释放资产价值：资产性能管理（APM）如何最大化ROI

工业资产有使用寿命终点。但资产生命周期具有弹性。通过妥善养护和智能资产性能管理，企业拥有工具在资产报废或过时前榨取最大价值。

过去这类方法不切实际。多数企业根本无法获取正确数据。

先进计算与软件出现改变了局面。即便中小企业也能驾驭高阶资产性能管理策略，确保关键资产最优利用。

让我们看看如何实现。

什么是资产性能管理？

资产性能管理（APM）代表一组由共同目标绑定的多元流程——在生产现场维持持续的运营卓越水平。主要服务工业企业，但对任何资产密集型组织均有价值。

"运营卓越"指核心生产环节涉及的复杂资产的最优利用。

APM主旨：减少非计划停机、延长资产运营寿命、整体提升其对营收贡献。

APM主要包含以下关键流程：

• 监测资产采集数据（物联网传感器）
• 软件挖掘关键洞察（CMMS/EAM、AI分析）
• 基于洞察实施纠正/预防性维护
• 持续优化资产以实现最大生产力

从上述清单可见，传感器与软件在APM流程中扮演关键角色。这是资产性能管理仅在近几十年随数字化转型崛起的主因。单个流程过去虽存在，但近期才形成连贯聚焦的策略。

除技术外，组织在APM成功落地中也扮关键角色。

涉及流程复杂，需要企业全层级积极参与与支持——从操作员、维修技师、车间主管，一直到决策层C级高管。整体方法对优秀资产战略至关重要，融合人力与技术资源收获APM完整红利。

资产性能管理的收益

许多工业企业仍依赖过时的反应性策略维护资产。预算紧、缺乏大局观、数字化滞后是常见元凶。

成功属于能前瞻思考、理解投资APM长期价值者：

• 减少非计划停机。 非计划停机最常见原因是资产故障，常因维护不当和误用。资产监测与主动维护策略能显著降低意外故障风险、提升可用率。
• 降低维护成本。 维护不可避免，但预测性维护计划能压降所有相关成本。APM洞察帮助防止过度维护、确保维护资源最优利用。关键避免触及资产临界状态，详尽企业资产管理计划可助力此项。
• 降低EHS风险。 不可靠资产带来健康安全隐患。违反环境、健康、安全（EHS）法规招致巨额罚款、高昂诉讼。精心养护资产降低职场安全风险。
• 平滑过渡至工业4.0。 这是安全可持续工业生产的未来——下一次工业革命。企业必须拥抱数字技术保持相关性。数据驱动APM路径为此新范式提供垫脚石。

简而言之，资产性能管理带来资产可靠性提升、运营成本降低（利润增加）、运营风险减少。

如何衡量资产性能？

梳理资产密集型工业环境下衡量资产性能的基础路线图。主要步骤如下：

步骤1：识别关键资产

评估单个资产对生产现场的业务影响。初期选取生产流程核心资产。后续迭代可扩展APM项目范围覆盖低优先级资产。

组织可用基于风险维护识别最关键资产。随后应用RCM方法论判定哪些失效模式值得主动追踪分析。

步骤2：监测选定资产

资产健康数据采集方式多样，视资产类型而定。一类是CMMS或EAM/ERP软件记录的绩效/生产力/维护数据。

另一类是安装在设备上的物联网传感器读数，尤其针对高压力环境作业设备。技术人员也可用手持设备实施无损检测和诊断，寻找设备劣化早期信号。

步骤3：用APM软件分析采集数据

此步组织运用针对性指标与KPI从采集的资产性能与状态数据中提炼可执行洞察。

在CMMS之上，可应用融合AI数据管理、机器学习与分析的现代APM解决方案提升资产可视性。

资产性能管理作为资产管理一环，可包含多元动作。故分析过程可含数据趋势分析、RCM实施、生产损失分析、根因分析、运营数据验证等。

步骤4：基于分析数据改进资产养护

APM路径对组织维护策略产生重大影响。借力增强的资产可视性，可制定降低成本同时提升设备可靠性等关键指标的靶向维护策略。

这种整体路径，收获状态监测、各类应用与人工智能红利，将对资产生命周期产生巨大影响。

性能指标与KPI在APM中的角色

APM数据分析中，指标与KPI的重要性不言而喻。它们提供关键资产信息的可视性。选错指标可能给出资产状态的扭曲或不准确图景。

选择受多因素影响——行业、资产类型、APM负责人角色/优先级。选对追踪对象颇具挑战，因有20+指标可选。下文讨论最常用者。

维护绩效指标

执行APM计划重任常落于维护部门。他们从聚焦维护绩效的诸多指标（短/长期）获取最大价值：

• 工单结单率： 衡量维护规划与执行效率（短期）。
• 生产性时间占比： 完成维护工作占总计划工作百分比（短期）。
• 平均故障间隔时间： MTBF是衡量资产故障间隔的常用长期指标。
• 应急工作占比： 洞察预防性维护计划效率（长期）。

生产力/财务相关指标

组织高层部门可用高层级指标提升商业智能、优化业务流程规划。高管和财务部门青睐的KPI包括：

• 总体设备效率： OEE是知名生产力指标，衡量生产设备的可用性、性能、质量三维度。
• 可用性： OEE组成部分，极佳的设备健康指标。
• 单位产品维护成本： 常用于决定资产归属哪类维护计划（做出明智、具成本效益的决策）。

追踪指标与KPI不仅关乎目标进度监控，更关乎发现问题区域。

自然，在资产性能管理语境下，我们要识别消除的问题关乎缺陷资产、不良维护实践、设备误用。

用CMMS赋能资产性能管理

APM需要广泛业务与资产数据的即时访问。组织若用互不兼容的软件处理各类任务，易形成孤岛数据。数字生态碎片化的企业难以应用APM原则。

计算机化维护管理系统（CMMS）是解决此问题的方案之一。它是提供所有重要资产相关信息360度全景的中心化数字平台。

此外，现代CMMS解决方案（如Limble）自带许多利于APM的功能，包括：

• 详细资产维护日志与历史
• 传感器连接实现实时资产监测与追踪
• MTTR、MTBF等指标自动追踪
• 完全中心化的资产数据管理
• 支持组织、规划、执行预测性维护等高阶策略

反应性维护降低73.2%

查看Red Hawk借力Limble的成果

投资强健CMMS/EAM软件是结构化资产性能管理的第一步。别无他法——它是企业构建数字化APM流程的基座。

结语

工业资产真实价值基于其对生产的贡献。维护不善、利用不当的资产无法提供良好ROI。

资产性能管理帮助企业让设备更长时间保持峰值工况、减少故障或严重崩溃、不浪费维护资源。

为达成此目标，APM依赖软硬件提供必要数据，以指导未来维护行动和运营准则。