้วยการใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง อุตสาหกรรมต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกำหนดการบำรุงรักษาและทรัพยากรในลักษณะที่ไม่เพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปหรือน้อยเกินไปสำหรับการบำรุงรักษาสินทรัพย์
ความท้าทายในการนำการจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์ไปใช้
แม้ว่าองค์กรจะเข้าใจถึงความสำคัญของกลยุทธ์ APM แต่อุปสรรคก็สามารถเกิดขึ้นได้ระหว่างการดำเนินการ ความท้าทายสมัยใหม่ในการใช้กลยุทธ์ APM ได้แก่:
1. การรักษาคุณภาพข้อมูล: การดำเนินการตามกลยุทธ์ APM สามารถทำได้ดีพอๆ กับแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการสรุปเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำเท่านั้น ถ้า คุณภาพของข้อมูล ไม่สามารถสะท้อนสภาพของสินทรัพย์ได้อย่างถูกต้อง จะทำลายวัตถุประสงค์ เช่น การลดการหยุดทำงานและต้นทุนการบำรุงรักษา การปรับปรุงผลิตภาพแรงงาน เป็นต้น
2. ความซับซ้อนทางเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้น: ด้วยการเกิดขึ้นของ อุตสาหกรรม 4.0 และเทคโนโลยีอย่าง AI และ IIoT อุตสาหกรรมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ แต่ในขณะเดียวกัน ระบบเหล่านี้ยังสร้างความท้าทายในการนำไปใช้อีกด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการฝึกอบรมพนักงานเพื่อให้สามารถดำเนินการตามกลยุทธ์ APM ได้อย่างถูกต้องถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ
ซึ่งหมายความว่าคุณอาจต้องฝึกอบรมหรือจ้างทรัพยากรเพื่อใช้กลยุทธ์ APM สมัยใหม่ เช่น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ซึ่งความรู้เกี่ยวกับ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ
3. ประสิทธิภาพการวัด: ความท้าทายสำคัญประการหนึ่งของการนำกลยุทธ์ APM ไปใช้คือการทำให้มั่นใจว่า มีการวัดประสิทธิภาพอย่างแม่นยำ และคุณมีตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่เหมาะสมเพื่อสะท้อนถึงความก้าวหน้า
ตัวอย่างเช่น จะเป็นความท้าทายในการทำความเข้าใจว่ากลยุทธ์ APM ของคุณช่วยลดเวลาหยุดทำงานได้อย่างไร และการลดลงนี้สัมพันธ์กับกลยุทธ์ที่นำไปใช้หรือไม่
สรุปหมายเหตุ
ระบบ AI ขั้นสูง ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้อุตสาหกรรมสามารถสร้างกลยุทธ์ APM ที่เชื่อถือได้มากขึ้น เป้าหมายสุดท้ายยังคงเหมือนเดิม:
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
- เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงสุด
- ปรับปรุงประสิทธิภาพของสินทรัพย์
- ปรับปรุงความปลอดภัยและการลดความเสี่ยง
หากต้องการอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี โปรดไปที่ รวมพลังเอไอ.
ฮาซิกา เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มากมายในการเขียนเนื้อหาทางเทคนิคสำหรับบริษัท AI และ SaaS
คุณอาจชอบ
อาร์ลิงตัน เวอร์จิเนีย: ปรากฏตัวในฐานะขุมพลังแห่งนวัตกรรม AI
AI GPT สำหรับฐานข้อมูล PostgreSQL: สามารถใช้งานได้หรือไม่
จาก Sketch สู่ Platformer: แนวทางทางศิลปะของ Google Genie สู่การสร้างเกม
การประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่: คู่มือทางเทคนิค
OpenAI GPT: สร้าง AI การสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย ChatGPT ของคุณเอง
การเตือนแบบอะนาล็อกและแบบ Step-Back: เจาะลึกความก้าวหน้าล่าสุดโดย Google DeepMind