AI 101

Varlık Performans Yönetimine Yeni Başlayanlar Kılavuzu (APM)

Yayınlanan

5 ay önce

23 Aralık 2023

Gibi teknolojilerdeki atılımlar Yapay Zeka (AI), operasyon yönetimi hakkındaki düşüncelerimizi değiştiriyor. Kuruluşlar reaktif bir yaklaşımdan proaktif bir yaklaşıma geçtikçe Endüstriyel Nesnelerin İnterneti gibi teknolojileri kullanabilirler (IIoT), gerçek zamanlı veriler, eyleme geçirilebilir bilgiler vb. elde etmek için bulut, yapay zeka ve analitik, iş büyümesini hızlandırmak için performans yönetimini geliştirir.

Varlık Performans Yönetimi (APM) tam da bu noktada devreye giriyor. Endüstriyel varlıkların verimli kullanımının artırılmasına yönelik stratejik bir yaklaşım sunuyor. Üstelik APM stratejisini optimize etme ihtiyacının artmasıyla birlikte bu pazarın büyük bir darbe alması bekleniyor. 4.7 milyar ABD doları 2028 tarafından.

Bu makalede APM'nin ne olduğunu, varlık yönetimindeki rolünü, uygulama zorluklarını ve varlık yönetimindeki gelecekteki eğilimleri tartışıyoruz.

Varlık Performans Yönetimi (APM) Nedir?

Varlık Performansı Yönetimi, bir şirketin altyapı, ekipman, insan emeği vb. varlıklarını yönetmeye yönelik stratejik bir çerçevedir. Bu strateji, operasyonlar sırasında performansı optimize ederek mevcut varlıklardan elde edilen değeri en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır.

Örneğin, endüstriyel bir üretici, üretim ekipmanının maksimum potansiyeliyle kullanılmadığını fark ettikten sonra bir APM stratejisi geliştirebilir ve uygulayabilir. Bu, daha düşük üretime ve bunun sonucunda da daha düşük gelire yol açabilir.

Günümüzde şirketler güveniyor yazılım tabanlı APM çözümleri Kritik varlıkların durumunu ve performansını izlemek. Ayrıca şirketlere APM stratejilerinin başlangıçta planlandığı gibi uygulanıp uygulanmadığını bildirirler. Bu çözümler, uygulanan APM stratejisinin etkinliğini ölçmek için IoT, AI, tahmine dayalı bakım, uzaktan izleme vb. teknolojileri kullanır.

Şirketler aşağıdakileri istihdam edebilir APM stratejileri:

Varlık Kritiklik Analizi (ACA): Bir varlığın arızalanmasının olası sonucunu ve bunun sonucunda operasyonlar için oluşturulabilecek en yüksek riski eleştirel bir şekilde değerlendirmek için kullanılır.

Güvenilirlik Merkezli Bakım (RCM): Bir sistemin riskini değerlendirmek ve operasyonel arızaları azaltmaya yönelik stratejiler geliştirmeye yardımcı olmak için kullanılır.

Varlık Stratejisi Optimizasyonu (ASO): Gelişmiş niceliksel strateji modelleme tekniklerini kullanarak varlık güvenilirliğini artırmak ve bakım maliyetlerini azaltmak için kullanılır.

Varlık Ömrünü Uzatmak ve İşgücü Verimliliğini En Üst Düzeye Çıkarmak

Varlık Performans Yönetimi stratejisini uygulamanın ve yürütmenin ana hedeflerinden biri, varlık ömrünü maksimum operasyonel potansiyeline kadar uzatmaktır. Avantajları arasında yeni varlıklarda maliyet tasarrufu, artan operasyonel verimlilik, azalan bakım maliyetleri ve daha iyi güvenlik ve uyumluluk yer alıyor.

Ancak en önemlisi, varlıkların ömrünü başarıyla uzatmanın işgücü üzerinde daha derin bir etkisi vardır. verimlilik. Bunun nedeni, APM stratejilerinin endüstrileri daha iyi bakım uygulamalarına, daha düşük arıza sürelerine, gelişmiş kaynak tahsisine, gelişmiş işçi güvenliğine vb. sahip olmaya zorlamasıdır.

APM kullanarak varlık ömrünü uzatmak için kullanılan stratejilerden bazıları şunlardır:

Varlık Yaşam Döngüsü Yönetimi: Bir varlığın satın alınmasından elden çıkarılmasına kadar tüm yaşam döngüsünü anlamak ve bakımdan optimum kullanıma kadar her şeyi stratejik olarak planlamak için kullanılan bir strateji.

Gerçek zamanlı izleme: Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) gibi teknolojilerin kullanılması, gerçek zamanlı izleme ve değerlendirme, kesinti sürelerini ve varlık arızalarını önlemek için varlıkların gerçek performansının ölçülmesine yardımcı olabilir.

Bakım Maliyetlerini ve Zamanını Azaltma

Planlanmayan aksama süreleri, bunun sonucunda ortaya çıkan bakım maliyetleri ve varlığın tekrar çalışır hale getirilmesi için harcanan zaman, endüstrilerin bugün karşı karşıya olduğu başlıca sorunlardan bazılarıdır. Örneğin, WSJ'nin raporu esas olarak ekipman arızasından kaynaklanan plansız kesintiler nedeniyle endüstriyel imalatçıların yılda yaklaşık 50 milyar dolar kaybettiğini tahmin ediyor.

Varlık Performans Yönetimi stratejilerini birleştirmenin temel hedeflerinden biri, planlanmamış kesinti süresini ideal olarak sıfıra indirmektir. Bu, gereksiz bakım maliyetlerini azaltır, maliyetli ekipman arızalarını önler ve endüstriyel operasyonların tahmin edilmesini ve sürdürülmesini kolaylaştırır.

Bunun için kullanılan APM stratejilerinden bazıları şunlardır:

Öngörücü bakım: Analiz etmek için modern AI/ML yeteneklerini kullanarak büyük veri, bu strateji bir varlığın durumunu izleyebilir ve bakımı tahmin edebilir.

Kök Neden Analizi (RCA): Bu strateji, varlık arızalarının temel nedenlerinin yapılandırılmış bir şekilde anlaşılmasını vurgular. Bu stratejiyi kullanarak şirketler, yalnızca geçici yangınla mücadele etmek yerine gelecekteki planlanmamış arızalardan kaçınabilirler.

Bakım Optimizasyonu: Endüstriler, gelişmiş analitiği kullanarak bakım programlarını ve kaynaklarını, varlıkların bakımı için gereğinden fazla veya az optimizasyon yapmayacak şekilde optimize edebilir.

Varlık Performans Yönetiminin Uygulanmasındaki Zorluklar

Kuruluşlar APM stratejilerinin önemini anlasa da uygulama sırasında engeller ortaya çıkabilir. APM stratejilerini uygulamanın modern zorlukları şunları içerir:

1. Veri Kalitesinin Korunması: Herhangi bir APM stratejisinin uygulanması, yalnızca ne yapılması gerektiğine ilişkin sonuçlara varmak için kullanılan kaynak veriler kadar iyi olabilir. Eğer veri kalitesi Varlıkların durumunu doğru bir şekilde yansıtmada başarısız olursa, arıza sürelerini ve bakım maliyetlerini azaltmak, iş gücü verimliliğini artırmak vb. hedefleri boşa çıkaracaktır.

2. Artan Teknolojik Karmaşıklık: Ortaya çıkması ile Sanayi 4.0 ve benzeri teknolojiler AI ve IIoT sayesinde endüstriler operasyonel verimliliği artırabilir. Ancak aynı zamanda bu sistemler benimseme zorlukları da yaratıyor. Özellikle APM stratejilerinin doğru şekilde uygulanabilmesi için işgücünün eğitilmesi önemli bir zorluktur.

Bu, yapay zeka ve veri analitiği bilgisinin önemli olduğu tahmine dayalı bakım gibi modern APM stratejilerini uygulamak için kaynakları eğitmeniz veya kiralamanız gerekebileceği anlamına gelir.

3. Performansın Ölçülmesi: Bir APM stratejisini uygulamanın temel zorluklarından biri şunları sağlamaktır: Performans doğru bir şekilde ölçülüyor ve ilerlemeyi yansıtacak doğru performans ölçümlerine sahip olduğunuzu.

Örneğin APM stratejinizin kesinti süresini azaltmaya nasıl yardımcı olduğunu anlamak zor olacaktır. Ve bu azalmanın uygulanan stratejiyle ilişkili olup olmadığı.

Sonuç Notu

Gelişmiş yapay zeka sistemleri, gerçek zamanlı veriler ve tahmine dayalı analitikler, sektörlerin daha güvenilir APM stratejileri oluşturmasına olanak tanır. Nihai hedef aynı: