圖片來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)
全球最具權(quán)威的IT研究與顧問(wèn)咨詢公司高德納（Gartner）最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，在流程制造企業(yè)，50%的維護(hù)工作是不必要的，10%甚至實(shí)際上還是有損企業(yè)運(yùn)維或產(chǎn)品質(zhì)量的。今天，我們看到大多數(shù)制造型企業(yè)都還沒(méi)有做到實(shí)時(shí)測(cè)量資產(chǎn)設(shè)備的性能。生產(chǎn)、效率、質(zhì)量、成本等核心數(shù)據(jù)都是事后測(cè)量的。
為了應(yīng)對(duì)當(dāng)前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)全面發(fā)展的趨勢(shì)，以及互聯(lián)網(wǎng)＋與工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地，ISO55000標(biāo)準(zhǔn)對(duì)資產(chǎn)作出了全新的定義。資產(chǎn)包括了投資資產(chǎn)和服務(wù)資產(chǎn)兩大類，包括了項(xiàng)目、事物或?qū)嶓w，以及任何對(duì)組織具有潛在或?qū)嶋H的軟性目標(biāo)。
我認(rèn)為，健康的資產(chǎn)是健康的商業(yè)基礎(chǔ)。
歷史上，第一次把資產(chǎn)智能管理體系作為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)和企業(yè)創(chuàng)新管理的重要關(guān)鍵因素推到了風(fēng)尖浪口。企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何根據(jù)資產(chǎn)管理體系的要求，利用資產(chǎn)智能化，提升資產(chǎn)性能，全面通過(guò)健康資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力提高？
資產(chǎn)性能管理（APM， Asset Performance Management）主要通過(guò)對(duì)資產(chǎn)設(shè)備的全生命周期的實(shí)時(shí)采集，通過(guò)控制回路的監(jiān)視和診斷，旋轉(zhuǎn)設(shè)備的條件監(jiān)視與監(jiān)督，通過(guò)報(bào)警管理與過(guò)程性能管理等手段來(lái)了解企業(yè)制造設(shè)備的健康狀態(tài)。
資產(chǎn)性能管理常常處理多個(gè)領(lǐng)域生成的數(shù)據(jù)，其中包括從歷史記錄或?qū)崟r(shí)質(zhì)量流程中獲得的時(shí)域信息。頻域信息是許多資產(chǎn)性能管理主要產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)源，例如包含，
監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的震動(dòng)感應(yīng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)
檢測(cè)過(guò)熱或絕緣故障的紅外熱成像數(shù)據(jù)
線性或移動(dòng)資產(chǎn)的位置信息和相關(guān)氣候數(shù)據(jù)
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我們當(dāng)然理解企業(yè)不可能或很難實(shí)現(xiàn)全部設(shè)備資產(chǎn)的峰值性能，除非他們使用生產(chǎn)的設(shè)備和服務(wù)提供給市場(chǎng)的物理資產(chǎn)的可靠運(yùn)行，始終保持在最佳水平的表現(xiàn)。這的確有點(diǎn)理想主意，但通過(guò)努力，我們是有很大提升空間的。問(wèn)題嚴(yán)重的是，大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)并沒(méi)有意識(shí)到他們工廠的資產(chǎn)設(shè)備哪些運(yùn)行狀態(tài)不好，以及不好的具體細(xì)節(jié)點(diǎn)。
不健康的，表現(xiàn)不佳的資產(chǎn)，企業(yè)一般只能通過(guò)增加停機(jī)維修來(lái)滿足生產(chǎn)。這樣的做法會(huì)增加能源和其他公用工程消耗，在排放、安全和工人健康等方面都會(huì)影響企業(yè)的生產(chǎn)力。
資產(chǎn)健康導(dǎo)致了企業(yè)制造過(guò)程的不穩(wěn)定從而最終影響了產(chǎn)品的質(zhì)量。
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工業(yè)大數(shù)據(jù)的在智能制造的落地過(guò)程中，目的是希望把所有制造全環(huán)境的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來(lái)，再利用演繹和預(yù)測(cè)分析等方法對(duì)這些數(shù)字進(jìn)行分析時(shí)，企業(yè)的資產(chǎn)效率會(huì)給您帶來(lái)意想不到的驚喜。資產(chǎn)性能管理的策略已被眾多的優(yōu)質(zhì)制造型企業(yè)證明是卓越運(yùn)營(yíng)的必要手段和首要工作。
資產(chǎn)歷史是理解問(wèn)題的重要組成部分。對(duì)設(shè)備資產(chǎn)的測(cè)量并且做原始診斷是向正確方向邁進(jìn)的巨大一步，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。為實(shí)現(xiàn)原始診斷的測(cè)量，診斷結(jié)果應(yīng)按時(shí)間排序并做出趨勢(shì)判斷。當(dāng)然，僅僅通過(guò)監(jiān)測(cè)一臺(tái)或單體設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間來(lái)安排預(yù)防性維護(hù)并不足以成為大數(shù)據(jù)問(wèn)題。當(dāng)你使用震動(dòng)分析、熱紅外成象、流程條件數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)位置信息以及在互聯(lián)網(wǎng)上搜索有關(guān)類似設(shè)備的失效模式時(shí)，你才真正地涉及到了大數(shù)據(jù)。
由于大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量上有一定的要求，所以僅僅在少數(shù)設(shè)備上進(jìn)行這樣的實(shí)踐并不足以成為大數(shù)據(jù)問(wèn)題。當(dāng)實(shí)施實(shí)時(shí)資產(chǎn)性能管理時(shí)，工程師和技術(shù)人員幾乎立刻就能確定工廠內(nèi)主要的，尚未預(yù)見(jiàn)的問(wèn)題。可以通過(guò)數(shù)字實(shí)現(xiàn)問(wèn)題根源分級(jí)，改進(jìn)設(shè)備、控制、過(guò)程和運(yùn)行以及跟蹤結(jié)果等好處，為企業(yè)帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。
結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析工具，資產(chǎn)性能管理的實(shí)踐提供了深入了解組織是如何利用現(xiàn)有的和新興的技術(shù)使企業(yè)能夠使用流程，確保卓越運(yùn)營(yíng)是不是路，發(fā)揮他們的能力水平資產(chǎn)受阻。實(shí)時(shí)資產(chǎn)性能管理是目前實(shí)踐智能制造的一個(gè)全球共識(shí)。
（來(lái)源：觀察立）
