资产绩效管理 (APM) 初学者指南

诸如此类的技术突破 人工智能 （人工智能）正在改变我们对运营管理的看法。随着组织从被动方法转向主动方法，他们可以使用工业物联网等技术（IIoT）、云、人工智能和分析来获取实时数据、可操作的见解等，增强绩效管理以推动业务增长。

这就是资产绩效管理 (APM) 的用武之地。它提供了一种提高工业资产有效利用的战略方法。此外，随着优化 APM 策略的需求不断增长，该市场预计将达到 USD 4.7十亿美元 通过2028。

在本文中，我们讨论 APM 是什么、它在资产管理中的作用、实施挑战以及资产管理的未来趋势。

什么是资产绩效管理（APM）？

资产绩效管理是管理公司资产（即基础设施、设备、人力等）的战略框架。该战略旨在通过优化运营期间的绩效来最大化可用资产的价值。

例如，工业制造商在注意到制造设备未充分利用其潜力后，可能会开发并应用 APM 策略。这可能会导致产量下降，从而导致收入下降。

今天的公司依靠 基于软件的 APM 解决方案 监控关键资产的运行状况和性能。他们还告知公司他们的 APM 策略是否正在按原计划执行。这些解决方案使用物联网、人工智能、预测性维护、远程监控等技术来衡量所应用的 APM 策略的有效性。

企业可以聘用以下人员 APM策略:

• 资产重要性分析 (ACA)： 用于严格评估资产故障可能造成的后果以及由此造成的运营最高风险。

• 以可靠性为中心的维护 (RCM)： 用于评估系统风险并帮助制定减少操作故障的策略。

• 资产策略优化（ASO）： 用于使用先进的定量策略建模技术来提高资产可靠性并降低维护成本。

延长资产寿命并最大限度提高劳动生产率

应用和执行资产绩效管理策略的主要目标之一是将资产寿命延长至最大运营潜力。好处包括节省新资产成本、提高运营效率、降低维护成本以及更好的安全性和合规性。

但最重要的是，成功延长资产寿命对劳动力产生更深层次的影响 生产率。这是因为 APM 策略迫使行业采取更好的维护实践、减少停机时间、改善资源分配、增强工人安全等。

使用 APM 延长资产寿命的一些策略包括：

• 资产生命周期管理： 用于了解资产的完整生命周期（从收购到处置）的策略，以战略性地规划从维护到最佳使用的一切。

• 实时监控： 使用工业物联网 (IIoT) 等技术，实时监控和评估可以帮助衡量资产的实际性能，以避免停机和资产故障。

减少维护成本和时间

计划外停机、由此产生的维护成本以及使资产重新投入运行所花费的时间是当今行业面临的一些主要问题。例如， 华尔街日报的报道 据估计，由于设备故障造成的计划外停机，工业制造商每年损失近 50 亿美元。

纳入资产绩效管理策略的主要目标之一是将计划外停机时间减少到理想情况下为零。这减少了不必要的维护成本，防止代价高昂的设备故障，并使预测和维持工业运营变得更加容易。

为此采用的一些 APM 策略包括：

• 预测性维护： 通过使用现代 AI/ML 功能来分析 大数据，该策略可以监控资产的健康状况并预测维护。

• 根本原因分析 (RCA)： 该策略强调以结构化方式了解资产故障的根本原因。使用这种策略，公司可以避免未来的意外故障，而不仅仅是暂时的救火。

• 维护优化： 通过使用高级分析，行业可以优化维护计划和资源，而不会过度或优化资产维护不足。

实施资产绩效管理的挑战

虽然组织确实了解 APM 策略的重要性，但在执行过程中可能会出现障碍。实施 APM 策略的现代挑战包括：

1. 维护数据质量： 任何 APM 策略的执行效果都取决于用于得出需要做什么的结论的源数据。如果 数据质量 无法准确反映资产状况，将无法实现减少停机时间和维护成本、提高劳动生产率等目标。

2. 技术复杂性不断增加： 随着出现 工业4.0 和技术，如 AI 和工业物联网，各行业可以提高运营效率。但与此同时，这些系统也带来了采用方面的挑战。特别是，培训员工以便正确执行 APM 策略是一项重大挑战。

这意味着您可能需要培训或雇用资源来实施现代 APM 策略，例如预测性维护，其中人工智能和数据分析知识非常重要。

3. 衡量绩效： 实施 APM 策略的一项关键挑战是确保 绩效得到准确衡量 并且您有正确的绩效指标来反映进度。

例如，了解 APM 策略如何帮助减少停机时间将是一项挑战。以及这种减少是否与实施的战略相关。

结论说明

先进的人工智能系统、实时数据和预测分析使行业能够创建更可靠的 APM 策略。最终目标保持不变：

• 提高运营效率
• 最大化投资回报 (ROI)
• 提升资产绩效
• 提高安全性并降低风险

要了解有关技术进步的更多信息，请访问 联合人工智能.