IBM：以主动式EAM方案提升资产可靠性与安全

IBM全球业务服务高级合伙人Skip Snyder解析高效企业资产管理（EAM）方案为制造商带来的三大核心价值：优化质量与资产利用率、保障生产性正常运行时间、降低成本。

优化质量与资产利用率

“维护良好的设备支撑可靠、高质量产出，”Snyder指出，“但预防性维护成本高昂，企业常寻求减少不必要检查。”

通过传感器监测设备健康趋势、摄像头与麦克风采集多模态数据，可提前预判故障，释放技术人员投入高价值任务。随着传感器数量激增，数据量指数级增长，AI成为EAM核心——它能学习识别趋势，将数据转化为可执行洞见，驱动更有效的维护。

“基于状态的维护正取代定时维护。利用运营数据与分析预测故障，确保关键资产在正确时刻获得关注。远程监控实现持续异常检测，AI基于传感器读数平稳或突变触发预警。”

案例：Sugar Creek Brewery

“Sugar Creek Brewery引入IBM Maximo EAM、AI与IoT，解决酿造过程中月损3万美元的啤酒溢漏问题。注入时间、温度、pH、比重、压力、碳酸化、液位等参数实时上云分析，指导工艺优化，损失成本转化为再投资。” — Skip Snyder

保障生产性正常运行时间

基于开放混合云平台与AI驱动智能工作流的EAM系统，能“自动检测潜在故障并派发工单至技术人员，附带工具、资产历史、根因分析及最佳实践等完整信息。”

降低成本

Snyder从两个维度剖析成本控制：技术人员是否在正确时间以正确方式做正确的事？设备停机是否因故障、维修延误或缺件而最小化？

技术人员效率越高，维持运行的设备越多。“实时洞察与自动化赋能员工快速做出数据驱动决策，聚焦高价值工作。” 对于设备端，信息越充分、预判越精准，运营越高效——预测故障、备齐备件、优化整体设备效率（OEE）。

制造商落地EAM的最佳实践

核心在于：掌握设备健康、装备员工正确工具信息、主动保障可靠与安全。关键支撑包括：开放混合云架构就近处理数据降低延迟，AI筛选海量数据聚焦关键问题；建立良好数据治理——数据质量差会导致工单错位、备件缺位、工具缺失、停机延误。必须制定策略“收集、分析、行动”数据，利用IoT、移动、AI、机器人等技术创新，实现从预防性向主动性维护转型。