资产绩效管理（APM）是一种管理除传统资产可靠性和可用性目标外还优先考虑业务目标的资产的方法。APM已成为工业公司资产管理数字转型的主要推动因素。vwin德赢手机官网现代APM将传统的资产管理实践与新的数字技术相结合，可靠性，维护执行和业务绩效的转型进步。
业务目标：通过资产和风险管理中的数字转型，以及资vwin德赢手机官网产可用性和正常运行时间的改进，用户在提高客户满意度与准时交付和质量提高客户满意度。APM涉及人员，流程和技术，以改善高度收入和物理资产的长寿，以减少运营成本和业务风险的现金。APM帮助保证资产具有所需的能力，以满足今天的动态业务和生产目标，以满足客户满意的适用于准时交付和产品质量。这种APM方法成为系统地改善正常运行时间，平均修复（MTTR），资产寿命，准时出货量，质量/产量和安全性的键的指标。这些指标的成功导致行政指标的改进，如收入，保证金，客户满意度，过程中的工作（WIP）库存，以及资产回报（ROA）。
APM通过同步资产生命周期管理功能，可提高物理资产的可靠性和可用性，包括可靠性，维护，检查和信息管理。APM旨在优化其运营生态系统中物理资产的性能，通常在整个资产生命周期内使用数字线程，支持资产和资产组的数字双胞胎，支持连接的工人以及零件和服务提供商网络。
具有先进分析的事物（IIOT）的工业互联网（IIOT），为提高工业资产的可靠性提供了新的机会，使所有者运营商能够进入没有计划生育的停机时间，许多人认为是维护和运营的最终目标。
预防性维护假定随着年龄或使用而增加的故障模式。不幸的是，这仅适用于资产的18％。其他82％的资产显示随机故障模式。相比之下，预测维护（PDM）方法采用近实时设备和过程数据来预测失败。PDM将多个数据源与分析相结合，以预测具有更高程度的置信度和低误报的故障。
主动维护的典型效益包括改进的正常运行时间，资产寿命，维护成本控制和安全。工业组织应审查其资产管理战略，并考虑采用条件监测和预测维护解决方案。ARC Advantory Group建议用户考虑使用分析的主动维护的试点项目 - 特别是对于复杂的资产或通用资产类型。
将IoT与分析和自动化业务流程结合起来，使得新的维护效率和成熟度更高。IOT允许组织减少与手动检查相关的数据质量问题并转移到自动数据收集。这极大地提高了数据数量和完整性，实现了新的维护策略。ARC将维护成熟度分为五种类型或水平：无功，预防，条件，预测性和规定性。
战略 |
描述 |
资产属性 |
汽车类比 |
反应 |
跑到失败，然后修理 |
失败不太可能，容易固定/替换，或非关键 |
收音机 |
预防性 |
在固定时间或循环间隔中服务 |
失败的概率随资产使用或时间增加 |
每5,000英里更换发动机油 |
状态监测 |
使用单个数据值的错误趋势或其他规则的逻辑警报 |
部件故障级联落入大量亏损的资产 |
油压，冷却剂温度指示器 |
| 预测（PDM） | 设备特定算法或机器学习。多变量 | 意外停机业务影响的关键资产 | 电动汽车电池管理系统 |
规定的 |
模型和知识库识别问题和该做什么 |
需要高级技能的复杂资产 |
经销商级诊断设备 |
