AI 101

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Quản lý hiệu suất tài sản (APM)

Được phát hành

5 tháng trước

23 Tháng mười hai, 2023

Những đột phá về công nghệ như Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta nghĩ về quản lý hoạt động. Khi các tổ chức chuyển từ cách tiếp cận phản ứng sang cách tiếp cận chủ động, họ có thể sử dụng các công nghệ như Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), đám mây, AI và phân tích để thu được dữ liệu thời gian thực, thông tin chi tiết có thể hành động, v.v., nâng cao quản lý hiệu suất để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Đây là lúc Quản lý Hiệu suất Tài sản (APM) xuất hiện. Nó cung cấp một cách tiếp cận chiến lược để tăng cường sử dụng hiệu quả các tài sản công nghiệp. Hơn nữa, với nhu cầu tối ưu hóa chiến lược APM ngày càng tăng, thị trường này dự kiến sẽ đạt 4.7 tỷ USD bởi 2028.

Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về APM là gì, vai trò của nó trong quản lý tài sản, những thách thức khi triển khai và xu hướng quản lý tài sản trong tương lai.

Quản lý hiệu suất tài sản (APM) là gì?

Quản lý hiệu suất tài sản là một khung chiến lược để quản lý tài sản của công ty, tức là cơ sở hạ tầng, thiết bị, lao động con người, v.v. Chiến lược này nhằm mục đích tối đa hóa giá trị thu được từ tài sản sẵn có bằng cách tối ưu hóa hiệu suất trong quá trình hoạt động.

Ví dụ: một nhà sản xuất công nghiệp có thể phát triển và áp dụng chiến lược APM sau khi nhận thấy rằng thiết bị sản xuất không được sử dụng hết tiềm năng tối đa. Điều này có thể dẫn đến sản lượng thấp hơn và kết quả là doanh thu thấp hơn.

Các công ty ngày nay dựa vào giải pháp APM dựa trên phần mềm để theo dõi tình trạng và hiệu suất của các tài sản quan trọng. Họ cũng thông báo cho các công ty biết liệu chiến lược APM của họ có được thực hiện như kế hoạch ban đầu hay không. Các giải pháp này sử dụng các công nghệ như IoT, AI, bảo trì dự đoán, giám sát từ xa, v.v. để đo lường hiệu quả của chiến lược APM được áp dụng.

Các công ty có thể tuyển dụng những người sau đây Chiến lược APM:

Phân tích mức độ quan trọng của tài sản (ACA): Được sử dụng để đánh giá một cách nghiêm túc hậu quả hư hỏng có thể xảy ra của một tài sản và kết quả là rủi ro cao nhất gây ra cho hoạt động.

Bảo trì tập trung vào độ tin cậy (RCM): Được sử dụng để đánh giá rủi ro của hệ thống và giúp phát triển các chiến lược nhằm giảm thiểu các lỗi vận hành.

Tối ưu hóa chiến lược tài sản (ASO): Được sử dụng để tăng độ tin cậy của tài sản và giảm chi phí bảo trì bằng cách sử dụng các kỹ thuật lập mô hình chiến lược định lượng tiên tiến.

Kéo dài tuổi thọ tài sản và tối đa hóa năng suất lao động

Một trong những mục tiêu chính của việc áp dụng và thực hiện chiến lược Quản lý Hiệu suất Tài sản là kéo dài tuổi thọ của tài sản đến tiềm năng hoạt động tối đa. Các lợi ích bao gồm tiết kiệm chi phí mua tài sản mới, tăng hiệu quả hoạt động, giảm chi phí bảo trì, an toàn và tuân thủ tốt hơn.

Nhưng quan trọng nhất, việc kéo dài tuổi thọ của tài sản thành công có tác động sâu sắc hơn đến lao động năng suất. Điều này là do chiến lược APM buộc các ngành phải có biện pháp bảo trì tốt hơn, thời gian ngừng hoạt động thấp hơn, phân bổ nguồn lực được cải thiện, nâng cao an toàn cho người lao động, v.v.

Một số chiến lược được sử dụng để kéo dài tuổi thọ tài sản bằng APM bao gồm:

Quản lý vòng đời tài sản: Một chiến lược được sử dụng để tìm hiểu toàn bộ vòng đời của tài sản, từ khi mua đến khi thanh lý, để lập kế hoạch chiến lược cho mọi thứ, từ bảo trì đến sử dụng tối ưu.

Giám sát thời gian thực: Sử dụng các công nghệ như Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), giám sát và đánh giá theo thời gian thực có thể giúp đo lường hiệu suất thực tế của tài sản để tránh thời gian ngừng hoạt động và hỏng hóc tài sản.

Giảm chi phí và thời gian bảo trì

Thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, chi phí bảo trì phát sinh và thời gian dành để đưa tài sản hoạt động trở lại là một số vấn đề hàng đầu mà các ngành phải đối mặt hiện nay. Ví dụ, Báo cáo của WSJ ước tính các nhà sản xuất công nghiệp bị thiệt hại gần 50 tỷ USD hàng năm do thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, chủ yếu do lỗi thiết bị.

Một trong những mục tiêu chính của việc kết hợp các chiến lược Quản lý Hiệu suất Tài sản là giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch xuống mức lý tưởng là bằng không. Điều này giúp giảm chi phí bảo trì không cần thiết, ngăn ngừa sự cố thiết bị tốn kém và giúp dự đoán và duy trì hoạt động công nghiệp dễ dàng hơn.

Một số chiến lược APM được sử dụng cho việc này bao gồm:

Bảo trì dự đoán: Bằng cách sử dụng các khả năng AI/ML hiện đại để phân tích dữ liệu lớn, chiến lược này có thể theo dõi tình trạng của tài sản và dự báo khả năng duy trì.

Phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA): Chiến lược này nhấn mạnh việc hiểu rõ nguyên nhân gốc rễ của sự cố tài sản theo cách có cấu trúc. Sử dụng chiến lược này, các công ty có thể tránh được những thất bại ngoài kế hoạch trong tương lai thay vì chỉ chữa cháy tạm thời.

Tối ưu hóa bảo trì: Bằng cách sử dụng phân tích nâng cao, các ngành có thể tối ưu hóa lịch trình và tài nguyên bảo trì theo cách không tối ưu hóa quá mức hoặc dưới mức tối ưu hóa cho việc bảo trì tài sản.

Những thách thức trong việc thực hiện quản lý hiệu suất tài sản

Mặc dù các tổ chức hiểu tầm quan trọng của chiến lược APM nhưng những rào cản có thể phát sinh trong quá trình thực hiện. Những thách thức hiện đại trong việc thực hiện chiến lược APM bao gồm:

1. Duy trì chất lượng dữ liệu: Việc thực hiện bất kỳ chiến lược APM nào chỉ có thể tốt khi dữ liệu nguồn được sử dụng để đưa ra kết luận về những gì cần phải làm. Nếu chất lượng dữ liệu không phản ánh chính xác tình trạng của tài sản sẽ làm thất bại các mục tiêu như giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì, nâng cao năng suất lao động, v.v.

2. Độ phức tạp công nghệ ngày càng tăng: Với sự xuất hiện của Công nghiệp 4.0 và các công nghệ như AI và IIoT, các ngành công nghiệp có thể tăng hiệu quả hoạt động. Nhưng đồng thời, các hệ thống này cũng tạo ra những thách thức trong việc áp dụng. Đặc biệt, việc đào tạo lực lượng lao động để chiến lược APM có thể được thực hiện đúng đắn là một thách thức không nhỏ.

Điều này có nghĩa là bạn có thể cần đào tạo hoặc thuê nguồn lực để triển khai các chiến lược APM hiện đại, chẳng hạn như bảo trì dự đoán, trong đó kiến thức về AI và phân tích dữ liệu là quan trọng.

3. Đo lường hiệu suất: Một thách thức chính của việc thực hiện chiến lược APM là đảm bảo rằng hiệu suất đang được đo lường chính xác và rằng bạn có sẵn số liệu hiệu suất phù hợp để phản ánh tiến trình.

Ví dụ: sẽ là một thách thức để hiểu chiến lược APM của bạn đã giúp giảm thời gian ngừng hoạt động như thế nào. Và liệu mức giảm này có tương quan với chiến lược đã thực hiện hay không.

Ghi chú kết luận

Hệ thống AI tiên tiến, dữ liệu thời gian thực và phân tích dự đoán cho phép các ngành tạo ra các chiến lược APM đáng tin cậy hơn. Mục tiêu cuối cùng vẫn như cũ: