飞机，自我疗愈：资产效率测试台

最近在华盛顿特区的一次商务会议上回家的路上，我经历了航班延误的（非常频繁的）沮丧。登机后，在登机口坐了将近一个小时，飞行员宣布我们将至少再停飞两个小时。在准备起飞时发现飞机起落架的一个关键部件出现故障，需要将其更换件运入。

当我和其他任性的乘客坐在门口时，我不禁思考预测性维护如何在防止这种情况发生方面发挥关键作用。

事实上，飞机起落架预测性维护用例是资产效率测试平台的首次演示，这是工业互联网联盟最新的物联网创新。在国际合作伙伴博世、英特尔和 PTC* 的支持下，Infosys 正在引领资产效率测试平台的开发。

好吧，我意识到“资产效率”听起来像是共同基金销售员会卖给你的东西。然而，在这种情况下，这是一个令人兴奋的技术机会，有望节省大量停机时间、金钱甚至生命。这对高科技制造商而言尤其是重大新闻，对几乎所有关心其关键基础设施资产性能最大化的企业而言都是个大新闻。

“资产效率并不是一个革命性的新概念，但它的杠杆率非常低。”工业互联网联盟执行董事 Richard Mark Soley 博士发推文

资产效率：房间里的大象

资产效率并不是一个革命性的新概念，但它的杠杆率非常低。

随着设备和系统流程变得智能化，工业企业中的几乎每一项活动——比如飞机、工厂或油田——都会生成数据。如果该数据得到监控并转化为有意义的见解，维护工程师就有机会准确预测和纠正故障。这是最大化性能、节约能源、减少浪费、提高质量和增加利润的绝佳机会。是的，有时甚至可以挽救生命。

然而，这种智能管理在工业企业中并不像您想象的那样普遍。 Infosys 和亚琛大学工业管理研究所 (FIR) 最近的一项研究显示，在中国、法国、德国、英国和美国，85% 的工业和流程制造公司意识到需要提高资产效率，但只有 15% 的人实施了机器数据技术来做到这一点。

（有趣的旁注：中国是采用资产效率战略的明显领先国家——远远领先于美国、德国、法国和英国。）

那么为什么制造商会忽略资产效率机会呢？研究发现，主要挑战包括缺乏资产仪表、缺少实时数据分析、缺少来自相关系统的信息以及缺乏对能源、利用率、运营和可维护性等效率的其他方面的关注。

资产效率测试平台旨在填补这一空白，采用综合方法将运营、能源、维护、服务和信息考虑在内（见图）。功能包括：

* 这些是 资产效率 测试平台合作伙伴：

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