德勤：资产管理-基于风险的方法-能源与资源行业调查

原文：资产管理：基于风险的方法 (deloitte.com)

前言

在能源和资源行业中,资产管理面临着诸多挑战。这些企业通常依赖大量资产来维持日常运营,在优化资产性能的同时,还要应对资产老化、日益严格的环境安全和监管要求、恶劣天气条件、新技术的冲击等多重压力。此外,成本削减和预算缩减的需求也日益增加。这些因素使得资产管理者必须在有限的预算内,制定最优的资产分配策略。

近十年来,基于风险的资产管理方法得到了广泛应用。这种方法不仅仅关注降低风险,更注重平衡资产运营表现与全生命周期成本,对资产密集型系统的管理效果显著。通过评估各方可接受的风险水平,合理分配资产支出,从而实现组织和社会整体利益的最大化。目前,基于风险的管理方法已被纳入ISO55000等资产管理行业标准中。

2013年,德勤发布了第二版能源和资源企业风险管理(ERM)基准调查报告,其中专门探讨了资产风险管理(ARM)。这项调查有两个主要目的:

1. 评估基于风险的资产管理活动的成熟度：收集企业风险管理整体水平的相关信息。
2. 识别新挑战和关键风险：了解能源和资源公司当前面临的主要问题。

调查汇总了全球近40位参与者的反馈,涵盖了多个地区和能源资源行业的不同部门。通过这项调查,企业可以将自身的资产风险管理实践与行业领先水平进行对比和评估。

摘要 – 主要发现如下:

1. 风险管理在资产管理中的重要性: 调查显示，95%的参与者已将风险管理整合到他们的资产管理流程中，仅有5%计划未来进行整合。相比2009年，超过20%的受访者当时没有将风险管理纳入资产管理流程的计划，这一趋势显示出行业对风险管理日益重视。
2. 行业标准与最佳实践: 行业标准如ISO55000系列标准已经确立了风险管理在资产管理中的重要地位。该标准要求执行风险评估、实施风险缓解计划，并将资产风险管理与企业风险管理方法相一致，标志着资产管理作为一门学科的成熟。
3. 专业化与资产风险经理的角色:随着管理复杂性的增加，企业需要专业化的管理来处理资产生命周期中的各种风险。一半的受访公司已指定专门的资产风险经理，负责协调各方的风险管理活动。这些风险包括业务、运营、财务、法律、税务、监管、安全、健康和环境风险。
4. 资产风险管理的效益:尽管只有一半的公司测量并报告了资产风险管理的好处，但许多公司已认识到其重要性。基于风险的资产管理有助于确保公司在资产上的投资能够最大化业务价值，推动决策的关键因素包括法律和监管合规性、安全、财务、质量、环境和声誉。
5. 风险管理在投资决策中的应用: 资产风险管理主要用于优先考虑投资决策。资产老化是行业面临的主要风险之一，公司通过计算剩余寿命和执行生命周期成本分析来管理这一风险。尽管定量风险评估尚未广泛使用，但它在预防性维护中的潜力巨大。
6. 数据管理的重要性: 健全的资产信息管理系统对资产风险管理至关重要。调查发现，许多公司仍在努力提高数据的完整性和质量，但使用先进数据捕获技术的公司在数据收集方面表现更好。完善的资产数据有助于优化资产管理决策。
7. IT工具的应用: 调查显示，一半的受访者没有特定的IT工具支持资产风险管理。那些拥有IT工具的组织大多是内部开发的，主要用于记录风险、事件、跟踪行动和风险评估，并与ERM、ERP或GIS工具部分整合。

总体而言，风险管理已成为资产管理不可或缺的组成部分。95%的参与者已将其纳入资产管理流程，这一做法在行业中的重要性和普及程度正在不断提高。

关于这项调查

本报告中所依据的基准调查是通过在线电子问卷形式进行的。自我评估的定义中固有一定程度的主观性，德勤DTTL公司并未试图验证回应的真实性。此外，回应并不具有统计学意义——它们仅仅是当时受访者所持有的看法。同样重要的是要强调，普遍实践并不一定是“领先实践”。

受访者信息

运营收入

• 超过10亿美元营业额的组织（56%）和拥有超过1000名全职员工的组织（80%）的受访者最多。大多数参与的组织在少于五个国家（77%）开展业务。

详细调查结果

综合治理

• 近一半的受访组织拥有（一位或多位）专门的资产风险经理，其中43%的受访者拥有负责管理与其资产相关风险的（一位或多位）风险经理。
• 在这些组织中，大约38%的组织只有1名全职员工（FTE），而大约50%的组织有2到5名全职员工负责。在一些特殊情况下，有少于1名或多于5名全职员工，这在图7中有详细展示。
• 我们没有观察到组织内资产风险经理的数量与公司规模之间存在联系，公司规模是通过公司中的全职员工数量或资产基础的净账面价值来衡量的。同样，也没有观察到与公司运营的行业部门之间存在联系。

资产风险管理的成熟度水平在受访者中各不相同

• 公司被要求根据1到5的等级评估其在资产风险管理方面的成熟度水平。不同的成熟度水平定义如图8所示。

资产风险管理在组织内的重要性：

• 超过一半的受访公司（51%）表示，资产风险管理是他们公司当前非常关注的领域。剩下的49%也认识到其重要性，但程度较低。没有任何受访者表示资产管理风险管理的重要性仅为轻微或根本没有。
• 受访组织中有19% 认为资产管理风险管理的重要性将来将继续增长，而只有3% 认为它将减少。

展望未来，68%的受访者认为资产风险管理将来可以成为他们公司的重要价值驱动因素，而32%的人认为它将带来中等价值。没有受访者认为资产管理风险管理在未来带来很少或没有价值。

有一半的受访公司测量并充分报告资产风险管理的好处

• 有一半的参与者测量并报告了他们部分资产的资产风险管理的好处，而14% 的受访者报告了他们整个资产基础的好处。可能可以测量的好处包括提高可用性、减少事故或维护成本以及增加资本利用率。

36% 的参与者不测量或报告资产管理风险管理的好处。这里存在一个重要的机会；通过量化好处，资产风险经理可以证明资产管理风险管理不仅仅是“正确的事情”，但它可以强烈支持有效的决策制定。最有效的公司正在扩大应用各种工具和技术，使他们能够量化风险并将风险和价值计算整合到决策过程中。

资产风险管理方法论只是部分地整合到企业风险管理（ERM）方法论中

• 对于资产风险管理成为组织内整体企业风险管理实践的一部分很重要。将资产风险实践整合到公司范围内的风险管理方法论中，可以帮助将资产管理风险与董事会层面管理和报告的战略风险联系起来。此外，它提供了公司风险暴露的整体视图，包括影响公司关键资产的风险，这对于资产密集型公司来说是不可或缺的。当预算和资源被分配用于管理公司最显著的风险时，这可以确保资产风险将获得其公平的份额。

从少数尚未将资产管理风险管理整合到资产管理流程中的组织来看，他们几乎所有人计划将来这样做。

这两个事实清楚地展示了组织看到应用资产管理风险管理的价值。

ISO55000并没有受到关注: 在考虑ISO55000认证时，只有25%的受访者表示他们计划在未来12个月内追求认证。一小部分（5%）的受访者已经获得了PAS55认证，并且可能会“升级”到新的ISO55000，然而这仍然是不确定的。然而，有70%的受访者表示，他们对获得此认证没有特别的兴趣。

业务过程

资产风险管理通常被整合到关键资产管理流程中：正如图18所示，绝大多数参与者至少部分地将风险管理整合到他们的资产管理流程中，这些流程贯穿资产的整个生命周期，从与安装和验收相关的投资规划，到维护直到处置。在整个生命周期中，我们看到从维护规划的80%到投资规划的89%至少部分地将资产风险管理整合到他们的资产管理流程中。

然而，在供应商和承包商管理方面，我们看到了一个明显不同的趋势。在这种情况下，只有57% 的受访者至少部分地整合了风险管理。其余的受访者没有计划将来整合资产风险管理。

资产风险管理的主要驱动因素可以发现在优先考虑投资决策和优化生命周期成本，或者为了遵守法规和健康安全环境（HS&E）要求

投资决策确定优先级（84%）和优化资产生命周期成本（59%）是公司使用资产管理风险管理最常见的原因之一。这并不奇怪，因为基于风险的方法有助于通过平衡资产的运营表现和资产生命周期成本来合理化投资决策过程。

资产的老化是拥有和运营资产时面临的最大风险之一。62%的受访者表示，机械故障或电气损坏和逐渐恶化（老化）是拥有和运营其资产时面临的主要风险。许多能源和资源行业的公司拥有始建于50年代初或70年代的资产，现在这些资产正接近其生命周期的末端。这导致资产故障的风险增加，对主要退役和更换计划的需求增加。

此外，对于54%和43%的公司而言，运营安全和监管合规是至关重要的风险。能源和资源行业近期的事件提高了运营安全在议程上的重要性。

恐怖主义和破坏、网络攻击、盗窃/入室盗窃、法律合规、设计和生产错误或缺陷、操作错误（例如开关错误）、施工损坏、环境破坏、业务连续性、自然现象和灾害、第三方损坏、监管合规、运营安全、机械故障/电气损坏、逐渐老化等是与拥有和运营资产相关的主要风险。

这些事件不仅展示了一个事件对公司资产和运营以及监管环境的立即和剧烈影响，而且还突显了能源和资源公司实施强大的资产风险管理系统的必要性，包括识别和减轻（未知的）低概率/高影响风险。

由于资产老化被确定为拥有和运营资产的顶级风险，剩余寿命是一个重要的考虑因素。这得到了调查的证实，调查显示不少于84%的受访者计算了他们资产的剩余寿命，其中51%部分计算，32%针对整个资产组合计算。剩余的16%的参与者根本没有计算剩余寿命。

生命周期成本计算是公司确定适当资产管理策略的常见做法。然而，只有19%的受访者完全采用了这种做法。大多数（81%）只是有限度地这样做。特别重要的是，没有受访者表示他们不打算采用资产生命周期成本。

生命周期成本计算是公司确定适当资产管理策略的常见做法。然而，只有19%的受访者完全采用了这种做法。

最受欢迎的风险识别技术是事件/风险清单和头脑风暴会议。最受欢迎的资产风险识别技术是事件/风险清单（57%）和公司范围的头脑风暴会议（51%）。43%的受访者使用来自专门风险管理人员的输入。较不受欢迎的风险分析技术包括第三方评估和外部知识收集或行业工作组。“其他”包括，例如，与业务规划过程联合进行的分析，通过现场风险评估，或通过公司功能审计和评估。

最完整的资产风险评估是在资产组层面进行的：资产组层面似乎是进行风险评估最常用的详细程度。所有受访者都考虑这个层面，并且一般而言，风险评估在这个层面上也最完整（29%的受访者表示，他们在这个层面识别了超过70%的所有资产风险，62%的受访者表示，他们识别了超过40%的所有资产风险）。资产组层面紧随其后的是相邻层面，即个别资产层面和系统范围层面。

资产子部件层面显然使用得少得多。这可能是由于需要评估的子部件数量非常多，与其它相比，这需要付出更多的努力。在资产子部件层面评估风险时遇到的另一个困难是将风险聚合到更高层面。当有冗余的子部件可用时，资产的风险小于其子部件的风险。另一方面，子部件也可能以风险升级的方式进行交互，这意味着资产的风险高于其子部件的风险。这可能导致在风险评估层面的努力回报率很低。16%的受访者根本没有考虑这个层面。然而，有效地执行这类评估的公司使用先进的风险建模技术以成本效益的方式分析这个层面的风险。

资产风险评估通常每年或每季度进行一次。在公司中，大部分资产风险评估是在年度（35%）或季度（32%）的基础上进行的。一些公司也根据需要进行评估（11%），而半年一次（5%）或每月（3%）进行评估的频率较少。一些公司的评估频率还取决于其他评估（例如，安全评估与一般战略评估相比）。

头脑风暴是迄今为止最常用的定性风险评估方法。可以用来评估资产风险的方法基于定性或定量途径。

首先考虑定性方法，绝大多数受访者（68%）使用头脑风暴技术来进行资产风险的评估。其他一些组织使用的定性方法包括危害操作性分析（32%）、故障树分析（30%）和故障模式影响严重性分析（24%）。“其他”定性方法可能包括双三角分布、影响/概率/风险速度、保险公司最大可预见损失、可能最大损失计算和实验室测试。

然而，超过半数的受访者结合了不止一种定性方法来评估风险。平均来说，参与者结合了2-3种评估技术。由于每种方法都有其优势和劣势，以互补的方式结合使用多种技术，有助于获得更好的结果。

压力测试和敏感性分析几乎占了定量风险评估的一半。如果从定量方法的角度考虑，压力测试或敏感性分析（46%）和决策树（43%）到目前为止是最常用的，其次是预测性风险分析（19%）。

定量建模主要集中在资产的内在风险上。几乎所有的受访者（95%）都对资产固有的或内部的风险进行建模，例如老化或技术故障。59%的参与公司还对资产外部的风险进行建模，例如天气或第三方损害。

定量建模主要集中在资产的内在风险上。几乎所有的受访者（95%）都对资产固有的或内部的风险进行建模，例如老化或技术故障。59%的参与公司还对资产外部的风险进行建模，例如天气或第三方损害。

定量风险分析是推动预防性维护的因素。一个有趣的趋势是，平均来看，应用定量风险分析技术的公司在反应性维护上的总维护工作比例较小。对于那些使用预测性风险分析和生存分析技术的公司来说，这种趋势更为明显。

法律和监管合规性是评估资产风险的最常见标准 资产密集型组织面临着不同利益相关者的多样化价值观（例如与成本、性能、安全、可持续性、法律和监管合规性等相关的价值观）。基于价值的资产管理方法试图平衡这些价值观，以优化资产对所有利益相关者的价值。决策者在资产管理决策过程中使用这些价值观作为标准，以做出正确的权衡。

技术

静态资产数据（或配置数据）是最常被捕获和注册的数据类型，质量水平最高。这类数据定义了资产本身及其在生命周期内正常运行和与其他资产交互的条件。这些数据通常不会在资产生命周期内改变，例如设备说明书、安装数据、资产位置和安装承包商的信息。

动态资产数据在资产生命周期中收集，涉及资产的运行、性能、状况和维护等方面的信息。这些数据会随着时间的推移而变化，例如维护历史、故障历史和检查报告。

这些信息对于了解资产的性能、记录及其技术或安装特征非常重要。因此，资产信息是资产所有者、管理者和服务提供者决策的重要资源。

调查显示，68%的受访者捕获了超过70%的静态数据，这类数据的质量也最高，有72%的数据被认为质量令人满意或更高。这是因为静态数据的捕获较为简单。相比之下，动态资产数据如资产寿命和维护历史，需要持续收集，捕获难度更大。只有46%的受访者表示他们捕获了超过70%的动态数据，而这些数据的质量满意度为55%。

通过改进资产管理信息系统，可以显著提高动态资产数据的数量和质量，尽管这可能需要一定的成本，但其带来的组织益处巨大。

事故影响、财务损失、事故数据和事故根本原因的数据捕获比例较低，这可能是因为捕获这类数据的难度较大。环境数据的捕获比例也较低，但其重要性不容忽视。多个案例显示环境条件对资产性能有巨大影响。捕获环境数据可以显著提高对资产行为及其故障模式的理解，从而更好地定制维护策略。

资产信息对于资产所有者、管理者和服务提供者而言，是做出更好决策的重要资源。提高数据捕获的质量和效率，特别是动态和环境数据，将显著提升资产管理的效果和价值。

行业比较表明，电力和公用事业部门在可用资产数据数量方面处于领先地位。水务部门在可用资产数据数量增长方面具有最大潜力，然而；它的定性资产数据质量最高。石油和天然气部门的资产数据质量最低。

捕获资产数据的主要方法是通过事故监测系统，然而简单的纸质格式仍然被广泛使用。资产数据是通过多种方法捕获的。调查发现，最常用的方法包括事故监测系统（70%）、纸张（54%）和状况监测系统（例如遥测、智能管道清洗等）（51%）。

自动记录系统（32%）、用于事故记录的手持设备（24%）、事故记录的必填字段（27%）和统计抽样技术（19%）也经常用作捕获资产数据的手段。平均而言，参与者结合2-3种技术来捕获他们的资产数据。

我们看到，使用更先进的数据捕获技术，如事故监测系统或状况监测系统的公司，在捕获一系列资产数据（静态、动态、环境、财务和事故数据）方面通常表现更好。

调查发现，使用手持设备进行事故记录并不会提高公司所体验的数据质量水平。这表明，尽管技术可能有助于捕获数据，但需要有强大的围绕定性资产数据质量的文化。这仍然是许多公司面临的巨大挑战。

通常没有可用的资产管理（风险）IT系统来管理与资产相关的风险 调查的一半组织不使用资产管理（风险）IT系统来管理与资产相关的风险。34% 的组织确实使用特定的IT系统，并且是内部开发的。其余16% 的受访者已经获得了外部资产管理风险系统，其中13% 随后自行修改以满足他们的需求。

资产管理（风险）软件用于执行多种活动，但主要是用于识别、评估和监控目的 资产管理工具或软件用于执行不同的资产管理风险管理活动。受访者最常使用特定工具或软件包来识别和记录风险（38%）、评估风险（35%）、减轻或跟踪行动（35%）和监控及事故记录（35%）。

除资产管理（风险）目的外，特定软件包还支持其他功能，如投资规划和预算 除了所有资产管理（风险）活动外，特定软件包或工具还用于其他需求。投资规划和预算（27%）、资产管理登记册（22%）和工作订单规划（22%）是支持的主要功能。19% 的受访者使用软件或其他工具进行资产管理信息管理或维护优化。较少使用或支持的功能包括环境、健康与安全（16%）、投资项目管理（16%）和生命周期成本计算（11%）。

资产管理（风险）软件很少与其他工具集成 资产管理工具或软件大多数情况下不与其他工具集成。尽管如此，对于44% 的受访者，他们的软件部分或完全集成在地理信息系统中，而在33% 的情况下集成在ERP系统中。

未来展望

资产管理和风险管理的重要性已得到广泛认可，大多数组织相信它们在未来将变得更加重要。然而，资产管理信息方面仍有很大的提升空间。

高质量的资产信息是健全资产管理实践的基础。组织必须首先确保资产管理信息的准确性，才能有效实施资产风险管理。

许多组织正在努力提高资产数据的质量和采集效率。尽管采用了移动终端等工具，但效果往往不尽如人意。这主要不是技术问题，而是缺乏现场资产管理数据质量文化。只有当所有参与资产管理的人员都意识到完整、准确的资产信息的重要性时，技术工具才能发挥其应有的价值。

挑战不仅在于有效采集数据，还在于获取”正确”的数据以做出明智决策。减少低价值信息的收集可以提高现场操作人员的效率。定义正确的数据以获得全面的资产概览仍然是一个挑战。环境数据作为重要的数据来源之一，提供了关于资产暴露和运行条件的关键信息。

许多组织计划在未来加大对资产管理风险管理的投资，其中改进资产管理信息是明智之选。通过优化数据采集、收集和结构化过程，可以建立更完善的资产风险管理系统。这需要工程能力和数据分析能力的结合。

对于已拥有充足、高质量资产数据的组织，下一步挑战是如何更好地利用这些数据。将原始数据转化为有价值的信息并非易事，但通过数据分析可以获得关于故障模式和性能的洞察，从而改进监控指标和决策过程。

预测性资产管理能够显著提升资产管理风险管理水平。通过预测资产的未来状况和潜在故障，可以针对性地采取预防措施，避免计划外停机和不必要的维护。这不仅能改善性能，还能降低运营和资本支出。

建立全面、智能的资产管理控制中心是成熟资产管理性能度量流程的最后一步。控制中心提供资产当前状态的实时视图，根据历史数据和预测跟踪资产状况，生成警报并触发工单。

理想的资产管理控制中心应具备以下功能：提供全景事件概览，实时更新资产风险状态，支持维护和更换决策、投资规划模拟等，帮助组织全面掌控资产基础并规划其发展方向。

通过逐步完善资产管理信息、实施性能监控和预测性管理，组织可以不断增强资产控制能力，提高整体风险管理水平。