资产管理(AM)是资产密集型组织公认的价值杠杆。它包含了对可能性和行动的广泛愿景。在这种新的范式中，AM从业者需要一个新的技能、能力和工具工具箱。本文分两部分编写，将打开这个资产管理器工具箱的盖子，并深入了解其中的情况。
图1:资产生产率风险
风险与机会建模:有效的风险模型
大多数组织从企业的角度很好地理解风险。通常，存在一个企业风险部门或活动，其中广泛的组织风险被很好地识别和管理。然而，将资产生产率风险纳入风险框架还不够成熟，大多数风险矩阵都没有充分解决这一问题。通常，在编制企业风险登记册和合并资产生产率风险要素方面，概念技能不匹配。
或者，维护部门处理一个更静态的资产风险级别。这被称为临界性，它指导分配维护活动和资源，以确保适当的设备或资产可靠性。
在弥合这一鸿沟方面存在已被证明的高价值机会，创建一个将资产生产率风险纳入公司风险框架的场景，从而促进资产风险的战略协调。(要阅读关于此的更多信息，请参阅本文末尾参考资料部分中的#4。)
理解复杂性:理解复杂性理论的相关性将增加成功的机会，并建立有效的资产管理解决方案
在工业中，总是有标准化和预定义的解决方案或业务流程的推动。它们被视为复杂情况的解决方案，却没有真正理解情况复杂的原因。这些“最佳实践”通常被宣传为前进的唯一途径。然而，经验表明，在同一个组织中，每种情况都可能非常不同。复杂的系统有很多因素，增加了不确定性。
图2:Cynefin框架
当观察一个组织的具体情况时，某些特征是明显的，如果正确理解这些特征，就可以采用适当的方法或解决方案。为了协助这种评估，使用了Cynefin框架。这个决策方法是由戴夫·斯诺登和辛西娅·库尔茨在1999年开发的，在描述问题时非常有用，以便应用系统和一致的方法来评估和做出适当的决策。这种观点认为，一个简单的问题与一个复杂或混乱的问题有着截然不同的解决途径。
该框架提供了五个决策环境或领域:明显的(2014年之前被称为简单的)、复杂的、复杂的、混乱的，以及最核心的无序。这些领域帮助管理者识别他们如何感知情况，并理解自己和他人的行为。该框架借鉴了系统理论、复杂性理论、网络理论和学习理论的研究。
图3:将适当的解对齐到正确的域
经验表明，确定问题的特征为如何解决问题提供了一个明确的方法。在现实世界中，大多数问题都属于复杂的领域，试图将简单的解决方案应用于复杂的问题是注定要失败的。
其思想是，随着知识和经验在组织中(即专业知识)的增加，有一个顺时针方向的漂移，从混乱，经过复杂，再到复杂，在那里它可以被程序捕获。
大多数现代业务问题存在于复杂或复杂的领域，并最终产生许多不同的影响。容易实现的目标通常是通过系统和流程来解决的。这些项目通常是在明显的领域。当组织在树中上升到更高的位置时，它们会在不同的领域中移动，复杂性水平也会增加。
组织处理一个明显的领域问题的方式是感知、分类和响应，利用以前的解决方案或最佳实践。同样，如果一个组织解决的是一个混沌领域的问题，那么因果关系是不存在的。问题的分类和解决方案的选择并不容易。解决混乱问题的方法是行动、感知和回应。最终的决策和解决方案是基于团队在认识问题方面的经验。马尔科姆·格拉德威尔(Malcolm Gladwell)的书《异类》(Outliers)是一个很好的参考，书中提到了1万个小时的经验。
这就是为什么像资产管理系统的ISO55001这样的行业标准不能达到规定的水平。一种方法当然不能适用于所有人。同样，当组织建立资产管理系统时，组织的成熟度、情况和雄心必须反映在实现的解决方案中。当其中任何一个发生变化时，内在的过程和系统必须支持复杂的决策和调整。
图4:根据Ledet，使能者的相对贡献
图5:综合规划在资产管理中的作用
维护可靠性工具包:选择正确的改进工具
在书中，什么工具?什么时候?选择正确改善工具的管理指引，作者Ron Moore简洁地描述了维护管理/可靠性工程工具箱。本书共15章，每一章都描述了一种在适当情况下有效应用的工具。一些是技术性的，如以可靠性为中心的维护(RCM)，六西格玛和改善。还有组织元素，例如精益和全面生产维护(TPM)。
如果不提到状态监测/预测性维护工具，这个工具包就不完整，这些工具通常是任何有效维护管理策略的关键。
维护可靠性工具包应用中的一个核心知识元素来自Winston P. Ledet在杜邦的工作，他在那里模拟了许多维护可靠性促成因素的影响。他清楚地表明，其价值在于采用紧密集成的方法，在这种情况下，孤立应用的单点解决方案的贡献有限，在某些情况下甚至是消极的。
统筹规划:从大处着眼实现价值
资产经理必须做出的转变之一是能够看到大局，并确保有一种集成的思维方式来支持所有业务功能一起工作的实现。战略规划需要跨越传统的组织边界，这是一个艰巨的挑战。然而，这种联合方法的价值贡献可能是一个战略差异，其维度比许多独立的、单独的计划的贡献更大。
回顾Michael E. Porter的价值链(参见参考文献#2)，人们可以看到，一个企业的好坏取决于那些相互协调并共同工作的元素。在公司急于创建组织结构以支持业务交付的过程中，常常会产生功能竖井。尽管这些筒仓通常得到了很好的管理，并且在某些情况下得到了优化，但它们对其他功能筒仓的影响却消失了。只有在功能竖井对齐和集成时，才能进行有效的资产管理。
综合规划不仅仅是规划。它确保所有的成本、收益、风险和机会都被检查和理解。通常，只有当所有职能和部门了解他们在价值链中的角色并完全一致时，才能创造价值。在有效的资产管理交付模型中，没有部门边界，因为完全理解了如何确保业务的一致性。
在调整业务功能和部门以交付价值时，建立正确的责任和责任级别是非常重要的。
图6:将大数据集进行时域解析
数据:实现数据分析的价值
大数据、数字化和机器互联的新未来前景是热门话题。然而，当人们深入研究时，在资产管理世界中很少有真正的用例。这并不是因为前提不真实，而是存在几个明确的障碍才能转化观念，创造有形价值。
这些障碍包括但不限于:
1.认为不完整的数据或有潜在错误/不准确的数据没有价值;
2.整合和匹配不同数据集的挑战，可能是不同的数据格式;例如，将驻留在多个系统中的技术、性能和财务数据结合起来;
3.缺乏处理大数据的技能;
4.对如何处理数据以及价值实现在哪里概念化得很差;
5.管理不善的数据对信息、行动和知识管理过程的影响。
在资产管理中使用大数据的基础是找到共同基础。在大多数情况下，数据是有时间戳的，因此，寻找变化、转换和异常是在时域内完成的。图6展示了一个典型的时域数据集，它是一系列数据集的合并，以方便时间序列分析。
使用大数据工具，如主成分分析或多变量分析，人们能够创造新的知识和洞察力元素。最终，人工智能和机器学习的发展将使这些先进的分析技术融入到日常决策工具和管理人员可用的仪表板中。
许多组织正在摸索着进入大数据世界，他们的方法很幼稚，希望能偶然发现新的可操作的见解。
有效的资产管理是创造战略一致性和有形价值的整个业务活动。最重要的问题之一是能够根据现有的信息和数据做出明智的决定。这是在障碍#3中处理的，但也属于数据分析领域，并且具有所有属性，使得创建数据价值范式对资产管理非常重要。
图7:举例说明资产管理大数据中的监督机器学习实例
展望未来
资产管理专业人士必须始终记住，业务和生活是线性的。随着您在资产管理领域的成长，您对操作环境的理解也在变化和发展。您在组织中建立的资产管理体系(ISO55001)必须是一个不断发展的体系。一种方法并不适合所有人，即使在同一个组织中也是如此。
资产管理专业人员的任务是确保他们建立的任何系统、工具或过程，他们必须在实现业务目标的同时实现它们的有形价值。做这件事没有单一的方法，所以做点什么总比什么都不做要好!
参考文献
1.国际标准化组织(ISO)。ISO55000:2014资产管理。概述、原理和术语．https://www.iso.org/standard/55088.html
2.迈克尔·波特著。竞争优势:创造和保持卓越的表现．纽约:自由出版社，1998年。
3.斯诺登，大卫j和布恩，玛丽e "领导者的决策框架《哈佛商业评论》，2007年11月:第69-76页。
4.福格尔g和斯瓦特p "依赖批判性会让你的组织处于危险之中吗?《正bob体育正规吗 综合资讯常运行时间杂志》，2018年4月/ 5月。
5.福格尔，G.，斯坦德，J.和格里芬，D. "创建有效的资产管理交付模型．《正bob体育正规吗 综合资讯常运行时间杂志》，2017年6月/ 7月。
6.Fogel, G.和Kemp, T. <资产管理在受限经济中的作用>。IAM年会，苏格兰爱丁堡:2016年。
7.福格尔g和斯瓦内普尔s "第八章:从资产管理系统申报价值。”新资产管理手册．迈尔斯堡:Reliabibob综合体育网页版lityweb.com, 2014。
