原文：The CEO’s Guide to Generative AI: Physical asset management | IBM
智能预防：杜绝设备意外停机
制造企业长期以来都在与设备故障和计划外停机作斗争。如今，得益于生成式人工智能技术的快速发展，企业管理者终于找到了应对这一顽疾的有效方案。
生成式人工智能具备自主学习、自动监控和智能维护等特性，正在彻底改变传统的资产管理模式。对企业而言，这项技术能有效减少因停机造成的各类损失，包括生产效率下降、营收受损以及企业声誉影响等。
这种智能系统能够对设备传感器数据、历史维护记录和运行环境参数进行深度分析，展现出明显优于人工管理的效果。它具备更强的预测能力，可以帮助维护团队及早发现潜在故障，有效防范可能导致生产中断的突发事件。
除了提升经营效益，生成式人工智能还能助力企业实现环保目标。配备这一技术的设备可以自动调整运行参数，通过智能排产和运行模式优化来降低能耗，既减少了环境负荷，又降低了设备磨损。这使企业能够在提高运营效率和设备可靠性的同时，更好地履行环保责任，在竞争日益激烈的市场中保持可持续发展优势。
1. 可视性 + 生成式AI
生成式人工智能为资产管理创造新价值
管理者可以实时掌握资产运行状态，提前预知可能发生的故障并采取防范措施，有效避免生产中断。
这一技术变革的影响力已得到广泛认可。据调查，超过七成的企业高管认为生成式人工智能从根本上改变了其资产管理方式，同样比例的高管表示这项技术大幅提升了实物资产管理在企业战略中的地位。
通过开展主动维护来提高设备可靠性，企业能够挖掘更多效率潜力，提升生产力和盈利能力。深入了解实物资产的真实价值，有助于企业制定更具竞争力的经营策略。
绝大多数高管都认为人工智能在资产决策中的作用日益突出。72%的高管预计人工智能将对其资产投资决策产生重大影响，例如在设备维修还是更新的选择上提供决策支持。未来两年内，68%的高管计划运用人工智能评估单项资产折旧情况，77%的高管希望借助人工智能对整个资产类别进行评估。这种精细化的分析能力将为管理决策提供更可靠的数据支撑，持续提升企业实物资产的价值。
延长资产寿命
通过将人工智能深度融入实物资产管理，企业能够实现前瞻性维护、优化运营流程，显著提升资产可靠性和投资回报。主要策略包括:
- 运用智能传感与机器人技术，在设备中植入AI系统，持续监测并优化资产使用效率，最大化投资回报周期。
- 打造新一代智能化资产管理平台，使其成为企业的”智能触角”，实现设备资产的自动化监控与及时响应，在故障发生前主动预警。
- 增强预测能力：利用先进AI技术深入分析历史数据，识别故障根源，基于实时设备状态制定精准的预防性维护方案，替代传统的固定周期维护模式。
- 深度挖掘：必要时通过生成合成数据集扩充训练样本，持续优化AI模型性能，发现提升资产效能、可用性与降低损耗的新机遇。
2. 自动化 + 生成式AI
资产智能化自主管理
随着生成式AI技术的快速发展，资产管理正在迈向全面自动化的新阶段。虽然某些领域仍需人工参与，但日常维护已逐步实现智能化自主运作，充分释放企业资产网络的潜在价值。
数据显示，76%的企业管理者预计在2026年前借助Gen AI技术从互联的资产管理模式中获得显著收益。以公用事业行业为例：67%的企业正整合IT/OT架构，与生态伙伴共同实现战略目标；62%已建立主动沟通机制，确保生态系统各方及时获取并响应关键信息。
人工智能在资产管理领域的应用前景令人期待。77%的高管预测，到2026年互联资产将实现AI赋能的自主决策。约75%的管理者期望通过AI技术实现异常检测、维护调度和资产组合的全方位监控。
这种智能化管理模式具体如何运作?
AI系统能从海量数据中捕捉人类易忽视的细微模式和异常，实现预防性干预。通过分析历史故障案例及影响，为管理决策提供科学依据。71%的高管计划在两年内部署这项技术。
在维护效率方面，AI将显著简化传统人工流程。69%的高管表示，未来两年AI将自动生成维护指令；74%认为它将实现预防性维护的智能调度；76%期望通过AI提供维护建议、规划工单并处理服务需求。
打造具有自我意识的智能设备
为突破传统预测性维护的局限，我们需要构建具备自我监控和维护能力的智能资产网络。这种网络能在合作伙伴生态系统中实现高效的状态通信和协同优化。主要实施策略包括:
- 通过将机器人、智能传感器、无人机和物联网设备与新一代智能助手系统深度融合，打造高度协同的智能资产网络。这种整合不仅提升了供应链各环节的透明度，还为资产管理带来前所未有的智能化水平。
- 智能预警系统的部署使设备能够主动发现并报告潜在问题。借助先进的人工智能技术，系统可以自动完成基础故障诊断和处理,显著减少技术人员的现场工作负担。
- 在边缘计算与混合云平台的支持下，建立起覆盖全生态系统的协同智能网络。这种架构能够实时收集和分析监控数据,推动整个资产管理体系向智能互联和预测性维护方向升级。
- 通过将人类专业经验与人工智能的计算能力相结合，实现维护任务的智能调度和优先级管理。AI助手可以为技术人员提供精准的问题诊断信息，大幅提升故障处理效率。
3. 可持续发展+生成式AI
全生命周期的绿色资产管理
通过整合和分析多源数据流，我们可以发现并实施切实可行的优化方案，在提升资产性能的同时实现可持续发展目标。通过构建精确的资产关联网络可视化模型，开展深入的情景模拟分析，制定科学的可持续发展战略，最大限度降低环境影响。
环境保护理念已成为资产设计创新的核心驱动力。利用先进的数据模拟技术，我们可以准确预测和评估不同设计方案的环境表现，同时积极探索具有优异性能的环保新材料。通过建立有效的激励机制，表彰在可持续设计领域做出突出贡献的设计师和工程师。
生成式AI技术的应用使我们能够对来自传感器、无人机和物联网设备的海量数据进行深度挖掘，获取关键洞察，持续优化资产在能源使用、水资源消耗、废弃物管理和碳排放等环境关键指标的表现。
通过构建完整的闭环反馈机制，实现资产运营数据与可持续发展目标管理团队的无缝对接。配备智能AI辅助工具，帮助团队快速识别潜在问题并制定精准的改进措施，确保组织始终坚持可持续发展方向。
研究数据来源说明:本报告的研究数据基于IBM商业价值研究院联合牛津经济研究院和APQC开展的两项专项调查。首项调查于2024年7-8月进行,针对100位美国企业高管,聚焦生成式AI在实物资产管理领域的应用前景。第二项调查面向全球电力公用事业领域的105位高管,重点考察其机构在2023年清洁电气化方面的发展水平与成熟度。
