什么是 CMMS？

现代 CMMS 平台如同一个中央枢纽，帮助企业利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 等新技术来追踪和管理其维护运营。

CMMS 与企业资产管理 (EAM) 密切相关——EAM 是另一种比 CMMS 工具更广泛、更全面的资产管理软件。EAM 解决方案用于资产从采购到报废的整个生命周期。除了考虑资产性能和状态外，还会考虑位置、预算和人力管理等其他因素。

尽管计算机化维护管理系统自 20 世纪 60 年代就已存在，但如今的平台根植于 21 世纪初网络化和现代互联网兴起的时代。

在采用 CMMS 软件之前，维护经理依赖电子表格和检查清单等手动工具进行维护规划。但随着技术进步使资产变得更加复杂，这些方法产生了太多低效问题。现今存在的高度自主的 CMMS 平台能够独立完成复杂任务（例如预测资产何时会发生故障并采取措施予以预防）。

全球现代 CMMS 市场状况良好且增长迅速。近期一份报告估计其规模在 2024 年为 12.9 亿美元，并预计在未来 5 年将以 11% 的年复合增长率 (CAGR) 增长。¹

现代计算机化维护管理系统 (CMMS) 解决方案是集中化、数据驱动的企业解决方案，可简化和自动化广泛的维护任务。通过将 CMMS 与 EAM 和企业资源规划 (ERP) 工具连接，CMMS 平台为维护经理提供其资产组合中每一项资产的统一视图。以下详细介绍了支撑 CMMS 性能的核心能力：

• 工单管理：CMMS 软件自动化管理工单——从最初的维护请求到分配技术人员，直至完成。CMMS 追踪每项资产的维护任务。这一过程可以确保组织拥有其资产的详细维护历史记录，并符合相关保修和审计要求。

• 库存管理：CMMS 通过保存详细记录并自动重新订购缺货物品，帮助采购经理追踪备件和工具。自动化库存管理通过减少零件短缺、优化库存水平以及降低人为错误的可能性，帮助管理者提高成本节约。

• 预防性维护排程：CMMS 平台帮助维护团队摆脱被动式维护——即仅在组件损坏时才进行修复或更换的维护方式。现代 CMMS 工具通过基于资产的实时维护数据自动生成工单，从而实现预防性维护。实践证明，这种做法能够延长资产寿命并降低故障发生概率。

• 数据可视化：先进的 CMMS 软件系统配备仪表板，可将管理者资产组合中每项资产的关键绩效指标 (KPI) 可视化。这些综合系统使设施管理者能够实时追踪正常运行时间、停机时间及磨损状况等关键指标，从而优化运营并减少低效环节。

各种规模的组织都依赖计算机化维护管理系统 (CMMS) 来解决最棘手的业务难题。从流程自动化到提升设备正常运行时间、降低维护成本乃至优化业务运营，以下是 CMMS 为企业带来的主要优势。

CMMS 帮助组织确保小型维护问题不会演变为可能导致意外设备故障和停机的更大问题。

通过收集和分析 IoT 传感器采集的实时数据，CMMS 协助设施和资产管理者监控资产性能，并在问题引发故障前发现并修复。

CMMS 帮助设施管理者获得预测性维护的优势——这是一种持续实时评估资产状况的现代主动型资产维护方法。预测性维护使设施管理者能够预判维护需求，从而在资产非运行时段安排维修。

预测性维护增强了组织在不干扰核心业务实践的前提下维护其最有价值资产的能力，同时延长了资产生命周期。

从被动式维护向主动式乃至预测性维护的演进，帮助维护团队在保持相同性能和生产水平的同时，降低了资产维护的总体成本。

CMMS 还能延长资产生命周期，并通过自动补货使库存规划更高效，从而避免成本高昂的临时紧急更换，并减少不必要的库存管理。

一个强大且规划周详的 CMMS 能将企业维护运营从手动、被动模式转变为自动化、主动模式。利用实时维护数据，设施管理者可以做出更明智的决策，优化维护策略，并将耗时低效的任务自动化。

将 CMMS 与 ERP 和 EAM 集成，可进一步强化其能力，将资产专项信息与预算及运营目标相关的更广泛数据相结合。 

通过自动化技术，CMMS 显著缩短维护工作流程，并减少复杂精密维护过程中的低效环节。

通过将任务集中到用户友好的枢纽平台，CMMS 能够处理各类任务。它可以追踪工单、向管理者与技术员发送通知，并在资产临近生命周期终点需要更换时提示采购专员。

对于必须在多个地区遵守法规的全球性组织，CMMS 可将确保维护程序符合所有适用规则这项通常繁琐的任务自动化。通过集成合规管理系统 (CMS)，维护管理软件系统能记录维护活动、保存详细记录并生成全面的维修审计跟踪。

在医疗保健和制造业等受严格监管的行业，CMMS 与 CMS 有助于降低合规过程中人为错误的风险，从而避免巨额罚款。

基于云的 CMMS——一种利用云计算资源实现其核心功能的 CMMS 软件解决方案——使技术员和管理者在现场能获得与本地部署相同的功能。

现场技术员可通过移动应用程序追踪和编辑工单、请求更多流程、访问并共享资产数据，从而提升沟通效率与生产力。

计算机化维护管理系统 (CMMS) 的核心功能——通过自动化优化资产维护——使其成为众多行业的可靠解决方案。

AI 增强型 CMMS 的兴起，对依赖资产正常运行时间和精确性的行业（如制造业、医疗保健和能源业）产生了深远影响。以下详细探讨五个行业如何运用 CMMS 优化其维护实践。

在制造业中，资产停机可能造成巨额损失。例如，当用于汽车、电子元器件或先进航空航天系统开发的设备意外故障时，企业将丧失其核心业务能力。

CMMS 帮助制造业的维护团队围绕生产计划规划资产维护，并实施预防性和预测性维护以延长资产使用寿命。

医疗保健行业依赖先进的 CMMS 功能，确保对必须符合严格安全标准的复杂实体资产实施精确的维护流程。

医疗领域的 CMMS 还将大量手动任务自动化，确保合规性并降低人为错误风险。最后，CMMS 软件平台为其支持的医疗资产维护详细的维护记录与保修信息，确保维护团队能快速响应审计要求。

CMMS 的实施帮助设施维护团队通过自动追踪资产性能和维护记录来优化运营。

面向设施管理的 CMMS 解决方案能够借助物联网传感器收集的实时数据监控复杂资产，并实现维护排程自动化。可通过移动设备访问的仪表板帮助团队追踪与资产运行状况、能耗及性能相关的关键指标。

能源行业日益依赖先进 CMMS 平台的自动化能力来收集和分析实时数据，并对水电站大坝和风力涡轮机等资产实施预测性维护。

从关键基础设施收集的实时 IoT 数据可以预测设备故障，并在服务中断前协助完成维修。

市、州及联邦政府必须管理和维护庞大且多样的资产组合，涵盖从车队、建筑到本地 IT 基础架构。

CMMS 维护平台可通过移动设备在现场或远程访问，使维护团队能够全面掌握这些资产的实时状态。它可以帮助他们识别实施预测性和预防性维护的机会。

CMMS 解决方案近期的进展（例如自动化与自主性程度的提高）与 AI 和 IoT 领域的突破紧密相关。随着这些技术的持续发展，这一趋势很可能延续。

预计 CMMS 解决方案将很快变得更加自主，其能处理的任务范围和复杂性也将进一步拓展。以下是当前推动 CMMS 创新的三大趋势。

将 ML 算法（即可从数据中识别模式的 AI 模型）应用于从物联网传感器收集的实时数据，已显著增强了 CMMS 的能力。通过 ML 算法对海量数据集的分析，新的 CMMS 解决方案能比以往更准确地预测设备故障。

如今的 CMMS 在优化资产维护流程的同时，还能综合考虑更广泛的因素，如预算、排程、维护记录和人力需求。

增强现实 (AR)，即将数字信息实时整合到用户环境中的技术，正影响着维护团队处理复杂资产维修的方式。

利用 AR 技术，技术员可以实时接收关于所维修资产的指导说明，从而增强 CMMS 的远程指导与培训能力，并缩短资产维修周期。

基于云的 CMMS 提升了可扩展性和灵活性，使得中小企业比以往更能利用 CMMS 的功能。

规模较小的企业通常难以承担某些 CMMS 解决方案所需的对本地 IT 基础架构的大量前期投入。不久之后，云服务提供商将以更低的成本提供更多 CMMS 功能，例如远程访问和任务自动化。

企业领导者正日益关注生成式 AI (gen AI)——这类 AI 能根据用户需求生成内容——以改进其实体资产的管理方式。

借助 CMMS，生成式 AI 能够发布和追踪工单、分析并报告实时 IoT 数据，以及制定详细的资产维护策略。根据 IBM 商业价值研究院 (IBV) 近期报告，71% 的高管表示该技术正在从根本上改变其资产管理方式。72% 的高管认为它使得实体资产管理实践对其企业更具价值。