各组织战略性地监控最有价值资产的健康状况和绩效时，可降低运营成本并减少可能导致计划外维护的故障可能性。各组织通过部署预防性和预测性维护策略，可以提高预测能力并在适合的时间安排维修，而不是在发生意外故障后。

维护工作对于保持组织资产的健康和生产力至关重要。但是，产生的成本可能相差很大，并可能影响组织的盈利能力。强大的资产绩效管理方法有助于组织改进决策能力，从而避免执行过多和不必要的维护。

现代资产绩效管理解决方案利用人工智能和机器学习 (ML) 功能来部署预测性和预防性维护，从而改善资产可用性和资产状况。在这些新技术的帮助下，运营商能够更好地推荐维修策略，帮助减少公司所依赖的资产的代价高昂的停机时间。

如今，许多资产丰富的组织利用物联网 (IoT) 功能和人工智能 (AI) 作为整体资产绩效管理战略的一部分，帮助他们发现提高效率的机会。过去，企业领导者必须等到月末或季度末才能审查绩效数据，而今天，他们可实时获取这些数据。在 2022 年的一个案例研究中，51% 的组织表示，他们将优先考虑提高运营效率而不是其他举措。¹ 

有效的资产绩效管理始于资产生命周期的第一阶段：规划。在购买资产之前，决策者需要考虑如何运营和维护该资产才能适应更广泛的运营。为此，他们需要评估资产的价值。

不同组织和行业的资产估值差异很大。例如，在食品配送企业中，用于运输货物的车辆的健康状况和绩效至关重要。然而，对于软件公司来说，虽然它可能拥有供其不时使用的车队，但车辆的健康状况和绩效对其日常业务运营并不重要。因此，这两个组织对同一资产的估值也会不同。当您开始构建资产绩效管理时，首先选择对业务运营至关重要的资产。稍后再评估优先级较低的资产的状况。

在资产绩效管理中越来越有价值的一项技术是 创建数字孪生。数字孪生是资产的虚拟表示，允许运营商运行测试并根据模拟预测绩效。借助良好的数字孪生，决策者就能知道资产在其规划的条件下的表现。数字孪生帮助运营商和维护领导者发现绩效问题并深入了解维护计划的改进可能性。 

在资产绩效监控以及关键资产工作流程自动化方面，资产绩效管理软件（例如 企业资产管理 (EAM) 系统）对执行有效的战略至关重要。企业资产管理将软件和服务相结合，帮助组织维护、控制和优化其运营资产。如今，随着物联网产生的数据量日益增加，维护经理愈加依赖配备人工智能增强数据分析功能的企业资产管理等管理软件来帮助他们做出更明智的决策。

除了企业资产管理之外，许多资产绩效管理计划还部署 计算机化维护管理系统 (CMMS) ，帮助维护部门集中重要资产信息。借助计算机化维护管理系统，维护经理可知道资产在哪里、资产需要什么样的服务或维修以及谁应该执行这些服务或维修。强大的计算机化维护管理系统可以让运营商立即访问和审核有关于资产的关键信息。

当今最有效的资产绩效管理方法依赖于定期安排维护以防止设备故障并持续实时评估绩效的能力。预防性维护和预测性维护这两种策略是许多资产绩效管理计划成功的关键。 

预防性维护使用定期安排的维护活动来减少资产发生故障的可能性。使用最佳实践和历史平均值（例如 平均故障间隔时间 (MTBF)）来规划停机时间。

预测性维护使用实时收集资产数据的传感器来持续评估和重新评估资产的状况。然后，这些数据由支持人工智能的企业资产管理或计算机化维护管理系统获取，其中先进的数据分析工具和流程（例如机器学习功能）可以实时识别、检测和解决问题。根据这些数据和随后的分析，使用算法构建模型，用于预测设备未来何时可能出现潜在问题。事实证明，预测性维护可以使维护成本降低，使资产停机时间减少 35-50%，并使资产寿命延长 20-40%。²

评估任何维护计划是否成功的最广泛使用的指标也许是需要维修的资产的平均故障间隔时间。平均故障间隔时间是一个简单的公式，通过将总运行时间除以这段时间内的故障次数来计算设备所需维修之间的平均时间。资产具有较高平均故障间隔时间的维护部门通常被评估为“强”。 

整体设备效率 (OEE)（链接位于 ibm.com 外部）与平均故障间隔时间一样众所周知、广泛使用，是衡量资产绩效的另一个流行指标。侧重于三个指标：设备的可用性、绩效和质量。“可用性”通过使用资产实际生产时间与其计划生产时间相比来确定，“绩效”衡量的是设备与其最大潜力相比的绩效，“质量”则评估资产生产合格产品的生产率（与生产有缺陷或需要返工的产品相比）。将这三个系数相乘，即可确定资产的整体设备效率分数。

衡量资产绩效管理计划成功与否的另外两个指标是维护技术人员如何快速有效地完成分配给他们的工作订单工单以及已完成工作与未完成工作的总体百分比。

紧急维护任务的频率指标通常与长期维护策略相关，有助于深入了解预防性维护计划的有效性。简而言之，维护部门执行预防性维护的能力越好，需要紧急干预的故障就越少。