人工智能等新技术何以控制维护成本之涨势？
新技术+正确的企业软件系统=更高的盈利能力...
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据BIS牛津经济研究所经济学家鲁本•杰亚(Rubhen Jeya)：“近几年来，维护支出已经成为限制成本削减的主要原因。随着更大范围资产基础的利用率提高，我们预计未来五年维护活动将实际增长近60％，为承包商提供更多关键机会。”
对于资产所有者而言，控制维护成本包括对提供维护服务的承包商进行严密的管理和协调。承包商将致力于确保最佳维护合同，控制自身成本的同时实现资产所有者的价值最大化。
诸如云计算、移动设备、物联网（IoT）、预测性维护、规划和调度优化、大数据、人工智能和增强现实等新技术，都可以在控制维护成本方面发挥重要作用。
利用预测分析优化维护
因此不足为奇，许多公司已经从基于日程的预防性维护转向基于使用或状态的维护。而具备能够识别问题的传感器的物联网（IoT）技术在很大程度上加速了这一趋势。但到目前为止，管理设备和其他资产维护的最佳方式还是通过预测性维护。
预测性维护不仅仅能够通过振动监测等传感器持续监控资产性能，它还需要一个预测引擎来处理输入的信息并自动提供智能响应。理想情况下，收集的数据和响应可在企业资产管理系统中被获取和处理，从而确保合规性、高效的商业智能和客户满意度。
通过集成的企业资产管理系统和预测分析，停机时间将不复存在，同时最大限度地提高效率，并触发一系列事件以对从库存管理到人力资源的整个流程进行优化。例如，在将历史数据与实时操作数据进行比较之后，将发出警报到该组织的资产管理软件，从而自动安排具备正确技能组的技术人员携带正确的部件来修复故障资产。
实现这一水平的优化需要将许多数据源结合在一起，例如机器状况数据、资产关键性、服务水平、备件供应、服务工程师的可用性、行程时间、天气条件等，并在软件系统中利用这些数据将决策备选方案进行可视化，自动化和最优化。
利用人工智能进行创新性思考
IFS PSO的主要组件之一是动态调度引擎（DSE）。DSE通过自动适应特定问题寻求最佳解决方案。通常，它从可能的35个算法中选择2到6种组合，因为组合往往比单独的算法更行之有效。由于适应是自动学习的，因此多数情况下都会提供创造性的解决方案。通常情况下，人工智能所具备的“在盒子外思考”优于人类大脑，因为它可以更好地搜索大量可行的解决方案。
Cubic注意到的另一个例子是，当工程师开始工作时，他们经常会直接经过一份需要做的工作，以便从事其他更重要的或更适合自己的工作，或是前往有多项工作聚集的地方。他们最初对这一点表示质疑，直到证实DSE确实将整个行程进行了最优化，并且工程师也会在完成优先级后返回来执行原来的工作。
通过DSE采用创新解决方案，Cubic能够提高其SLA命中率并将工作机器的可用性提高20％，这也使他们能够在不扩充员工数量的情况下交付更多合同。
增强现实技术带来维护升级
与可穿戴消费技术不同，Fountx专为复杂的工业环境而设计，旨在保护用户安全工作所需的空间意识。它分为两部分：一个操作员控制台，包括一个轻便的显示器耳机和一台可穿戴计算机，和一个供异地使用的触摸屏式专家控制台。基于此，现场技术人员仅需通过一位专家的远程指导就能完成复杂的维护工作。
该概念验证使维护技术人员可以在fountx显示器上直观地看到与其所服务的资产相关的IFS软件数据。这样，技术人员可以解放双手，无需打印作业单或用到多个计算设备。他们还可以将Fountx相机中的高清图像直接录制到IFS Applications中。
在接下来的几年里，像Fountx这样的新型增强现实技术将彻底改变行业的维护方式。结合预测性维护、人工智能以及规划和调度优化等技术，在维护成本最高的远程环境中也能实现最大的收益。
维护支出势必不断增加。随着新资产的投产和产量的增加，我们在不同行业中看到的成本削减总是难以长期维持的。但是，结合新技术和企业软件系统，并非所有公司的维护成本的增长速度都会与整个行业的预测水平持平。在未来几年内这些资产所有者和承包商将比同行业的其他企业更好地提高盈利能力。
本文作者：
Rob Stummer ,
IFS澳大利亚及新西兰区总经理
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