AI 驱动的运营智能平台，用于资产绩效优化
从被动维护转向 AI 驱动的运营决策
IBM Maximo Asset Performance Management 通过资产健康监测、可靠性工程、预测性分析和 AI 嵌入的决策支持，扩展了 Maximo 的企业资产管理能力。通过将资产洞察直接连接到维护执行，Maximo APM 帮助组织识别新兴风险、预测故障、优化维护策略，并在中断发生之前优先安排纠正措施。
维护和可靠性团队可以在统一平台内超越被动维护，实施基于状态的、预测性的、以可靠性为中心的和规范性的维护策略。
更早检测退化，在故障影响运营之前进行预测，并优先安排正确的维护行动。提高可靠性，降低运营风险，让关键资产运行更持久。
通过数据驱动的维护和更换决策，最大化关键资产的价值。利用资产健康、风险和绩效洞察，优化生命周期策略并延迟不必要的资本投资。
根据资产状况、故障风险和关键性对维护进行优先级排序。减少不必要的维护活动，优化人力和备件使用，提高维护有效性。
利用状态监测、可靠性洞察和预测性维护来优化资产性能和能源效率。减少浪费，延长资产寿命，并提高运营中的资源利用率。
AI 驱动的洞察提升每一项维护策略
IBM Maximo APM 将 AI 直接嵌入维护和可靠性工作流，帮助团队了解资产状况、排查新兴风险、加速可靠性工程流程，并为维护行动排定优先级。AI 辅助功能无需专业的分析专长，即可帮助可靠性和维护团队更快地从洞察走向行动。
Maximo Condition Insight 可将实时和历史资产数据转化为清晰、可操作的建议，从而增强 APM 项目。它能呈现健康趋势、识别异常，并支持规范性维护决策——所有这些均在 Maximo Application Suite 内完成。
交互式演示
专为现代维护运营而设计
基于状态的维护 (CBM)
利用运营、IoT、巡检、维护和质量数据，实时监控资产健康。将领先和滞后指标整合为综合运行状况评分，帮助维护团队在性能受到影响之前识别退化、检测异常并优先关注。获取企业范围内资产状况的当前视图，将资源集中在最需要的地方。
预测性维护 (PdM)
不只是了解当前资产状况，更要预测未来绩效。通过利用历史资产健康数据、运行条件、故障模式和机器学习模型，组织可以预见潜在问题，并估算资产何时无法保持最佳性能。在故障发生前进行预测，在最有效的时间安排干预，以最大限度降低风险、停机时间和维护成本。
以可靠性为中心的维护 (RCM)
基于资产关键性、故障模式、业务风险和运营影响，制定并实施维护策略。使用成熟的可靠性方法标准化维护决策，并根据实际绩效数据持续优化策略。使维护活动与业务目标保持一致，同时提高可靠性、安全性和资产可用性。
规范性资产智能
将资产健康洞察、预测性分析、维护历史、可靠性策略和运营环境与人工智能驱动的建议相结合，指导决策。从发现问题进阶到理解最有效的应对方式。通过情境智能增强维护团队，帮助确定行动优先级、评估权衡，并做出更快、更明智的决策。
面向资产绩效管理的 AI 智能体
IBM Maximo 正从传统的预测性维护向 AI 原生的运营决策支持演进。
直接嵌入维护和可靠性工作流的 AI 智能体，帮助组织降低决策复杂性，提高运营一致性，并加速资产生命周期中的行动。
快速分析资产数据、策略、工单历史、警报和仪表趋势，以解释资产状况、识别退化模式并推荐行动。
通过 AI 辅助建议帮助团队构建 FMEA、维护策略和缓解工作流，加速可靠性工程。
根据已知故障模式和资产历史，为警报提供上下文诊断和推荐的维护行动。
