先進(jìn)資產(chǎn)績(jī)效管理（APM）和資產(chǎn)投資規(guī)劃（AIP）系統(tǒng)

資產(chǎn)維護(hù)的APM工具箱方法

在其《資產(chǎn)績(jī)效管理軟件市場(chǎng)指南》中，Gartner研究描述了資產(chǎn)密集型行業(yè)在資產(chǎn)管理方面所遵循的過(guò)程。這種管理紀(jì)律從簡(jiǎn)單的維護(hù)演變?yōu)闃I(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的核心能力。Gartner認(rèn)為，APM軟件處于這一變革的核心位置，CIO必須了解新觀察到的市場(chǎng)方向，并支持這些實(shí)用的資產(chǎn)管理策略。

APM產(chǎn)品提供了許多可行的策略，可用于提高可靠性和管理維護(hù)。這些策略不應(yīng)被認(rèn)為是“好”還是“壞”，而應(yīng)被視為針對(duì)同一整體問(wèn)題的不同方法，以滿足不同情況下的需求。在維護(hù)策略路線圖中，APM的目標(biāo)是擁有廣泛的技能和工具，并將不同資產(chǎn)類別的需求與這些工具相匹配，采用工具箱方法。就像維護(hù)工人不會(huì)在每個(gè)工作中都使用一把錘子，并且會(huì)為任何給定的工作準(zhǔn)備一系列工具一樣，組織需要利用許多不同的技能和工具進(jìn)行資產(chǎn)維護(hù)。

在資產(chǎn)維護(hù)的工具箱方法中，組織應(yīng)該為其業(yè)務(wù)中的不同資產(chǎn)規(guī)劃出最佳策略。運(yùn)營(yíng)將會(huì)有在這個(gè)結(jié)構(gòu)內(nèi)落入不同類別的需求，可能會(huì)建議的供應(yīng)商不會(huì)滿足所有可能的層次和變化。因此，IT部門應(yīng)該與業(yè)務(wù)用戶一起確定一個(gè)可行的路線圖，從現(xiàn)有狀態(tài)擴(kuò)展到完整的多級(jí)能力。值得注意的是，大多數(shù)APM供應(yīng)商并不提供所有層次的APM維護(hù)策略。因此，一些組織可能需要超過(guò)一個(gè)APM產(chǎn)品，具體取決于其業(yè)務(wù)的復(fù)雜性、資產(chǎn)類型和資產(chǎn)維護(hù)目標(biāo)。

APM應(yīng)用程序可以提供不同的功能，并通常包含在軟件包的不同類別或不同模塊中。根據(jù)Gartner，表5.1列出了APM應(yīng)用程序的功能及其流程和工具，以說(shuō)明上述情況。例如，RCM功能可以被認(rèn)為是為維護(hù)資產(chǎn)和管理其風(fēng)險(xiǎn)制定適當(dāng)策略的過(guò)程或工具。

在本章中，對(duì)一些OEM軟件部門和IT公司的產(chǎn)品進(jìn)行了審查。這是一項(xiàng)旨在找到那些可以涵蓋被視為基本資產(chǎn)管理流程的應(yīng)用程序，以改善資產(chǎn)績(jī)效的練習(xí)。同樣，分析了與這些平臺(tái)實(shí)施相關(guān)的一些方面。

本章所包含的信息來(lái)自于供應(yīng)商提供的軟件信息，以及對(duì)這些平臺(tái)實(shí)施的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。

GE Digital的Predix資產(chǎn)績(jī)效管理

Predix平臺(tái)是由GE Digital開(kāi)發(fā)的。2018年12月，GE宣布將GE Digital與GE Power Digital Solutions和GE Grid Solutions合并成立了一家新公司。

GE看到了一個(gè)巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，并創(chuàng)建了Predix平臺(tái)，它可以將物理資產(chǎn)數(shù)據(jù)與強(qiáng)大的分析工具和工業(yè)應(yīng)用程序相連接，以提高資產(chǎn)的性能，降低成本并開(kāi)發(fā)新的服務(wù)。

Predix APM由Predix平臺(tái)提供支持的SaaS和本地應(yīng)用程序組成，旨在“提高資產(chǎn)的可靠性和可用性，同時(shí)優(yōu)化維護(hù)成本，降低風(fēng)險(xiǎn)，減少總擁有成本（TCO）”。該套件適用于所有OEM和所有行業(yè)，并涵蓋了工業(yè)資產(chǎn)需求的全范圍：APM Health，APM Reliability，APM Integrity和APM Strategy。

在表5.2中，第一列列出了基本的資產(chǎn)管理公司業(yè)務(wù)流程。表格的下四列標(biāo)題是Predix平臺(tái)模塊的名稱（APM Health，APM Reliability，APM Integrity和APM Strategy）。在當(dāng)前平臺(tái)結(jié)構(gòu)的這些模塊中，確定了支持關(guān)鍵資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)流程的相關(guān)應(yīng)用程序。因此，該表是一個(gè)交叉參考表，將公司的關(guān)鍵資產(chǎn)管理流程與相應(yīng)的Predix平臺(tái)應(yīng)用程序進(jìn)行了關(guān)聯(lián)。這是考慮到用戶想要擁有支持類似于第3章所描述的維護(hù)模型的基本工具包。

SAP APM解決方案

作為一個(gè)知名的全球性IT供應(yīng)商，SAP提供了APM工具。2019年第二季度發(fā)布了1905版本，包括四個(gè)模塊：

(1) 預(yù)測(cè)性維護(hù)與服務(wù)。

(2) 資產(chǎn)策略和績(jī)效管理。

(3) 預(yù)測(cè)性工程洞察力；以及

(4) 資產(chǎn)智能網(wǎng)絡(luò)。

所有這些模塊都與SAP的EAM組合集成，并在主要位于歐洲和北美的各行各業(yè)中變得流行，盡管在全球大多數(shù)地區(qū)都有存在。

這些模塊包括，例如，在SAP的資產(chǎn)策略和績(jī)效管理產(chǎn)品中的RCM。在SAP資產(chǎn)智能網(wǎng)絡(luò)中作為商業(yè)服務(wù)的協(xié)同APM，或者在SAP預(yù)測(cè)性維護(hù)和服務(wù)中部署自定義算法和用戶定義分析的功能，以及來(lái)自合作伙伴ANSYS的嵌入式模擬模型的振動(dòng)分析和模擬作為服務(wù)。此外，SAP通過(guò)SAP資產(chǎn)管理器提供離線移動(dòng)使用。

SAP提供與其自身的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以及其他第三方數(shù)據(jù)源的集成（例如，最流行的之一是OSIsoft的PI）。通過(guò)傳感器收集的數(shù)據(jù)可以加載和存儲(chǔ)在SAP HANA中，這是該公司的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。SAP的CBM功能可以通過(guò)SAP PM模塊（EAM解決方案）或通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)和服務(wù)的APM解決方案提供。在這個(gè)新的解決方案中，SAP提供了預(yù)測(cè)性分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，以及用于模擬模型的預(yù)測(cè)性工程洞察力。

產(chǎn)品接口已建立用于像SAP ERP中央組件（ECC）和SAP S/4HANA這樣的EAM，Esri之類的GIS，而對(duì)于任何AIP并未提供接口。SAP APM解決方案的系統(tǒng)集成商是知名公司，例如Accenture、Deloitte等。

西門子APM產(chǎn)品

西門子的APM產(chǎn)品在歐洲、北美和中東擁有強(qiáng)大的市場(chǎng)份額，服務(wù)于許多工業(yè)部門的客戶。西門子提供四種不同的APM產(chǎn)品，所有這些產(chǎn)品都與其MindSphere物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化平臺(tái)進(jìn)行接口，涉及多個(gè)部門：

(1) MindSphere（最新版本為2018年1月發(fā)布的版本3）。

(2) 針對(duì)發(fā)電廠的APM版本3.0，于2018年12月發(fā)布。

(3) 電力診斷中心（PDC）；

(4) 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷。

MindSphere通過(guò)其Visualizer應(yīng)用提供CBM功能，通過(guò)其Advanced Analytics應(yīng)用提供預(yù)測(cè)分析，通過(guò)其Product Intelligence應(yīng)用提供RCM，以及通過(guò)RBI應(yīng)用提供RBI。MindSphere主要作為托管解決方案部署，2018年1月在AWS發(fā)布，2018年5月在Microsoft Azure發(fā)布，2018年9月在阿里巴巴發(fā)布。還通過(guò)與Atos的合作伙伴關(guān)系提供本地版本，該版本于2018年4月發(fā)布。

針對(duì)發(fā)電廠的APM是一種用于發(fā)電的APM解決方案，是西門子MindSphere數(shù)字平臺(tái)的一部分，結(jié)合了Bentley的資產(chǎn)績(jī)效管理專業(yè)知識(shí)和西門子的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)經(jīng)驗(yàn)、艦隊(duì)數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識(shí)。預(yù)測(cè)性分析內(nèi)置于資產(chǎn)模型中，并作為起始內(nèi)容提供。

PDC產(chǎn)品是一種非常專用于公用事業(yè)的應(yīng)用程序，主要關(guān)注于檢測(cè)發(fā)電和操作設(shè)備的異常運(yùn)行條件，以提高工廠的可靠性和可用性。

西門子在所有產(chǎn)品中都提供了離線模式，并與ISO 55000和ISO 27001行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

Bentley已與西門子合作提供了一種稱為PlantSight的聯(lián)合產(chǎn)品（于2019年初推出），用于處理工藝行業(yè)。PlantSight利用西門子的MindSphere、COMOS和XHQ以及Bentley的iTwin服務(wù)、OpenPlant、AssetWise和互操作服務(wù)，提供工廠可視化和分析能力。

接口已建立，用于像SAP和Oracle這樣的EAM，但沒(méi)有報(bào)告用于GIS或任何AIP系統(tǒng)的接口。SAP APM解決方案的系統(tǒng)集成商是知名公司，如：Atos、Bentley、Deloitte、TCS、Software AG、IT Vizion等。

IBM APM組合

當(dāng)前的IBM Maximo APM組合于2018年10月發(fā)布。目前，IBM有兩款提供APM功能的產(chǎn)品：

(1) Maximo企業(yè)資產(chǎn)管理，定位于Watson IoT集團(tuán)；

(2) Maximo資產(chǎn)績(jī)效管理。Maximo APM解決方案的品牌于2019年3月更新，整合了以下內(nèi)容：

? Maximo APM—Health（原名Asset Health Insights），

? Maximo APM—Predict（原名Predictive Maintenance Insights），

? Maximo APM—Assist（原名Equipment Maintenance Assistant）。

Maximo資產(chǎn)管理產(chǎn)品提供離線使用模式，多年來(lái)已在許多資產(chǎn)密集型行業(yè)中推出了多個(gè)模塊。

Maximo APM提供基本的條件監(jiān)控、資產(chǎn)關(guān)鍵性分析、健康評(píng)估和FMECA工具。其中一些產(chǎn)品還增強(qiáng)了行業(yè)特定的包，重點(diǎn)放在能源和公用事業(yè)領(lǐng)域。事實(shí)上，Maximo APM適用于能源與公用事業(yè)（2019年1月發(fā)布的版本3.0）為公用事業(yè)設(shè)備提供了一套預(yù)測(cè)模型以及預(yù)測(cè)和AI輔助維護(hù)功能。關(guān)于RCM，IBM與MaxGrip和GE Digital合作。此外，2016年，IBM獲得了Fluke Accelix Connect2 Assets產(chǎn)品的轉(zhuǎn)售權(quán)，以將APM解決方案與工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)連接起來(lái)。

IBM Maximo APM套件與Maximo EAM和其他EAM產(chǎn)品無(wú)縫集成，作為與Esri GIS的接口，目前尚未與AIP系統(tǒng)集成。IBM套件的集成商有IBM Services、Deloitte、Capgemini和Accenture。

資產(chǎn)投資規(guī)劃（AIP）解決方案

AIP解決方案有助于重新思考資產(chǎn)策略，而不是僅僅替換資產(chǎn)。越來(lái)越多的組織面臨更加復(fù)雜的收入來(lái)源，并且在迫切需要用更少的資源做更多事情的壓力下，被迫重新考慮資產(chǎn)利用情況。AIP系統(tǒng)獲取來(lái)自EAM和APM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，主要是關(guān)于資產(chǎn)的健康狀況、關(guān)鍵性和折舊情況，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以確定支出的替代方案。AIP幫助組織做出客觀、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，以優(yōu)化成本，并在資產(chǎn)的整個(gè)投資生命周期內(nèi)盡量減少運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，從預(yù)測(cè)資產(chǎn)狀況到為修復(fù)、重新分配或替換資產(chǎn)提供資金。

對(duì)于資產(chǎn)的每個(gè)干預(yù)選項(xiàng)的及時(shí)性，或者其本身的替換，是通過(guò)經(jīng)濟(jì)分析確定的，并根據(jù)用戶定義的某些戰(zhàn)略考慮因素，如預(yù)算和監(jiān)管限制（例如，ISO 55000）。事實(shí)上，每個(gè)組織都需要一種機(jī)制來(lái)確定投資決策的價(jià)值，如果他們打算優(yōu)化他們稀缺資源的使用。

AIP解決方案試圖提供一個(gè)明確定義的價(jià)值框架，以實(shí)現(xiàn)基于價(jià)值的決策，與組織和戰(zhàn)略目標(biāo)一致，從而在整個(gè)業(yè)務(wù)范圍內(nèi)始終量化投資價(jià)值。

對(duì)于非常不同的投資提案價(jià)值的量化是困難的，可能是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。AIP解決方案開(kāi)發(fā)了一個(gè)價(jià)值函數(shù)，可以幫助簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程。組織的戰(zhàn)略目標(biāo)或目標(biāo)將被轉(zhuǎn)化為幾個(gè)可量化和加權(quán)的價(jià)值度量。這些度量，連同風(fēng)險(xiǎn)框架和財(cái)務(wù)參數(shù)（如通貨膨脹率、貼現(xiàn)率）一起，被用來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)公平反映組織將如何評(píng)價(jià)每個(gè)提議的投資所聲稱的利益的函數(shù)（見(jiàn)圖5.1）。

在當(dāng)前時(shí)代，對(duì)于固定資產(chǎn)的維護(hù)和資本投資比以往任何時(shí)候都更加關(guān)鍵。資本密集型資產(chǎn)公司的高管必須做出許多決定，這些決定可能會(huì)極大地影響公司的收入和支出，無(wú)論是中期還是長(zhǎng)期。

當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)下滑使得在確定資產(chǎn)投資策略并評(píng)估其相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)方面幾乎沒(méi)有任何余地。因此，擁有AIP類型的應(yīng)用程序來(lái)支持這些流程，并盡可能地完善決策是很重要的。像Copperleaf或Cosmo Tech這樣的軟件提供商正在市場(chǎng)上產(chǎn)生影響，他們的解決方案變得越來(lái)越少地針對(duì)受監(jiān)管行業(yè)，而迅速擴(kuò)展到相鄰的資產(chǎn)密集型工業(yè)領(lǐng)域。

在接下來(lái)的章節(jié)中，將審查各種這些解決方案。意圖并不是在它們的元素內(nèi)容上精確，而是提供它們用于優(yōu)化的工具和與其他AM系統(tǒng)可能性的集成的概述。

Copperleaf 決策分析

總部位于加拿大溫哥華的Copperleaf?為管理關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施（電力、天然氣、水、政府、石油和天然氣、交通運(yùn)輸以及其他基于資產(chǎn)的行業(yè)）的企業(yè)提供軟件解決方案，增強(qiáng)他們的決策分析能力。

Copperleaf Suite 將資產(chǎn)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)信息相結(jié)合，以增強(qiáng)長(zhǎng)期規(guī)劃、預(yù)算編制和預(yù)測(cè)決策，使組織能夠最大化投資組合的價(jià)值，并推動(dòng)戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

該解決方案包含一系列不同的建模能力，可分為兩個(gè)部分：資產(chǎn)管理部分和投資部分。

? 資產(chǎn)管理模型包括一整套先進(jìn)的資產(chǎn)建模功能，例如：

– 能夠定義任何類型的退化曲線（條件 vs 時(shí)間和故障概率 vs 時(shí)間），例如，具有大小和形狀參數(shù)的韋伯分布。

– 在組件級(jí)別計(jì)算狀態(tài) / 故障概率 / 健康得分 / 健康指數(shù)，并對(duì)資產(chǎn)集進(jìn)行自動(dòng)聚合。

– 對(duì)相鄰不同資產(chǎn)的退化依賴性和影響進(jìn)行建模的功能。

– 等等。

? 投資績(jī)效模型：包括以下功能：

– 投資績(jī)效預(yù)測(cè)：能夠預(yù)測(cè)投資組合的最可能實(shí)際執(zhí)行情況及其與原始計(jì)劃的偏差，以及基于項(xiàng)目/投資執(zhí)行的歷史數(shù)據(jù)使用蒙特卡洛模擬的不確定性區(qū)間。

– 等等。

目前，Copperleaf?解決方案基于先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和優(yōu)化算法（MILP型線性優(yōu)化：混合整數(shù)線性規(guī)劃），提供市場(chǎng)領(lǐng)先的性能。這適用于投資部分和資產(chǎn)管理部分。例如，預(yù)測(cè)分析模塊可以提供對(duì)任何資產(chǎn)的最佳干預(yù)順序，考慮到其完整的生命周期。

近年來(lái)，Copperleaf已經(jīng)決定大力增強(qiáng)整個(gè)Suite的AI/ML能力，現(xiàn)在已經(jīng)成為產(chǎn)品路線圖的主要工作方向之一，并且已經(jīng)有一些新模塊可供使用。

Copperleaf Asset通常不作為資產(chǎn)主數(shù)據(jù)，而是從EAM導(dǎo)入資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)信息，但在許多情況下，它作為與條件/風(fēng)險(xiǎn)建模相關(guān)的屬性或特征的主數(shù)據(jù)（例如，每種資產(chǎn)的退化曲線和使用壽命、環(huán)境后果/安全性/供應(yīng)可靠性的價(jià)值、對(duì)每種資產(chǎn)類型的每種干預(yù)的單位成本等）。

Copperleaf軟件可以在客戶的IT基礎(chǔ)設(shè)施上部署（使用應(yīng)用服務(wù)器/標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，無(wú)需特殊要求），也可以在內(nèi)部客戶云上部署（在亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、Azure等上），也可以在Copperleaf自己的云上部署（在AWS上）。

Cosmo Tech的混合方法

Cosmo Tech是ENS Lyon的一個(gè)分支機(jī)構(gòu)，由Michel Morvan和Hugues de Bantel于2010年創(chuàng)立。它被認(rèn)為是工業(yè)系統(tǒng)建模、仿真和優(yōu)化的世界參考。他們的產(chǎn)品戰(zhàn)略基于數(shù)字孿生的構(gòu)建，這使他們在產(chǎn)品概念和市場(chǎng)提供方面與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手不同。公司的理念是通過(guò)數(shù)字孿生支持戰(zhàn)略層面的決策過(guò)程。它提供了在實(shí)施之前對(duì)客戶行動(dòng)計(jì)劃進(jìn)行虛擬測(cè)試的能力。這些模型旨在幫助獲得最佳和可執(zhí)行的策略，并能夠透明地制定操作計(jì)劃。其主要客戶在制造業(yè)、汽車業(yè)、能源和交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域。

Cosmo Tech的專有復(fù)雜系統(tǒng)建模語(yǔ)言（CoSML）是模擬物理資產(chǎn)、工業(yè)系統(tǒng)、程序和流程的核心。CoSML代表一個(gè)真實(shí)系統(tǒng)，參考了該系統(tǒng)的四個(gè)關(guān)鍵組成部分：實(shí)體、層次結(jié)構(gòu)、相互作用和動(dòng)態(tài)。

作為其Cosmo Tech資產(chǎn)解決方案的一部分，該公司開(kāi)發(fā)了一款A(yù)IP應(yīng)用程序，允許創(chuàng)建特定基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字孿生：即獲得所有操作系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)副本，包括物理資產(chǎn)、限制、流程和策略、人力資源和法規(guī)限制。從那時(shí)起，可以進(jìn)行模擬以評(píng)估所選計(jì)劃期間的不同資產(chǎn)投資和更換選項(xiàng)。該應(yīng)用程序允許操縱關(guān)鍵因素，如預(yù)算、配置、資產(chǎn)的關(guān)鍵性、退化模型、維護(hù)頻率、技術(shù)位置的變更、法律等。這顯然是一個(gè)旨在管理業(yè)務(wù)資產(chǎn)組合復(fù)雜性的應(yīng)用程序，它可以呈現(xiàn)在不同債券水平獲得的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果。這是一個(gè)旨在在短期、中期和長(zhǎng)期內(nèi)提供對(duì)最佳資產(chǎn)更新和投資計(jì)劃更有信心的工具。

Cosmo Tech的解決方案從一開(kāi)始就探索了模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合。他們的模擬數(shù)字孿生解決方案使得對(duì)于最復(fù)雜的工業(yè)問(wèn)題來(lái)說(shuō)，這種混合方法是可操作的。從模擬結(jié)果中訓(xùn)練簡(jiǎn)化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可能性，或者通過(guò)模擬解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型檢測(cè)到的相關(guān)性，結(jié)果是一種非常強(qiáng)大的混合建模方法，可以利用每種數(shù)字技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。事實(shí)上，這種混合方法正在成為科學(xué)界的一個(gè)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。麻省理工學(xué)院、OpenAI和德國(guó)Fraunhofer機(jī)器學(xué)習(xí)中心等研究組織已經(jīng)在探索這條道路。