什么是企业资产管理 (EAM)？

EAM 可视作企业资产生命周期管理 (ALM) 策略的延伸。它通过部署特定技术、系统与程序来支撑组织更广泛的 ALM 框架，同时整合工作管理、能源管理、资产维护、规划和调度、供应链管理以及环境、健康和安全 (EHS) 等要素。

如果缺乏全面的 EAM 框架，组织将面临服务中断和设备故障风险加剧、以及业务流程可见性受限和效率降低等问题。这些隐患会迅速累积。根据 2024 年 Splunk 报告显示，《福布斯》全球 2,000 强企业（按销售额、利润、资产及市值评选的全球最大规模企业）因停机造成的年均损失达 2 亿美元，占其总利润的 9%。

EAM 在治理和安全方面也发挥着重要作用。医疗保健、航空航天和公用事业等受严格监管行业的企业通常需要遵守更严苛的 EAM 合规协议。例如，美国境内的制造商必须遵守特殊的工作场所安全和供应链尽职调查法，这些法律要求其接受定期审计和检查、监控环境影响并跟踪设备状况和性能。

在物联网 (IoT) 时代，从阀门到车辆等所有设备都由传感器和系统连接，高级分析和人工智能平台提升了 EAM 的精准化水平。由此输出的洞察分析可以帮助企业改进决策、提高效率并最大限度发挥投资价值。

资产几乎涵盖维持生产、服务和运营所需的任何设备，如建筑和设施、硬件和机械、运输车队、制造设备和能源基础设施。如今，许多 EAM 策略还延伸至无形资产，包括应用程序、软件、专利和商标。根据咨询公司 Brand Finance 的数据，2024 年全球无形资产价值已达 79.4 万亿美元，创历史新高，同比增长 28%。

虽然 EAM 在传统意义上仍在本地运行，但企业越来越依赖基于云的 EAM 软件来维护资产并优化其利用率。基于云的解决方案可支持组织实时调节资产配置，精准调整规模，分析可靠的利用率数据并整合多个架构和地理位置。根据 Fortune Business Insights 的数据，预计到 2032 年，EAM 市场规模将增至 137 亿美元，年增长率则将达到 10.9%。

EAM 通常与计算机化维护管理系统 (CMMS) 相关联，但仔细对比就会发现二者存在关键差异，尤其是其范围。

虽然 EAM 涵盖从采购到处置的完整资产生命周期，但 CMMS 重点关注维护阶段的资产绩效。换句话说，CMMS 通常只是 EAM 系统中的一个组成部分，其功能范围相对有限。EAM 起源于 20 世纪 90 年代的 CMMS，随着企业对资产维护提出更全面、跨职能的战略需求而逐步发展。

CMMS 通常采用集中式数据库的形式，维护和运营团队可以在此访问系统中各项资产的相关信息。通过这一中央存储库，团队可以处理工单管理、预测性维护、库存管理和审计任务。如今，维护部门已实现多项流程的自动化，从而提高其速度和准确性。

与 CMMS 不同，EAM 系统通过分析长期价值和生命周期成本等因素，更全面地了解企业的资产。例如，虽然 CMMS 重点关注资产的物理状况和性能，但 EAM 可能还会考虑采购新资产或淘汰过时资产对组织财务健康状况有何影响。EAM 涉及多个部门和职能（而不仅仅是维护团队）间的协作，更适用于监控不同环境和架构的资产。

资产绩效管理 (APM) 可以视作对 CMMS 的现代重构或演化。与 CMMS 一样，其范围相对狭窄，侧重于资产维护和优化。然而，与传统方法相比，它采用高级分析、数字孪生体和机器学习，不仅能评估当前资产的健康状况，还能更准确、更精准地预测其未来性能。

资产生命周期管理 (ALM) 是一项高级战略，它确立了一系列目标，例如提高效率和延长资源寿命，以优化组织的资产利用率。与此同时，EAM 深入探讨了企业为实施其 ALM 战略而采取的实用步骤，包括使用哪些服务、工具和框架来维护和优化其资源。

企业资源规划 (ERP) 的范畴比 ALM 更广，它涵盖所有业务运营，而不仅局限于资产生命周期相关环节。企业资产管理通常只是整体 ERP 战略的其中一个要素。

ERP 的主要优势之一，在于它可以通过集中式界面整合整个组织的数据，以实现公开访问。ERP 数据库包含与组织资产相关的数据和资源，员工还可以访问人力资源（薪资、绩效基准和培训资源）、财务（预算、预测工具和费用跟踪）、销售（客户数据、潜在客户跟踪和订单履行）等模块。

组织通常按多个阶段构建和完善 EAM 系统，从基本资产跟踪入手，然后转向更先进、计算复杂度更高的维护策略。常见步骤包括：

• 规划：评估组织的维护需求范围，定义目标和关键绩效指标 (KPI)，与利益相关者协商并选择合适的 EAM 软件解决方案。
  
  
• 数据准备：收集、整合和标准化整个组织的资产数据。识别无法访问、不兼容或已损坏的数据，并填补信息空白。
  
  
• 职责分配：定义各团队负责维护的资产范围。在团队间设定明确的界限，同时在整个组织内构建开放的沟通渠道。平衡各部门间的工作量、日程安排和资源。
  
  
• 发布：部署系统、评估技术挑战和微调流程，以提高运营效率、合规性和可持续性。
  
  
• 完善：迭代 EAM 程序以简化维护运营。逐步实施先进的框架和技术，例如自动化、机器学习、IoT 整合和虚拟资产模拟。

许多企业仍处于全面部署 EAM 框架的过程中。根据 2023 年 IFS 报告，大约 15% 的企业目前采取“被动式”资产管理方案，即等待设备出现故障后才进行修复或更换。约 62% 的企业已部署更复杂的系统，至少具备一定程度的资产故障预防能力。

据估计，12% 的企业采用高级维护战略（例如基于状态的维护 (CBM) 和风险评估）来主动维护设备和资产。这些系统超越了标准化维护计划的范畴，可根据实时指标识别易损资产，从而提高可见性和控制力。

EAM 非常重要，因为它可以帮助组织跟踪、评估、管理和优化资产质量和可靠性。各类组织通常需要管理数百、数千甚至数百万的资产。

统一的 EAM 战略可以帮助资产密集型行业的企业在其生命周期内主动维护设备和资源，避免在设备故障与失灵时仓促应对。EAM 实践通过以下方式，帮助维护团队更有效地控制复杂环境：

许多 EAM 系统通过 CMMS 向维护管理人员提供资产位置、所需维护内容、指定负责人及作业时间等信息。CMMS 数据库通常包含关键资产的历史信息，以及显示其当前状态的实时数据和对其未来性能的预测。这一集中式方案可提高资产信息对所有利益相关者的可追溯性和可访问性。

企业资产管理软件通常具备预防能力，可帮助组织维护设备以实现稳定、持续的运营。传统的 EAM 平台可以根据历史趋势标记特定资产何时需要维修或更换。同时，现代系统采用传感器、数据分析和其他机制来实时监控个别资产的磨损迹象。

例如，每当计算机的电池容量达到 25% 时，维护团队就会收到警告，表明需要更换电池。这些主动措施有助于确保合同合规性（与特定资产相关的条款和条件保持一致），并预防可能干扰核心运营的服务停机等问题。

远程监控工具通常利用 AI 来检测数据异常和监控行为模式，可针对资产的当前状态和预期状态提供切实可行的洞察分析。这些工具能够跨部门和信息孤岛汇总数据，从而实现更准确、更全面的警报并增强决策能力。

这种监控方案还延伸至系统配置，以确保老化架构得到定期升级和维护。组织可通过多种方法监控资产，包括支持 Wi-Fi 的跟踪、二维码、GPS 和射频识别标签。

部分 EAM 系统包括内置风险管理工具，可预测设备故障并提供防范措施建议。例如，EAM 软件可识别中央大型机中的漏洞，提醒企业设置备份。如果原始大型机掉线，冗余大型机则可及时接管。

风险评估还可以识别与网络安全、合规性、安全、可持续性和预算相关的威胁。IoT、机器学习和高级分析可以强化监控实践，并提升其准确性和稳健性。例如，人工智能驱动的资产跟踪和可追溯性使用高级算法来预测排放模式、设备状态和其他指标，从而帮助企业满足日益复杂的环境、健康和安全 (EHS) 要求。

借助从分析和诊断工具收集的历史数据和实时数据，可以提升实物资产的可用性、可靠性，并延长其使用寿命。EAM 系统可帮助组织制定维护成本和更换相关的数据驱动型决策，以最大限度提高投资回报。

例如，企业可能判定每三个月对某台机器实施一次维护，即可将其寿命延长数年。反之亦然：如果减少维护或更换频率对资产端到端生命周期的影响微不足道，企业就可以采用相应措施。

EAM 建立单一系统来管理几乎所有的资产类型，从而实现组织级连续性。该战略围绕共同的数据管道和资源利用率目标调整团队进度，有助于确保各部门在制定资产战略时采用相同的指标。

虽然资产管理解决方案因组织的具体目标和优先事务而存在显著差异，但高效 EAM 战略的核心支柱通常包括：

EAM 平台可集中管理和跟踪维护活动，包括计划内和计划外任务，贯穿最初申请到完成的全过程。EAM 工作流还涉及实际报告，或持续记录资产生命周期内的收入和支出情况。

高级 EAM 战略旨在从纠正性维护（在问题发生后进行维修）转向预防性维护（按计划提前进行维修），最终实现预测性维护（因数据表明即将发生故障而进行维修）。

EAM 系统可能会借助甘特图（可直观呈现项目时间表的条形图），以图形方式展示工单和预防性维护计划。这类系统还可以自动执行维护计划和分配，确保调度员能够优先处理更紧急的任务。

EAM 平台通常借助 IoT 技术和高级分析，将资产及其维护材料整合到供应链中。此类平台还能管理零部件和关键组件的库存，以便在发生故障时迅速更换资产。最后，它们还能持续监管供应链，以预防瓶颈和短缺问题。

EAM 系统通过事件分析、纠正措施可追溯性和变革管理，确保组织遵循健康与安全法规。它们通常采用完善的报告策略来记录安全漏洞、治理问题和 EHS 冲突。它们还能设置详细的防护措施，以便团队围绕共同的规则和策略进行协调。

EAM 平台可读取仪表数据、条形码和射频信号以获取电子签名，助力实现远程监控和监督。它们还可以利用移动设备的摄像头和语音转文本等功能，优化信息收集和协作能力，并实现离线工具访问。

EAM 系统可运行描述性和诊断性分析（通常由 AI 提供支持），以获取对低效问题根本原因的运营洞察分析。它们使用优化模型来自动执行规划、调度和工作管理流程。它们还能提供运营变革建议，以支持组织延长资产生命周期并减少低效问题。

越来越多的 EAM 解决方案可支持软件即服务 (SaaS)、基于云的部署或混合云部署，以控制成本、提高系统灵活性并减少对 IT 的依赖。

随着组织逐步采用多云或混合环境取代本地架构，跟踪和管理资产可能会变得越发困难。为了解决这一问题，许多企业转向基于云的 EAM 解决方案，以优化资产利用率并恢复运营监督。

许多 EAM 软件提供商使用 SaaS 模型，向企业收取访问 EAM 功能的月费或年费。常见选项包括 IBM® Maximo、SAP EAM、Oracle EAM、IFS EAM、MaintainX 和 Facilio。企业可能仅依赖单一 EAM 产品，也可能应用多种产品，且各个产品都专注于不同的行业或功能。

基于云的 EAM 解决方案可帮助企业根据数据需求灵活扩展和缩减其资源配置。用户只需为所需的数据资源付费。当服务提供商在云端进行升级时，客户可以立即访问新的服务和优化后的服务。大多数现代 EAM 平台还提供访问高级分析和 AI 工具的权限，包括数字孪生体、基于预测的建模、可持续性跟踪等。

最后，由于大多数 SaaS 解决方案都提供内置技术支持，组织对内部 IT 部门的依赖也随之减少。因此，与 IT 相关的资本支出可以转换为运营支出和资源。