企业资产管理（EAM）近年来在不断加速数字化转型，特别是随着人工智能（AI）等新兴技术的发展，这一过程变得更加高效。AI不仅提升了设备/资产管理的智能化水平，还帮助企业优化了运营流程，显著提高了管理效率。
本文将详解AI在EAM中的六大核心应用场景，并展示其在优化企业管理中的作用。
理解人工智能（AI）在资产管理中的作用
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，具备学习、推理、解决问题和感知环境的能力。通过对大量数据进行分析，AI能够识别模式并生成灵活的模型。这些模型可应用于不同场景，并通过不断学习和优化，帮助企业更智能地管理资产。
对于大多数工业企业来说，AI的引入有助于解决数据管理和维护中的难题，实现资产管理的全面升级。
AI在企业资产管理中的六大应用
AI的应用涵盖了数据采集、操作监控以及故障诊断等方面，以下是六大具体应用场景：
1. 使用光学字符识别（OCR）自动采集资产信息
AI通过OCR技术能够快速采集现场资产的信息。用户只需拍摄资产标签或铭牌，OCR便能识别并提取出关键信息，即使是生锈或模糊的铭牌也能被准确识别。相比手工记录资产信息（通常需要1到5分钟），OCR几秒内即可完成数据采集，大幅提升工作效率。
2. 使用机器学习提升资产数据的一致性
AI通过机器学习自动提高数据一致性。算法对比资产记录、物料清单（BOM）等信息，确保数据记录完整且准确。一旦检测到信息缺失，AI会标记异常并自动生成补充建议，极大地减少人工检查的工作量，同时确保数据的完整性。
3. 跨数据库验证数据并维护治理规则
AI还能跨多个数据库进行数据验证，识别重复和冗余信息，确保数据治理规则得以遵守。传统的人工审核方式费时费力，而AI则通过自动化的数据治理流程提升效率，减少错误。
例如某电力公司在不同地区管理大量设备，使用AI进行实时数据交叉验证，发现并修复了数据库中的重复记录和不一致问题。通过AI系统自动标记异常，企业确保了数据的完整性和一致性，大幅降低了人工审核的工作量。
4. 创建预测模型，监控资产性能并识别异常
AI可以利用历史数据创建预测性维护模型，实时监控资产运行状况，识别异常并发出警报。相比手动监控，AI能够更早发现潜在问题，帮助企业及时处理，减少停机时间和维护成本。
例如：使用AI系统监控关键设备，检测到振动频率异常后，系统发出了预警。维护团队迅速响应，避免了设备停机，节省了大量维修成本。
5. 根据历史操作提供智能处理建议
AI能够根据历史操作记录为用户提供操作建议。例如，系统可以根据过去类似情况，建议延迟警报、重新训练模型或进行进一步诊断。这不仅保留了专家的经验，还帮助新手更快解决问题。
历史操作建议主要针对操作本身，帮助用户快速作出应对决策，避免重复性问题的再次发生。比如，当系统检测到设备的警报时，AI会根据过去类似警报的处理方式，建议是否需要延迟响应或重新调整系统设置。这样，企业能够快速做出决策，避免问题的进一步扩大。
6. 利用历史行为数据提供故障诊断支持
AI通过分析设备的历史运行行为，提供故障诊断支持。当检测到异常时，AI可以给出分析建议、历史修复记录及相似问题的处理经验。这种方法对帮助团队在资深员工离职后仍能顺利接手技术工作尤为关键。
结语：AI推动资产管理智能化发展
通过将AI技术深入融入企业资产管理流程，企业不仅能够提升运营效率，还能降低风险并最大化投资回报率（ROI）。在AI的推动下，企业的数字化转型将更快速、更智能，为企业在未来的市场竞争中占据有利地位。
