由 AI 与运营智能提供支持的更智能资产绩效管理
时刻掌握资产性能
通过 IBM® Maximo Asset Performance Management (APM) 延长资产寿命、降低成本并优化性能。通过持续评估资产运行状况、预测风险并应用正确的维护战略，APM 可帮助您预防故障、减少计划外停机时间并提高可靠性。借助 AI 驱动的洞察分析和高级分析，您可以做出数据驱动型决策，提升长期资产绩效和可持续性。
Maximo 凭借数十年行业经验，被公认为资产绩效管理领域的市场领导者，可提供完整的一体化方案，覆盖从状态监控、可靠性分析到规范性维护策略的全流程。借助 Maximo Condition Insight 等 AI 驱动型洞察分析方案的最新增强功能，团队可加快决策、提前发现新风险并主动采取行动，无需依赖数据科学能力或复杂配置。
持续评估资产健康状况，预测风险并应用正确的维护战略，从而防止故障。通过在潜在问题发生之前加以识别，您可以在计划停机时间内安排维护，从而降低意外停机的可能性，并最大限度地减少业务影响。
通过减少磨损来延长资产的使用寿命并延迟更换时间。通过在正确的时间应用恰当的维护战略，APM 可帮助您做出关于维护、维修和更换的数据驱动型决策，确保您的资产以最佳性能运行更长时间。
使用 APM 优化维护计划，帮助减少不必要的维护和维修工作。通过找出问题的根本原因并采取针对性维护措施，您可以最大限度地减少浪费以及备件和人工成本。
深入了解资产绩效和能耗情况，发掘减少浪费和优化资源利用率的机遇。通过延长资产寿命、降低能耗和优化维护计划，您可以最大限度地减少组织的环境足迹，为实现更可持续的未来做出贡献。
AI 驱动型洞察分析可提升所有维护战略
Maximo Condition Insight 通过将实时与历史资产数据转化为清晰、可执行的建议，来增强您的 APM 方案。它可以突出显示运行状况趋势、识别异常并支持规范性维护决策，所有功能均集成于 Maximo Application Suite 中。
关键功能
以可靠性为中心的维护 (RCM)，用于优化资产战略
开展 RCM 研究，以识别关键资产并确定故障模式的优先级。将故障模式和影响分析 (FMEA) 数据集成到 APM 工作流中，以帮助企业做出数据驱动型维护决策、优化资产绩效并实现运营目标。
基于状态的维护 (CBM)，用于主动进行资产维护
通过分析实时和历史数据在故障发生之前对其进行监控，从而实现主动维护，并根据实际资产状况和绩效在正确的时间启动维护。这有助于提高资产正常运行时间，并减少不必要的维护。
预测未来的资产绩效和维护需求
AI 驱动的预测可准确了解资产绩效和维护需求。通过分析趋势和模式，它可以在故障发生之前进行预测，并制定最佳维护计划，从而实现主动维护、最大限度地减少停机时间并优化资源以取得更好的业务成果。
成功案例
Downer 和 IBM 正通过智能预防性维护来确保澳大利亚的轻轨和重轨系统为乘客提供安全、可靠、舒适和更加可持续的服务。
GRE 使用 Maximo 分析来自全球 188,000 个资产的传感器数据，以便可以根据实际运行时间、过热或振动等条件触发的维护提示进行维护。
使用 Maximo Monitor，Novate 通过了解资产的实时表现，发现产品质量提高了 30%。
DP World 可以实时了解设备性能，从而制定主动的维护战略，以减少停机时间并提高设备的整体效能。
Maximo APM 应用程序
IBM Maximo 提供全面的 APM 解决方案，通过 RCM、CBM 和高级预测增强企业资产管理 (EAM)，这些功能都集中在由 AI、分析和自动化技术驱动的统一平台中。
全面了解资产的健康状况、关键性和风险。它使用先进的评分方法分析来自各种来源（包括 Maximo Manage 和 IoT 设备）的运营数据。借助 Health，您将更深入地了解资产状况，从而能够确定维护的优先级、优化可靠性并做出更好的运营决策。
使用 AI 和机器学习来预测资产绩效和维护需求。通过分析来自 Maximo Monitor 的时间序列数据和来自 Maximo Manage 的故障数据，它可以创建预测故障天数、故障概率和其他关键指标的模型。Maximo Predict 提供切实可行的洞察分析，以便您预测和预防问题，优化维护并减少停机时间。
提供 AI 驱动的远程监控，以大规模实现基于状态的维护 (CBM) 实践。借助 Monitor，您可以采集和统一来自 PLC 和 SCADA 系统的运营数据以及来自设备和传感器的 IoT 数据，使其形成单一可信信息源。您可以通过高级分析管道和异常检测模型处理这些数据，以推动发出警报、使用仪表板和进行集成，从而帮助资产管理人员，提高可靠性、减少停机时间并优化维护战略。