在当今工业环境中，实物资产的最优性能管理至关重要。从工业制造、发电设施到交通基础设施、医疗机构等，资产的可靠性和运行效率都直接关系到企业的经营成效和盈利水平。正是基于这一核心需求，资产绩效管理（APM）应运而生。APM是一套综合性管理方法，它融合了多种管理理念和先进软件技术，致力于在资产全生命周期内实现价值和性能的最大化。
什么是APM？
近几十年来，资产管理软件随着科技进步和产业需求的演变发生了重大变革。传统的被动式维护模式正逐步向主动预测性策略转型。通过整合数据分析、物联网（IoT）和人工智能（AI）等先进技术，企业对资产的监控、管理和优化方式实现了质的飞跃。
20世纪90年代末，随着数字控制技术、个人计算机及相关软件的日趋成熟，资产绩效管理（APM）作为软硬件解决方案，开始用于设备/资产性能优化。其中，Meridium公司（2016年被通用电气收购）率先提出”APM”概念并开发了企业级APM解决方案。
APM软件的核心优势在于：能够连接分散的数据源，运用预测分析等多种分析手段将数据转化为可执行的决策依据，同时加强组织内部的协作与知识共享。
APM不仅仅是一种技术工具，更是一套统筹人员、流程和系统的战略性管理体系，旨在实现持续的运营优化。在一些关注于资产优化的企业，通过立APM卓越中心（APM COE）推动跨职能团队的流程改进，并促进持续改进文化的形成。
APM如何工作？APM核心功能i
不同的APM软件会提供不同的能力，以下是SAP的示例：
不仅如此，APM软件通过数据管理、模式识别、预测分析、人工智能和机器学习等技术，整体可以提供以下功能：
- 资产自动发现与映射：自动识别企业中的所有设备和资产，清楚知道它们的位置和运行状态。就像一个智能地图，实时展示哪些设备在运行、哪些需要维护，帮助企业及时掌控资源情况。
- 全程可观测性：通过对设备和系统的持续监测，了解每个环节的运行效果和健康状态。类似医生用仪器实时监控病人的身体状况，发现问题可以立即采取行动。并且不仅是设备物联网本身，还包括有用户体验与运营管理的透明化。
- 多平台监控：企业可以全方位了解员工或客户在不同设备上的使用情况，从而优化系统性能。
- 性能问题诊断：当系统出现问题时，APM能快速定位原因，并提出解决方案，减少停机时间。像汽车故障诊断仪，快速告诉你是哪部分出问题，确保设备继续安全运行。
- 系统集成与自动化：把APM系统和企业现有的工具、资源无缝连接，实现操作的自动化。比如自动提醒维修团队进行维护，或与财务系统对接以管理预算，省时又省力。
- 业务指标分析：通过关键绩效指标（KPIs）分析业务表现，帮助企业找到优化运营的方法。
- 虚拟桌面监控：监控员工使用虚拟桌面的效率，确保远程工作顺畅且高效。就像一个观察站，保证员工集中操控，减少技术故障对效率的影响。
APM的商业收益？
根据《Verdantix 2020年资产绩效管理解决方案绿色象限报告》显示，APM软件自上世纪90年代末问世以来，市场需求持续攀升。目前，全球各行业在APM解决方案上的投入已突破23亿美元。以下将详细阐述APM核心功能如何为企业创造实际价值：
- 设备性能优化
通过APM系统，企业可以全面提升关键设备指标，包括设备运行时间、平均修复时间（MTTR）、资产使用寿命、准时交付率、产品质量以及安全性能等。具体分析监控后的措施包括：
* 使用分析来提高性能效率并最大限度地减少资产停机时间。
* 通过自动化资产建模和检查整理来提高员工的工作效率。
* 通过更好的数据和资源分配来提高首次修复率。 - 经营效益提升
设备性能的改善直接带动企业核心指标的提升，具体体现在营业收入增长、利润率提高、客户满意度上升、在库存优化以及资产回报率（ROA）改善等方面。 - 资产管控能力扩展
现代化的资产管理已经突破了传统工厂车间的界限，融合了运营技术（OT）、信息技术（IT）和工程系统等多个领域，形成了完整的资产管理生态系统。 - 创新技术应用
通过整合智能设备、增强现实（AR）技术和移动应用等现代化手段，企业可以开创全新的资产管理模式。 - 生态系统深度整合
借助数字孪生（Digital Twin）、数字线程（Digital Thread）等先进技术，企业能够实现更高效的跨部门协作。 - 数据价值提升
在数字化转型的助力下，传统的资产管理实践和应用变得更加高效，能够更好地支持企业经营目标的实现。
APM与工业物联网和数据科学的融合应用
先进的APM(资产绩效管理)系统通过多维度分析能力(包括诊断分析、描述分析和预测分析)，深度融入企业日常运营流程。系统内置专业知识库，帮助用户快速掌握和推广应用。通过对多个场地的数据进行综合分析，系统能够识别规律、发现改进机会，并将原始数据转化为可落地的行动建议。特别是随着生成式人工智能技术的发展，现代APM系统已具备从结构化和非结构化数据中提供精准维护建议的能力。
科学的数据分析方法
借助APM系统强大的人工智能、机器学习算法和计算机视觉技术，企业可以解答以下关键问题：
- 资产重要性评估：如何判定实物资产的关键程度？
- 资产状态把控：资产的使用历史和当前状况如何？
- 风险管理：潜在的故障模式有哪些？如何降低风险？需要投入多少成本？
- 影响评估：资产故障将对企业运营造成何种影响？
- 预防措施：应采取哪些及时行动来预防故障？
- 性能评价：资产的实际表现是否达到预期？
- 战略规划：如何制定最优的资产管理策略以实现企业目标？
- 效率提升：如何更高效地管理非关键资产，防患于未然？
- 策略优化：如何完善现有策略以更好地实现目标？
- 监控评估：是否在监测最关键的资产数据？
预测性维护的具体应用
先进的APM软件系统可通过实时数据分析为以上问题提供可落地的解决方案。其中，预测性维护（PdM）是一个典型应用场景。PdM通过整合多源数据，能够以较高的可信度对设备故障进行预测，从而让企业更加主动提升设备/资产性能绩效。
数字孪生技术的创新应用
为了充分发挥IIoT和数据科学在提升资产可用性方面的优势，企业可用APM软件来驱动数字孪生模型。数字孪生通过建立精确的设备运行模拟模型，实现：
- 设备性能实时监测
- 运行偏差分析预警
- 停机风险提前预知
- 维护模式转型升级（从故障后维修向基于状态的维护转变）
因此，建议企业及时评估现有APM战略，加大对状态监测和预测性维护解决方案的投入。这不仅有助于提升设备运行时间和使用寿命，还能有效降低维护成本，提升整体运营安全水平。
APM平台在制造业的应用
APM资产管理平台是一套面向制造企业的智能设备管理系统，它融合了工业物联网（IIoT）技术和先进分析能力，实现对设备资产的全生命周期管理。该平台通过整合企业运营技术层（OT）与信息技术层（IT）的数据，将车间现场数据与制造执行系统（MES）进行深度融合，为管理决策提供全方位的数据支撑。
核心功能
- 设备运行实时监测：平台通过智能传感器采集设备运行参数，实时监控设备状态、PLC控制事件和故障代码，并支持产品批次追溯，形成生产现场的动态可视化监控。
- 设备故障分析溯源：通过打破信息孤岛，建立统一的数据管理体系，快速定位设备停机原因，分析故障影响范围，实现异常根源的精准追溯。
- 设备预测性维护：基于设备运行历史数据库，开展设备性能趋势分析，识别潜在的停机风险，制定科学合理的预防性维护计划，有效降低非计划停机的发生。
- 智能预警分析：支持自定义分析规则配置，实时监测设备运行参数偏差，对异常工况进行提前预警，实现设备故障的预知预报，确保生产系统的持续稳定运行。
通过以上功能的综合应用，制造企业可以全面提升设备资产管理水平，降低设备故障风险，提高生产效率和设备可靠性。
