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。随着组织从被动方法转向主动方法，他们可以使用工业互联网（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，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策略的需求增长，这个市场预计到2028年将达到47亿美元。

在本文中，我们将讨论什么是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，例如基础设施、设备、人力资源等。这个战略目标是通过优化运营性能来最大化可用资产的价值。

例如，一个工业制造商可能会在发现制造设备没有被充分利用时开发和应用APM策略。这可能会导致生产力降低，进而导致收入降低。

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。这些解决方案还可以告知公司其APM策略是否按计划执行。这些解决方案使用IoT、AI、预测维护、远程监测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）： 用于对资产的故障后果和对运营的最大风险进行关键评估。

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

• 资产策略优化（ASO）： 用于通过使用高级量化策略建模技术来提高资产的可靠性和降低维护成本。

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。

但更重要的是，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、提高工人安全等。

用于延长资产寿命的APM策略包括：

• 资产生命周期管理： 一个用于了解资产整个生命周期的策略，从采购到处置，用于战略性地规划从维护到最佳使用的所有内容。

• 实时监测： 使用工业互联网（IIoT）等技术，可以进行实时监测和评估，以衡量资产的实际性能，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行所需的时间是行业面临的主要问题。例如，WSJ的一份报告估计，工业制造商每年因计划外停机而损失近500亿美元，主要是由于设备故障。

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零。这减少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。

用于降低维护成本和时间的APM策略包括：

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

• 根因分析（RCA）： 这个策略强调了以结构化方式了解资产故障的根因。使用这个策略，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，以避免过度或不足的维护。

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： 任何APM策略的执行只能与用于得出结论的源数据一样好。如果数据质量不能准确反映资产的状况，就会破坏降低停机时间和维护成本、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AI、IIoT等技术的出现，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，培训员工以便正确执行APM策略是一个重大挑战。

这意味着您可能需要培训或雇佣资源来实施现代APM策略，例如预测维护，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，并且有合适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以及这种降低是否与实施的策略相关将是一个挑战。

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。