今年 4 月,工信部在《“十四五”智能制造发展规划(征求意见稿)》中提出,希望规模以上的制造业企业在 2025 年基本普及数字化,重点行业骨干企业在 2025 年初步实现智能转型。到 2035 年,规模以上制造业企业全面普及数字化。1
回望智能制造的发展历程,不难发现流程变革是提升生产力的不竭动力。自动化早已成为工业制造的必然选择,近年来兴起的机器学习和物联网热潮更是将自动化程度推向了全新的高度。设备维护(maintenance)工作也经历着数字化的洗礼:维护 4.0 将以前的手动流程进行了数字化处理,而企业资产管理(EAM)则释放了数据潜力,提前预测资产问题并自动采取补救措施,企业和组织通过采用种类繁多的 EAM 以达到减少停机时间、延长设备寿命的目标。随着疫情加速了数字化进程,加上工业 4.0 等举措的推进,许多行业专家不禁发问:我们的 EAM 还能跟得上时代的脚步吗?
虽然 EAM 管理原则有其合理之处;但通常情况下,EAM 的维护工作是局限于工厂内部的,旨在监控和优化设备管理、减少停机时间、提高生产力。然而,随着 2021 年制造业发生了一系列转变,企业之间的协作和连接日益增强,使得资产绩效成为了企业必须要实现的目标。
为了应对这些转变,资产绩效管理(APM)应运而生。APM 被称为优化资产绩效的下一个重要抓手,它的出现标志着被动式维护管理的彻底终结。
部分企业一直依靠短期的资产管理策略,不仅增加了设备维护的人力和材料成本,还容易“关键时候掉链子”,使关键资产在紧要关头停机或下线。过去几年,有了 EAM 为维护运营提供高可见度和成熟度,这一情形已经显著改观。
但企业的业务不能就此止步。随着工业 4.0 的迅速崛起,资产管理必须跟上。维护 4.0 是一整套工具和策略,能够通过部署现有的大量数据,帮助企业优化运营,保持设备和生产线处于最佳状态。
APM 有何不同之处?为何如此重要?
我们可以看到,提高维护方面的支出所能带来的收益无疑是巨大的:那些采用了 EAM 的组织已经充分验证了这一点。一旦企业拥有一套能够正确地获取资产状况并自动进行记录的系统后,就很难想象没有它该怎么办了。
但对于许多企业来说,这仅仅是一个开始。随着大量、多个来源的运营数据纷至沓来,我们有很多机会能在预测性和预防性维护方面再上一个台阶。APM 是一种帮助制造商更容易理解数据的工具,使企业对资产形成更深刻的理解,从而进行更好地预测、预防故障,进而改进故障管理和改善预算、控制成本。更为精妙的是,这些功能都可以在同一软件上完成操作,无需安装,也无需管理和维护多种软件。
APM 首先将传统上存储在 EAM 系统和各类资产评估解决方案中的数据提取出来,然后应用算法、人工智能或机器学习模型来实现决策支持、预测性分析和假设性分析。其增强的分析和自动化能力能够帮助企业从客户角度出发,提升资产效率,可靠且可持续地管理资产,并优化总持有成本。
APM 的五大组成部分
1. 资产注册表使得管理人员能够可视化的了解资产库存和风险,跟踪每个设备上的元数据,并监控设备在更大系统中的位置及其当前状况。
2. 操作记录将工作订单、正在关闭的代码、解决方案代码等信息整合在一起,组成一套覆盖全生命周期的综合资产画像,并为预测故障提供了依据。
3. 企业能够通过物联网和工业物联网传感器和仪器构成的的复杂网络即时获取实时状态数据。APM 系统不仅可以分析在单个设备、零件和组件上连续的输入数据,还能够在超过阈值时触发警报和执行相应的工作指令。
4. 算法和建模分析可以将数据转化为行动,帮助企业实时预测资产的表现,并使用人工智能或机器模型执行假设性分析。
5. 连接APM解决方案与其他企业级 ERP 之后,APM 解决方案的深度和结构将得到进一步优化,产生维护和资产管理领域之外的价值。
企业级 APM 战略建立在透明度和实时可见性的基础上,旨在将数字、工业 4.0 和物联网的潜力真正落地,转化为现实的业务价值,并助力企业长远规划。随着我国工业互联网建设迎来新一轮利好政策,对于那些已经踏上资产管理之旅的企业来说,这一资产管理工具的变革将在未来竞争中起到决定性的作用。
关于作者
鹿崇先生现任 Infor 大中国区及韩国商业咨询高级总监。他在企业应用软件领域有超过 15 年的实战经验。鹿崇先生自 2003 年 1 月加入 Infor 至今。加入 Infor 之前,他曾在 KPWOOD 公司任系统工程师、SSA 上海公司任职商业顾问,还曾在迅达电梯担任过项目负责人。鹿崇先生毕业于清华大学管理信息系统专业。
参考资料:
