概述
ARC谘詢集團最近進行的一項全球調查資產績效管理(APM)的最佳實踐。調查結果包括180名受訪者從行業從業者和一對一的采訪幾個行業終端用戶的能源、化工、食品和飲料、和采礦行業。本研究開展提供更好的理解行業領導者如何解決APM可伸縮性。APM係統被認為是可伸縮時,不需要重新設計或之後部署期間保持有效性在各種獨特的資產,或跨多個植物。弧發現,17%的受訪者不能APM不同資產規模的工廠,無論資源。高達53%的受訪者還表示,他們的APM部署是可伸縮的,但不是沒有巨大的努力和資源。缺乏科學的數據對齊也被認為是頂級的挑戰。
顯然,需要解決自然資源密集型的APM項目和heavy-customization APM的解決方案。考慮到我們大部分的受訪者已經APM程序,有一個令人驚訝的低采用機器學習(ML)和人工智能(AI)的工具。來幫助改善APM,規模領先的工業用戶:
- 解決許多APM的resource-intensiveness通過最小化APM實現的定製解決方案。
- 創造更好的APM項目團隊之間的和諧,維護組織,科學組織的數據。
資產績效管理是什麼?
資產績效管理(APM)是一種方法來管理資產,重視實現業務目標除了傳統資產可靠性和可用性的目標。工業企業依靠APM數字轉換的主要推動者之一。金博宝app安卓版下载APM優化實物資產的表現在他們的操作係統,通常使用一個數字線程資產整個生命周期中,支持數字雙胞胎資產或資產組,支持連接的工人,並維護和服務提供者的網絡部分。通過利用生態係統連接的數據資產和數字模型,應用先進的分析和機器學習,現代APM支持市場或尋求解決方案麵向用戶生產智能和可持續改善資產可靠性和可用性,同時降低風險和成本。
業務目標:通過數字轉換資產和金博宝app安卓版下载風險管理、資產的可用性和正常運行時間和改進,用戶獲得更高的收入和利潤,同時提高客戶滿意度與準時交貨和質量。
資產的生態係統:生態係統對資產延伸到工廠和設施包括asset-intensive行業中廣泛應用,利用複雜的OT,它和工程係統和相關的生產、維護和工程人員。它還包括第三方合作夥伴和其他供應商的零件和服務。
數字工具:應用現代技術在一係列工具像智能設備,增強現實技術,和流動性改善資產管理業務流程和創建新方法。
數據與分析:使更深入合作的資產生態係統通過使用數字雙數字線程和其他現代信息同化和管理方法。
實踐和應用:傳統的實踐和應用程序變得更有效增強了數據,數字工具,支持業務目標。
APM迅速擴展,公司麵臨的挑戰的解決方案
鑒於APM的廣度和複雜性的解決方案,這不是令人驚訝的發現缺乏資源,數據科學對齊,定製,和專業知識上的挑戰當縮放APM的解決方案。最近大幅上升機器學習(毫升)和人工智能(AI)解決方案在工業市場,資產所有者和APM從業者麵臨的挑戰應對供應商的大量市場沒有行業經驗。資產所有者期望APM毫升和人工智能的解決方案被證明和適應各種資產類別和過程,這些解決方案將不會被用作訓練或測試項目來證明一些通用的人工智能的解決方案。
APM供應商經常去市場通用的資產配置文件或模板。雖然這些有助於查看資產性能測試或OEM工廠,他們不幫助很大幫助之間的橋梁一個離散的資產(泵、冷卻器、換熱器、列)和資產如何操作它支持的過程。強大的流程模型和資產配置文件之間的連接要求減少所需的時間來構建模型和複製粘貼其它資產類別。
根據APM實踐者,它仍然是相當難以複製和粘貼模型從一個工廠到另一個植物或網站。有許多獨特的特點的資產在每個位置。例如,甚至在加工工藝過程許可者有微妙的差異。每個進程都有不同的約束、限製和操作程序,受到許多不同的過程擾動,使其難以適應和規模的APM的解決方案。這是一個資源密集型活動收集標簽手動與資產相關。這項工作是一個手動過程,必須做過任何毫升。資產是一個泵,每個泵都有一個獨特的簽名取決於環境和其操作。下麵的圖表說明了APM從業者的能力有效地擴展APM。百分之十七不能APM不同資產規模的工廠和一個驚人的53%可以擴展APM但需要巨大的努力和資源。
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關鍵詞:擴展資產績效管理,機器學習,數據科學、ARC谘詢集團。