通过艾默生集成式资产性能管理解决方案提升资产绩效
艾默生与 AspenTech - 强强联手。
艾默生通过一个完全集成的资产性能管理（APM）平台重新定义了资产性能，将 AMS、Aspen Mtell® 和 Aspen Fidelis™ 整合为单一互联的解决方案。
许多解决方案依赖松散连接、需要人工协调的工具，而艾默生则提供无缝集成的 APM 平台，覆盖资产性能的全方位需求。 通过将实时设备诊断、预测性分析和基于风险的建模统一于协同环境中，艾默生实现了从传感器层到企业战略层的智能持续流动。 这种整体性方法打破了数据孤岛，消除了猜测，赋能团队更快行动、更精准地排序优先级，并推动既技术可靠又财务优化的资产决策。
该统一平台依托 AI/ML、第一性原理分析和互联数据架构，实现资产全生命周期的深度可见性。 通过整合设备诊断、机械健康洞察、工作流编排和企业级规划，艾默生助您：
- 更早地检测并诊断故障
- 按运营与财务影响优先安排干预
- 推动更智能、可扩展的资产策略——从边缘计算到企业级应用
携手艾默生与 AspenTech，实现企业级可靠性
可靠性是优化生产、质量和客户满意度的关键。 许多公司仍在使用孤立、分散的系统，限制了有效性。 艾默生与 AspenTech 携手合作，推出完全集成的可靠性解决方案，将艾默生的 AMS 传感器与 AspenTech 面向制造和流程行业的 AI 驱动分析相结合。
其成果是一套覆盖资产全生命周期的无缝、多层保护解决方案，赋能组织及早发现故障、改进维护策略并提升整体业务绩效。 下载白皮书，了解这一革命性解决方案如何在整个资产生命周期内，实现更可靠的运营以及可量化的投资回报。
由一致且可扩展的软件架构驱动的集成式 APM 解决方案
服务
与 Verdantix 的网络研讨会：将资产性能管理演进至预测性维护之外
随着运营需求增加和利润空间收窄，仅依赖传统预测性维护实践已远远不够。 为保持竞争力，企业必须采用更集成、更主动的资产性能管理 (APM) 方法——将 AI/ML、安全优先的维护实践和更智能的投资规划相结合，实现资产管理转型。
Verdantix 与《烃加工》杂志邀请艾默生和 AspenTech® 的专家进行动态小组讨论，探讨 APM 超越预测性维护的演进。 您将了解如何：
- 通过嵌入式 FMEA 驱动决策工作流降低风险并提高可靠性
- 加速人工智能体训练，以更高效、更可靠地解决问题
- 将运营支出和资本支出规划与长期资产战略对齐，实现更大价值
艾默生的技术、顾问和专业知识帮助您的设施采取主动和预见的资产绩效管理方法。
我们通过程序化方法确保可持续的业绩和收益，实现现有计划的增量。 下面是我们帮助客户取得的一些效益：
校准工作量减少
可用性提升
预防性维护工作量减少
废料与返工减少
故障成本降低
资产生命周期延长
MRO 库存减少
常见问题解答
资产性能管理 (APM) 是一种将资产数据、分析、状态监测、维护流程和可靠性工程相结合的战略，以提高设备可靠性、可用性、安全性和运营绩效。 APM 可帮助组织根据资产状况和风险做出更好的维护和运营决策。
资产性能管理（APM）通过将资产健康数据、分析、可靠性专业知识和运营洞察相结合，帮助组织提升维护策略，做出更好的维护和资产投资决策。 APM 不是仅依赖被动、预防性或预测性维护方法，而是帮助组织根据每项资产的关键性、状况和业务影响确定合适的维护策略。
通过提供对资产健康和性能的更高可见性，APM 帮助团队更早识别设备风险、优先安排维护活动、优化维护资源并减少不必要的工作。 其成果可以是提高资产可靠性、减少计划外停机、提升生产性能、降低维护成本并延长资产寿命。
在更广泛的层面上，APM 帮助组织从单纯维护设备转向主动管理资产风险、性能和生命周期价值，实现更明智的决策，支持可靠性、安全性、可持续性和运营目标。
计算机化维护管理系统（CMMS）主要管理维护计划、工单和资产记录。 资产性能管理使用设备健康数据、分析和可靠性洞察来确定应执行什么维护以及何时执行。
预测性维护是一种使用资产状况数据来预见故障的维护策略。 资产性能管理范围更广，涵盖预测性维护、状态监测、可靠性策略、风险管理、分析和维护工作流。
资产性能管理解决方案可利用状态监测数据、振动测量、过程信息、设备诊断、维护记录、检查结果、工程数据和运营信息来生成可操作的可靠性洞察。
APM 使可靠性团队能够识别关键设备风险、优先安排维护资源、监测资产健康状况，并持续改善整个设施的可靠性绩效。
APM 解决方案可支持旋转设备、现场仪表、阀门、电气系统、固定资产和关键生产设备，包括泵、压缩机、汽轮机、电机、换热器和过程系统。
通过将设备状况信息与分析及可靠性专业知识相结合，APM 解决方案可以在问题导致意外故障之前识别潜在的问题，使维护团队能够更有效地规划维修和干预。
预防性维护按计划间隔执行，不考虑设备状况。 预测性维护使用设备健康信息来确定何时需要维护。 规范性维护则更进一步，推荐具体措施来应对已识别的风险并优化性能。
组织通常通过资产可用性改善、计划外停机减少、维护成本节约、生产性能提升、安全事故减少和设备寿命延长来衡量 APM 的成功与否。
APM 可帮助连接设备数据、维护流程、分析和组织工作流，在运营、维护、可靠性和工程团队之间创建数据驱动型决策。
