软件开发行业专家解读：资产管理建设核心要点全解析

AI赋能：资产管理效率升级新路径  

AI驱动工具正成为资产管理提效利器，既能减少冗余操作，又能释放人力价值。值得注意的是，优质数据是资产管理系统的"血液"，而人类的专业判断则是确保数据质量的"中枢"——二者缺一不可。此外，整合历史数据管理系统、企业资产管理（EAM）、计算机化维护管理系统（CMMS）等工具，更是实现高效管理的底层支撑。

工业与制造领域资产管理的当前趋势如何？  

Christine Nishimoto：设施管理正经历从被动响应到主动预测的关键转型。具体实践中，这一趋势体现为AI技术与资产全生命周期管理（ALM）的深度融合。这种升级带来的价值是多维的：自动化流程节省时间成本、维护开支显著降低、资产可持续性大幅提升……  

Heath Stephens：当前行业更聚焦于有限维护资源与预算的优化配置。核心逻辑是"精准维护"——仅在必要时开展维护，并确保每次维护的有效性。传统过度维护不仅会导致产线非计划停机、浪费人力物力，更可能因误操作损伤健康资产。而AI/机器学习（ML）解决方案正为解决这一痛点提供新可能。  

未来12年，工程师、工厂经理与设计师需关注哪些趋势？  

Stacey Jones：拥抱工业数字化转型是首要任务。这要求深度整合AI/ML与物联网技术，强化预测性与预防性维护能力。实时数据分析将在优化资产性能、降低停机时间中扮演核心角色。同时，ESG（环境、社会与治理）战略的重要性持续攀升，越来越多企业正将资产管理实践与ESG目标对齐，以提升效率并减少环境负担。  

Doug Cooper：未来12年，资产管理系统与运营系统的整合将显著提速。通过AI/ML技术深入挖掘设备健康数据，可靠性、维护与运营团队能更高效地决策，进而提升设备可靠性与可用性，在满足生产需求的同时实现成本优化与收益最大化。  

Stephens：AI/ML在高级预测性可靠性管理中的应用已非新鲜事物，但其成本与复杂度正快速下降。预计未来几年，用户界面与配置环节的AI集成将进一步深化，推动工具更易部署与维护。  

Nishimoto：代理型AI在资产全生命周期管理中潜力巨大。我预见未来会出现能持续监测物理资产传感器数据、识别异常并协调整个维护流程的智能代理。例如，这类代理可提前预测故障、自动规划最佳维护窗口、联动库存系统保障备件供应、调配适配技术人员并生成详细维修指南。更重要的是，代理能通过每次维护周期的学习，持续优化预测精度与资产全周期维护成本。值得关注的是，IBM计划于今年下半年推出资产管理领域的代理型AI产品，我们相信这一技术将成为资产全生命周期管理的重要组成部分。  

 AI/ML整合对传统资产管理策略有何影响？  

Drew Mackley（艾默生）：AI的定义因人而异，但在艾默生的产品矩阵中，AI驱动解决方案已覆盖多元场景。例如，无线监测方案中已嵌入AI技术，可识别并评估轴承与润滑油健康状态（两类常见资产故障点），部分技术更内置第一性原理规则，辅助AI开展更深入的设备与流程健康分析。这些技术不仅能定位问题，更能评估问题严重程度，帮助企业快速决策响应节奏。  

AI的价值更体现在"数据筛选"能力上。旋转设备会产生海量数据，但不同问题（如平衡失调、不对中、松动等）对运营的影响差异巨大——部分问题可能长期存在却无紧急风险。传统依赖人工分析需耗费大量时间，且需专家投入其他核心工作。AI则能高效完成大部分数据分析，解放人力去解决关键问题。  

Jones：AI与ML正自动化数据录入、分析等日常任务，释放人力专注高价值工作；实时监控资产性能，快速响应潜在问题并优化资产使用；通过大数据分析预测故障，实现预防性维护，减少非计划停机；更提供数据驱动的决策支持，识别人工分析易忽略的模式与趋势。  

Cooper：AI/ML的整合显著提升了工程师对设备健康的洞察能力。借助技术，企业能更充分利用数据，向预测性维护文化转型，摆脱被动维修模式。同时，系统还能为维修人员提供故障修复建议，助力其以更经济的方式规划工作，降低维护成本并减少非计划停机损失。  

Stephens：传统资产管理多依赖定期维护或单一指标触发，维护效果评估往往模糊。AI/ML通过分析多维度设备健康与流程信号，构建更复杂的资产运行模型，能更早预测故障并验证维护有效性。这使得资产所有者能更灵活地安排非计划维护、精准识别需常规维护的资产。  

Nishimoto：从传统机器学习到新兴生成式AI，这一技术体系对资产管理策略而言是"全能助手"。AI工具既能处理微观细节，也能宏观把控，提供其他技术难以企及的全局监管能力。  

 资产管理系统应用的成功实践（含物联网、工业4.0等）  

Stephens：技术创新往往建立在基础技术之上。当前AI/ML驱动的资产管理工具，依赖高质量的仪器系统（传统有线仪器或新型工业物联网（IIoT）传感器），更离不开云服务提供的远程计算与外部数据分析能力——这些共同支撑起更精准的资产问题诊断与预测。  

 哪些计算机应用程序在资产管理中起关键作用？  

Jones：企业资产管理（EAM）、计算机化维护管理系统（CMMS）、历史数据库、分布式控制系统等是核心工具。当这些系统与AI、ML及生成式AI大语言模型深度融合时，可形成协同工作流，实现实时警报、根因分析与行动建议。若与计划调度工具结合，更能对干扰事件制定全面响应方案。未来，这类系统将从"辅助决策"向"自主决策"演进。  

 近期值得关注的资产管理创新项目  

Nishimoto：IBM近期完成对印度可再生能源资产管理公司Prescinto的收购，正将其技术整合至IBM Maximo Application Suite中。可再生能源资产管理挑战显著——太阳能电站、风电场与电池储能设施规模大、分布广且暴露于自然环境中，若管理不当易沦为"资产负债"。我们希望通过此次整合，推动可再生能源资产的高效运营。  

Mackley（艾默生）：北美某跨国食品制造商曾面临设备机械/电气故障预警难题，需企业级方案简化数据管理、自动化工作流并加速决策。其全球设施中部署了数千台智能现场设备与阀门（通过HART工业现场协议通信），需精准区分关键与非关键问题，以最安全高效的方式安排检修，减少生产损失。  

该企业长期使用艾默生AMS Device Manager管理自动化资产（涵盖压力、流量、液位、无线设备及温度传感器等），并通过其与其他品牌设备的兼容性，逐步将全球30余套独立系统扩展至2024年的20套联网系统（覆盖北美、南美、欧洲），监控设备量达2.4万台。  

系统升级后，整合的上下文警报数据与仪表板打破了组织信息孤岛——此前数据仅本地可见，需人工整理；如今全业务网络可实时访问现场健康与流程警报数据。此外，通过将AMS Machine Works纳入AMS Optics体系，企业能监控泵、电机、齿轮箱等旋转设备的健康状态（如轴承缺陷、润滑问题、不对中、不平衡等），推动维护团队从"全量检查"转向"例外分析"，大幅提升效率。这一升级更将可靠性团队（振动分析）、控制阀与仪表维护团队纳入协作网络，释放更大价值。  

 高效资产管理策略的核心优势  

Cooper：高效策略的核心在于"精准掌握设备健康状态"，从而在设备需侵入性维护时做出科学决策，优化标准预防性维护流程——仅保留必要维护，剔除冗余操作。这一转变将释放维护资源，使其聚焦于生产需求匹配的关键维护任务，最终实现维护成本大幅降低与收入增长（通过减少停机）。  

 如何通过ERP等系统优化企业数据流动？  

Cooper：ERP与资产管理软件的整合可提供设备管理全景视图。通过同步ERP中的备件水平、设备待维护信息，操作与维护团队能更高效地规划工作。此外，ERP数据还可辅助计算平均故障间隔时间（MTBF）、整体设备效率（OEE），识别"问题设备"，助力维护与可靠性团队精准发力。  

 设施资产管理的核心挑战  

Nishimoto：与全球制造商合作改进资产管理系统时，我发现共性挑战包括：系统工具分散而非统一；重被动维护轻预测性/财务优化维护；误认为工厂层应用AI需大量计算机专家（实际当前AI工具易用性强，无需编码即可训练操作）。  

Jones：主要挑战体现在三方面：一是资产跟踪与管理（准确记录位置、状态、维护历史）；二是维护任务规划（平衡时间、资源与设备故障风险）；三是海量数据管理（保障完整性、防范网络攻击）；四是成本平衡（维护、升级、更换与资产利用率优化）。  

 给资产管理新手的建议  

Jones：新手可从三方面入手：一是用数据分析监控资产性能，识别改进空间（数据驱动的洞见能显著提升管理效率）；二是善用EAM等工具简化流程（此类工具可助力跟踪、规划与数据分析）；三是持续学习行业前沿（通过研讨会、网络研讨会、培训课程更新知识体系）。  

Nishimoto：核心建议是"重视数据"。每个工作站、装配机器人、传送带、电机都在产生实时数据——正确利用这些数据，资产经理能解锁巨大价值。例如，AI模型可基于数据生成预测性维护建议、自动巡检等创新应用。  

Cooper：新手需把握三个关键点：第一，分析现有数据，锁定停机时间与维修成本最高发的设备（优先投入资源快速见效）；第二，确保系统中有充足数据支撑维护决策（明确维护时机与频率）；第三，建立跨部门沟通机制（可靠性、维护、运营等多学科协作）。