推动数字资产管理的四项关键技术

维护和资产管理行业正处于深刻的数字化转型之中。随着连接和分析的成熟,四项核心技术正在重新定义团队监控、维护和优化其资产的方式。
- 物联网 (IoT)
得益于更便宜的传感器和更快、更可靠的连接,将机械、传感器和其他设备连接到互联网已成为惯例。 制造自动化 报告称,到 2020 年,全球联网设备数量将超过 500 亿台。在资产管理环境中,这种普遍性意味着可以实时发现潜在问题,避免它们导致代价高昂的停机。 - 大数据分析
海量的传感器数据需要复杂的分析。大数据平台将原始数据转化为可行的见解,从而实现预测性维护和根本原因分析。与正确的工具配合使用时,团队可以在导致故障之前很久就发现细微的性能下降。 - 移动资产管理
技术人员不再需要返回固定工作站来记录工作订单。移动应用程序将企业软件的全部功能带到现场,并提供在连接恢复后同步的离线模式。结果是:减少了计划外停机时间、加强了资产控制并为管理人员提供了实时可见性。 - 机器学习和人工智能
人工智能模型从历史和实时数据中学习,预测资产性能何时会下降或何时即将发生故障。通过自动化这些预测,维护团队可以主动安排干预措施,缩短生命周期成本并延长资产寿命。
这些技术已经在重塑这个行业。随着新工具的出现,资产管理者将找到更有效、数据驱动的方法来保护他们最有价值的资源。
设备保养维修