IBM-新型互联资产模式：如何运用智能资产、机器学习和数字孪生，提高运营效率，增强业务连续性-2020.9-12页_763kb

新型互联资产模式总结

核心内容

随着智能资产、机器学习和数字孪生技术的融合，企业正在向一种全新的资产运营模式转型。这种模式不仅提升了运营效率，还增强了业务连续性和资产可靠性。通过实时数据采集和分析，企业可以更精准地预测设备故障、优化维护策略，并实现更高的生产力和安全性。

主要观点

• 智能资产与技术融合：数字孪生技术与AI、IoT和数据分析相结合，为企业提供了前所未有的洞察力，使运营决策更加科学和精准。
• 提升业务弹性：通过实时数据和预测性分析，企业可以更快地响应变化，避免业务中断，提升整体运营的适应能力。
• 精准维护替代被动维护：传统的基于时间的预防性维护已不再适用，企业应转向基于数据和AI的精准维护（循证维护），以减少不必要的维护活动，提高资产性能。
• 数据驱动的决策：企业需要从海量数据中提取有价值的信息，用于优化资产生命周期管理、降低运营成本和提升可靠性。
• 数字孪生的作用：数字孪生技术不仅能够反映物理资产的运行状态，还能用于模拟潜在故障、预测维护需求，从而支持主动管理。

关键信息

1. 互联资产的现状与趋势

• 越来越多的高价值物理资产（如制造设备、燃气轮机、电力变压器）实现数字化互联互通。
• 这些资产持续产生实时数据，为优化运营和维护提供了基础。
• 互联传感器和终端数量预计将在未来突破210亿。

2. 智能维护模式的优势

• 提高可靠性：通过AI和数据分析，企业可以更准确地预测设备故障，提升无故障运行率。
• 降低维护成本：精准维护可减少30%以上的非必要维护活动，避免因人为错误导致的额外宕机。
• 提升效率与安全：远程监控和自动化流程减少了人工干预，提高了作业效率并保障了员工安全。
• 支持企业转型：通过智能资产运营，企业可以实现从传统模式向更高效、更经济、更弹性的运营模式转变。

3. 行业案例

• Sandvik Mining and Rock Technology：利用AI、IoT和预测性分析技术，实现设备性能提升25%-30%，提高地下作业的可视化和安全性。
• Schiphol机场：通过数字资产孪生技术，优化日常运营，提高故障预测能力，节省时间和成本。

4. 技术与人才挑战

• 企业面临缺乏高技能互联预测性维护人才的问题，尤其在关键设备维护领域。
• 新一代技术人员需要具备跨领域的知识和技能，能够利用AI和IoT工具进行高效维护。
• IBM提供IoT数据和AI分析工具，帮助技术人员掌握维护策略和执行方法。

行动指南

为实现新型互联资产模式，企业应遵循以下原则：

1. 采用分析方法：不仅安装传感器，更要通过数据分析提取有价值的信息，优化流程和系统。
2. 建立全面连接：利用预防性、预测性和说明性维护措施，延长资产寿命，提高可靠性。
3. 了解现有设备：掌握资产的风险和影响，制定有针对性的优化策略，提升整体资产性能。

专家团队

• Joe Berti：IBM应用产品管理副总裁，强调将数字数据整合到维护运营中，有助于降低成本和提升企业规模化运营水平。
• Kay Murphy：IBM全球资产优化服务负责人，指出企业需为新员工提供培训和支持，以应对高技能人才短缺的问题。
• Terrence O'Hanlon：ReliabilityWeb.com等平台的CEO，强调维护与可靠性应区分开来，倡导基于数据的精准维护方式。

参考资料

• IBM商业价值研究院报告：《智能运营，优势尽显：全球最高管理层调研之首席运营官洞察》
• Reliabilityweb.com：《A New Digitalization Strategy Framework to Advance Reliability and Asset Management》
• Network World：《What is a digital twin and why it's important to IoT》
• Sandvik Mining and Rock Technology 案例研究
• Schiphol机场数字化转型实践

结论

新型互联资产模式通过融合智能技术与数据分析，正在重塑企业资产管理和运营方式。它不仅提升了设备的可靠性与效率，还为企业带来了更高的经济效益和运营灵活性。未来，企业需要积极拥抱这一转型，培养相关人才，建立数据驱动的维护体系，以在日益复杂的运营环境中保持竞争优势。