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资产管理 决策

扩充决策:当数据取代经验

这是在资产管理空间工作的迷人时期。信息技术(IT)和操作技术(OT)系统的快速发展正在为新的未来铺平道路。

在台式机、笔记本电脑、平板电脑和移动电话上,人们可以打开应用程序,使用数据进行复杂的分析和报告,记录交易,并存储知识。这个新标准继续以快速的速度发展,向一组有限的关键平台靠拢。

OT的演变是流星般的。如今,越来越多的连接设备可以监视资产状况和性能,以及操作条件。从这些设备捕获的信息可以实现操作优化。它还可以通过早期检测即将发生的故障来防止计划外的停机,允许计划纠正措施。

虽然它和OT的进步导致物理资产管理中的增量进步,但步骤变化将随着IT和OT的融合而来。机会是自动化决策和决策实现,第一步是增强决策。

从经验转向数据

当OT生态系统向IT系统提供足够的正确数据时,增强决策就成为现实,这样IT系统就可以提出行动方案的建议。一旦达到这种理想状态,数据就会驱动决策,而不是数据和经验的结合。

很可能需要一段时间的人工交互才能确保将正确的数据输入OT系统。

目前成熟的OT系统已经证明了其预测能力。这意味着它有能力预测当前的数据集将会发生什么。例如,如果在正常运行条件下检测到振动增加,则可能是资产的某些部件在退化。根据趋势,你可以预测出失败的可能时间范围。

这是一个很好的开始。但是,您需要改进诊断,这意味着,降级的原因是什么?虽然你可以通过对振动谱的详细分析得出一些选择,但仍然有几个原因可能显示出相同的峰值。

目前,OT系统的诊断能力是由主题专家根据历史数据集中的模式来识别原因。这为机器学习建立合适的模型提供了一个起点。

然而,这是非常低效的,因为它确实需要对每个单独的实现进行,并且对于多变量监控系统可能非常复杂。

主题专家的支持

重要的是要认识到OT和It系统的角色是在事件发生时提供因果数据的合格人员的支持下做出决策。这将随着时间的推移构建模型,但也允许您立即开始基于数据而不是经验做出决策。主题专家的输入用因果信息支持系统,但是你不能仅仅根据他们的经验来做决定。

同样重要的是强调原因代码的捕获。许多组织都尝试过收集有意义的数据,但都失败了。这可能是由于以下原因:

  1. 可用编码结构的系统限制;
  2. 糟糕的代码执行,例如,原因和破坏代码混在一起;
  3. 数据从未使用过,而未授权,因此它已停止作为关闭工作单的焦点。

在太多情况下,组织干脆放弃了。例如,一家大型矿业公司决定不在其企业资产管理(EAM)系统蓝图中包含原因代码,因为“反正没有人输入它们”。这类似于因为没人想用而不提供安全眼镜!如果你要进入数字时代并保持竞争力,那么容忍没有因果信息的数据是没有商量余地的。

对于OT和IT系统来说,要想真正实现操作步骤的变化,并获得更大的资产可靠性,就需要用正确的数据支持它们,从而实现决策的自动化和准确性。这就是为什么关键的因果数据现在应该是所有组织关注的焦点。