资产性能管理（APM）入门指南

像人工智能(AI)这样的技术的突破正在改变我们对运营管理的思考方式。随着组织从被动方法转向主动方法，他们可以使用诸如工业互联网（IIoT）、云计算、AI和分析等技术来获取实时数据、可行的见解等，提高性能管理以推动业务增长。

这就是资产性能管理（APM）发挥作用的地方。它提供了一种战略方法来提高工业资产的使用效率。此外，随着优化APM策略的需求不断增长，这个市场预计将达到47亿美元。

在本文中，我们讨论了什么是APM、其在资产管理中的作用、实施挑战和资产管理的未来趋势。

什么是资产性能管理（APM）？

资产性能管理是一种战略框架，用于管理公司的资产，即基础设施、设备、人力劳动等。该战略旨在通过优化运营期间的性能来最大化从可用资产中获得的价值。

例如，工业制造商可能会在注意到制造设备没有被充分利用时开发和应用APM策略。这可能导致生产量降低，结果是收入降低。

如今，公司依赖于基于软件的APM解决方案来监测关键资产的健康状况和性能。它们还告知公司其APM策略是否按照原计划执行。这些解决方案使用诸如IoT、AI、预测性维护、远程监控等技术来衡量应用的APM策略的有效性。

公司可以采用以下APM策略：

• 资产关键性分析（ACA）：用于对资产的故障可能造成的后果和对运营的最大风险进行批判性评估。

• 基于可靠性的维护（RCM）：用于评估系统的风险并帮助制定减少运营故障的策略。

• 资产策略优化（ASO）：用于使用高级量化策略建模技术提高资产可靠性并降低维护成本。

延长资产寿命和最大化劳动生产率

应用和执行资产性能管理策略的主要目标之一是将资产寿命延长到其最大运营潜力。其好处包括节省新资产的成本、提高运营效率、降低维护成本和提高安全性和合规性。

但最重要的是，成功延长资产寿命对劳动生产率有着更深远的影响。这是因为APM策略迫使行业采用更好的维护实践、降低停机时间、改善资源分配、增强工人安全等。

延长资产寿命使用APM的一些策略包括：

• 资产生命周期管理：一种用于了解资产整个生命周期的策略，从获取到处置，战略性地规划从维护到最佳使用的所有事情。

• 实时监控：使用诸如工业互联网（IIoT）这样的技术，实时监控和评估可以帮助测量资产的实际性能，以避免停机和资产故障。

降低维护成本和时间

计划外停机、所需的维护成本和使资产重新运营所花费的时间是行业今天面临的主要问题。例如，WSJ的报告估计，工业制造商每年因设备故障导致的计划外停机而损失近50亿美元。

将资产性能管理策略纳入其中的主要目标之一是将计划外停机减少到理想的零。这降低了不必要的维护成本，防止了昂贵的设备故障，并使工业运营更容易预测和维持。

用于此目的的APM策略包括：

• 预测性维护：通过使用现代AI/ML能力分析大数据，该策略可以监测资产的健康状况并预测维护需求。

• 根因分析（RCA）：该策略强调以结构化方式了解资产故障的根因。使用此策略，公司可以避免将来的计划外故障，而不是仅仅进行临时的故障排除。

• 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，以避免对资产维护过度或不足。

实施资产性能管理的挑战

虽然组织理解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：执行任何APM策略的效果取决于用于得出结论的源数据质量。如果数据质量不能准确反映资产的状况，它将破坏降低停机时间、维护成本、提高劳动生产率等目标。

2. 日益增长的技术复杂性：随着工业4.0和诸如AI和IIoT这样的技术的出现，行业可以提高运营效率。但同时，这些系统也带来了采用挑战。特别是，培训工作人员以便正确执行APM策略是一个重大挑战。

这意味着您可能需要培训或招聘资源来实施现代APM策略，例如预测性维护，其中需要AI和数据分析知识。

3. 测量性能：实施APM策略的一个关键挑战是确保性能被准确测量，并且您拥有正确的性能指标来反映进度。

例如，了解APM策略如何帮助降低停机时间将是一个挑战。并且判断这种降低是否与实施的策略相关。

结论

高级AI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。最终目标仍然相同：

• 提高运营效率
• 最大化投资回报率（ROI）
• 提高资产性能
• 提高安全性和风险缓解

要了解更多关于技术进步的信息，请访问Unite AI。