AI賦能：資產(chǎn)管理效率升級新路徑  

AI驅(qū)動工具正成為資產(chǎn)管理提效利器，既能減少冗余操作，又能釋放人力價值。值得注意的是，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)是資產(chǎn)管理系統(tǒng)的"血液"，而人類的專業(yè)判斷則是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的"中樞"——二者缺一不可。此外，整合歷史數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、企業(yè)資產(chǎn)管理（EAM）、計算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng)（CMMS）等工具，更是實現(xiàn)高效管理的底層支撐。

工業(yè)與制造領(lǐng)域資產(chǎn)管理的當(dāng)前趨勢如何？  

Christine Nishimoto：設(shè)施管理正經(jīng)歷從被動響應(yīng)到主動預(yù)測的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型。具體實踐中，這一趨勢體現(xiàn)為AI技術(shù)與資產(chǎn)全生命周期管理（ALM）的深度融合。這種升級帶來的價值是多維的：自動化流程節(jié)省時間成本、維護(hù)開支顯著降低、資產(chǎn)可持續(xù)性大幅提升……  

Heath Stephens：當(dāng)前行業(yè)更聚焦于有限維護(hù)資源與預(yù)算的優(yōu)化配置。核心邏輯是"精準(zhǔn)維護(hù)"——僅在必要時開展維護(hù)，并確保每次維護(hù)的有效性。傳統(tǒng)過度維護(hù)不僅會導(dǎo)致產(chǎn)線非計劃停機(jī)、浪費人力物力，更可能因誤操作損傷健康資產(chǎn)。而AI/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）解決方案正為解決這一痛點提供新可能。  

未來12年，工程師、工廠經(jīng)理與設(shè)計師需關(guān)注哪些趨勢？  

Stacey Jones：擁抱工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是首要任務(wù)。這要求深度整合AI/ML與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，強(qiáng)化預(yù)測性與預(yù)防性維護(hù)能力。實時數(shù)據(jù)分析將在優(yōu)化資產(chǎn)性能、降低停機(jī)時間中扮演核心角色。同時，ESG（環(huán)境、社會與治理）戰(zhàn)略的重要性持續(xù)攀升，越來越多企業(yè)正將資產(chǎn)管理實踐與ESG目標(biāo)對齊，以提升效率并減少環(huán)境負(fù)擔(dān)。  

Doug Cooper：未來12年，資產(chǎn)管理系統(tǒng)與運營系統(tǒng)的整合將顯著提速。通過AI/ML技術(shù)深入挖掘設(shè)備健康數(shù)據(jù)，可靠性、維護(hù)與運營團(tuán)隊能更高效地決策，進(jìn)而提升設(shè)備可靠性與可用性，在滿足生產(chǎn)需求的同時實現(xiàn)成本優(yōu)化與收益最大化。  

Stephens：AI/ML在高級預(yù)測性可靠性管理中的應(yīng)用已非新鮮事物，但其成本與復(fù)雜度正快速下降。預(yù)計未來幾年，用戶界面與配置環(huán)節(jié)的AI集成將進(jìn)一步深化，推動工具更易部署與維護(hù)。  

Nishimoto：代理型AI在資產(chǎn)全生命周期管理中潛力巨大。我預(yù)見未來會出現(xiàn)能持續(xù)監(jiān)測物理資產(chǎn)傳感器數(shù)據(jù)、識別異常并協(xié)調(diào)整個維護(hù)流程的智能代理。例如，這類代理可提前預(yù)測故障、自動規(guī)劃最佳維護(hù)窗口、聯(lián)動庫存系統(tǒng)保障備件供應(yīng)、調(diào)配適配技術(shù)人員并生成詳細(xì)維修指南。更重要的是，代理能通過每次維護(hù)周期的學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化預(yù)測精度與資產(chǎn)全周期維護(hù)成本。值得關(guān)注的是，IBM計劃于今年下半年推出資產(chǎn)管理領(lǐng)域的代理型AI產(chǎn)品，我們相信這一技術(shù)將成為資產(chǎn)全生命周期管理的重要組成部分。  

 AI/ML整合對傳統(tǒng)資產(chǎn)管理策略有何影響？  

Drew Mackley（艾默生）：AI的定義因人而異，但在艾默生的產(chǎn)品矩陣中，AI驅(qū)動解決方案已覆蓋多元場景。例如，無線監(jiān)測方案中已嵌入AI技術(shù)，可識別并評估軸承與潤滑油健康狀態(tài)（兩類常見資產(chǎn)故障點），部分技術(shù)更內(nèi)置第一性原理規(guī)則，輔助AI開展更深入的設(shè)備與流程健康分析。這些技術(shù)不僅能定位問題，更能評估問題嚴(yán)重程度，幫助企業(yè)快速決策響應(yīng)節(jié)奏。  

AI的價值更體現(xiàn)在"數(shù)據(jù)篩選"能力上。旋轉(zhuǎn)設(shè)備會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但不同問題（如平衡失調(diào)、不對中、松動等）對運營的影響差異巨大——部分問題可能長期存在卻無緊急風(fēng)險。傳統(tǒng)依賴人工分析需耗費大量時間，且需專家投入其他核心工作。AI則能高效完成大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析，解放人力去解決關(guān)鍵問題。  

Jones：AI與ML正自動化數(shù)據(jù)錄入、分析等日常任務(wù)，釋放人力專注高價值工作；實時監(jiān)控資產(chǎn)性能，快速響應(yīng)潛在問題并優(yōu)化資產(chǎn)使用；通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測故障，實現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，減少非計劃停機(jī)；更提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，識別人工分析易忽略的模式與趨勢。  

Cooper：AI/ML的整合顯著提升了工程師對設(shè)備健康的洞察能力。借助技術(shù)，企業(yè)能更充分利用數(shù)據(jù)，向預(yù)測性維護(hù)文化轉(zhuǎn)型，擺脫被動維修模式。同時，系統(tǒng)還能為維修人員提供故障修復(fù)建議，助力其以更經(jīng)濟(jì)的方式規(guī)劃工作，降低維護(hù)成本并減少非計劃停機(jī)損失。  

Stephens：傳統(tǒng)資產(chǎn)管理多依賴定期維護(hù)或單一指標(biāo)觸發(fā)，維護(hù)效果評估往往模糊。AI/ML通過分析多維度設(shè)備健康與流程信號，構(gòu)建更復(fù)雜的資產(chǎn)運行模型，能更早預(yù)測故障并驗證維護(hù)有效性。這使得資產(chǎn)所有者能更靈活地安排非計劃維護(hù)、精準(zhǔn)識別需常規(guī)維護(hù)的資產(chǎn)。  

Nishimoto：從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)到新興生成式AI，這一技術(shù)體系對資產(chǎn)管理策略而言是"全能助手"。AI工具既能處理微觀細(xì)節(jié)，也能宏觀把控，提供其他技術(shù)難以企及的全局監(jiān)管能力。  

 資產(chǎn)管理系統(tǒng)應(yīng)用的成功實踐（含物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0等）  

Stephens：技術(shù)創(chuàng)新往往建立在基礎(chǔ)技術(shù)之上。當(dāng)前AI/ML驅(qū)動的資產(chǎn)管理工具，依賴高質(zhì)量的儀器系統(tǒng)（傳統(tǒng)有線儀器或新型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）傳感器），更離不開云服務(wù)提供的遠(yuǎn)程計算與外部數(shù)據(jù)分析能力——這些共同支撐起更精準(zhǔn)的資產(chǎn)問題診斷與預(yù)測。  

 哪些計算機(jī)應(yīng)用程序在資產(chǎn)管理中起關(guān)鍵作用？  

Jones：企業(yè)資產(chǎn)管理（EAM）、計算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng)（CMMS）、歷史數(shù)據(jù)庫、分布式控制系統(tǒng)等是核心工具。當(dāng)這些系統(tǒng)與AI、ML及生成式AI大語言模型深度融合時，可形成協(xié)同工作流，實現(xiàn)實時警報、根因分析與行動建議。若與計劃調(diào)度工具結(jié)合，更能對干擾事件制定全面響應(yīng)方案。未來，這類系統(tǒng)將從"輔助決策"向"自主決策"演進(jìn)。  

 近期值得關(guān)注的資產(chǎn)管理創(chuàng)新項目  

Nishimoto：IBM近期完成對印度可再生能源資產(chǎn)管理公司Prescinto的收購，正將其技術(shù)整合至IBM Maximo Application Suite中?？稍偕茉促Y產(chǎn)管理挑戰(zhàn)顯著——太陽能電站、風(fēng)電場與電池儲能設(shè)施規(guī)模大、分布廣且暴露于自然環(huán)境中，若管理不當(dāng)易淪為"資產(chǎn)負(fù)債"。我們希望通過此次整合，推動可再生能源資產(chǎn)的高效運營。  

Mackley（艾默生）：北美某跨國食品制造商曾面臨設(shè)備機(jī)械/電氣故障預(yù)警難題，需企業(yè)級方案簡化數(shù)據(jù)管理、自動化工作流并加速決策。其全球設(shè)施中部署了數(shù)千臺智能現(xiàn)場設(shè)備與閥門（通過HART工業(yè)現(xiàn)場協(xié)議通信），需精準(zhǔn)區(qū)分關(guān)鍵與非關(guān)鍵問題，以最安全高效的方式安排檢修，減少生產(chǎn)損失。  

該企業(yè)長期使用艾默生AMS Device Manager管理自動化資產(chǎn)（涵蓋壓力、流量、液位、無線設(shè)備及溫度傳感器等），并通過其與其他品牌設(shè)備的兼容性，逐步將全球30余套獨立系統(tǒng)擴(kuò)展至2024年的20套聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（覆蓋北美、南美、歐洲），監(jiān)控設(shè)備量達(dá)2.4萬臺。  

系統(tǒng)升級后，整合的上下文警報數(shù)據(jù)與儀表板打破了組織信息孤島——此前數(shù)據(jù)僅本地可見，需人工整理；如今全業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)可實時訪問現(xiàn)場健康與流程警報數(shù)據(jù)。此外，通過將AMS Machine Works納入AMS Optics體系，企業(yè)能監(jiān)控泵、電機(jī)、齒輪箱等旋轉(zhuǎn)設(shè)備的健康狀態(tài)（如軸承缺陷、潤滑問題、不對中、不平衡等），推動維護(hù)團(tuán)隊從"全量檢查"轉(zhuǎn)向"例外分析"，大幅提升效率。這一升級更將可靠性團(tuán)隊（振動分析）、控制閥與儀表維護(hù)團(tuán)隊納入?yún)f(xié)作網(wǎng)絡(luò)，釋放更大價值。  

 高效資產(chǎn)管理策略的核心優(yōu)勢  

Cooper：高效策略的核心在于"精準(zhǔn)掌握設(shè)備健康狀態(tài)"，從而在設(shè)備需侵入性維護(hù)時做出科學(xué)決策，優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)預(yù)防性維護(hù)流程——僅保留必要維護(hù)，剔除冗余操作。這一轉(zhuǎn)變將釋放維護(hù)資源，使其聚焦于生產(chǎn)需求匹配的關(guān)鍵維護(hù)任務(wù)，最終實現(xiàn)維護(hù)成本大幅降低與收入增長（通過減少停機(jī)）。  

 如何通過ERP等系統(tǒng)優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)流動？  

Cooper：ERP與資產(chǎn)管理軟件的整合可提供設(shè)備管理全景視圖。通過同步ERP中的備件水平、設(shè)備待維護(hù)信息，操作與維護(hù)團(tuán)隊能更高效地規(guī)劃工作。此外，ERP數(shù)據(jù)還可輔助計算平均故障間隔時間（MTBF）、整體設(shè)備效率（OEE），識別"問題設(shè)備"，助力維護(hù)與可靠性團(tuán)隊精準(zhǔn)發(fā)力。  

 設(shè)施資產(chǎn)管理的核心挑戰(zhàn)  

Nishimoto：與全球制造商合作改進(jìn)資產(chǎn)管理系統(tǒng)時，我發(fā)現(xiàn)共性挑戰(zhàn)包括：系統(tǒng)工具分散而非統(tǒng)一；重被動維護(hù)輕預(yù)測性/財務(wù)優(yōu)化維護(hù)；誤認(rèn)為工廠層應(yīng)用AI需大量計算機(jī)專家（實際當(dāng)前AI工具易用性強(qiáng)，無需編碼即可訓(xùn)練操作）。  

Jones：主要挑戰(zhàn)體現(xiàn)在三方面：一是資產(chǎn)跟蹤與管理（準(zhǔn)確記錄位置、狀態(tài)、維護(hù)歷史）；二是維護(hù)任務(wù)規(guī)劃（平衡時間、資源與設(shè)備故障風(fēng)險）；三是海量數(shù)據(jù)管理（保障完整性、防范網(wǎng)絡(luò)攻擊）；四是成本平衡（維護(hù)、升級、更換與資產(chǎn)利用率優(yōu)化）。  

 給資產(chǎn)管理新手的建議  

Jones：新手可從三方面入手：一是用數(shù)據(jù)分析監(jiān)控資產(chǎn)性能，識別改進(jìn)空間（數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞見能顯著提升管理效率）；二是善用EAM等工具簡化流程（此類工具可助力跟蹤、規(guī)劃與數(shù)據(jù)分析）；三是持續(xù)學(xué)習(xí)行業(yè)前沿（通過研討會、網(wǎng)絡(luò)研討會、培訓(xùn)課程更新知識體系）。  

Nishimoto：核心建議是"重視數(shù)據(jù)"。每個工作站、裝配機(jī)器人、傳送帶、電機(jī)都在產(chǎn)生實時數(shù)據(jù)——正確利用這些數(shù)據(jù)，資產(chǎn)經(jīng)理能解鎖巨大價值。例如，AI模型可基于數(shù)據(jù)生成預(yù)測性維護(hù)建議、自動巡檢等創(chuàng)新應(yīng)用。  

Cooper：新手需把握三個關(guān)鍵點：第一，分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)，鎖定停機(jī)時間與維修成本最高發(fā)的設(shè)備（優(yōu)先投入資源快速見效）；第二，確保系統(tǒng)中有充足數(shù)據(jù)支撐維護(hù)決策（明確維護(hù)時機(jī)與頻率）；第三，建立跨部門溝通機(jī)制（可靠性、維護(hù)、運營等多學(xué)科協(xié)作）。