资产绩效管理的未来

从商业角度来看，ASVEVA副总裁Jim Chappell表示，资产管理有三个方面。这些方面是：策略，分析和维护。“从资产的设计到其生命结束时，应持续分析资产信息，以便在连续优化模式下进行操作，”他说。

在达拉斯的Aveva世界会议活动中，Chappell解释了Aveva如何通过其Avantis，Prism，Smart Glance和Insight可视化技术的结合与持续的业务优化的组合来推进其促进其资产绩效管理（APM）的方法。“在您的业务中心，资产管理使您有洞察力风险。他说，通过将资产策略与公司目标联系起来，您可以更好地平衡财务，运营和安全风险。“

将资产与企业目标连接起来的过程从SCADA和传感器开始，然后进入工业大数据，通过应用分析将数据转换为信息，并最终执行智能维护以推动业务改进。

大数据

Chappell解释说，AVEVA的工业大数据是基于该公司的过程历史和企业数据管理解决方案，这些解决方案提供了所需的数据管理能力，从数据的时间切片到在云上托管。在此基础上，AVEVA Insight作为产业平台，将这些数据用于OEE、商业智能、基于条件的分析、预测分析、资产管理、协作、移动维护以及资产模型和层次结构的开发。

使用Insight和Insight Mobile以用户友好的方式访问所有这些数据是在混合云和本地架构中交付数据的关键。有了Insight，用户可以看到警报何时发生，如何处理，以及查看和添加注释。查佩尔说:“我们的想法是，获取这些信息应该是直观而简单的。”

AVEVA还在Insight中添加了映射，这样用户就可以进一步深入查看个人趋势，以及关于警报和事件的额外细节。“它(Insight)不能取代AVEVA的警报管理器，”Chappell说，“但它确实为诊断和确定问题的根本原因提供了高层次的见解。此外，可以配置基于条件的警报，当事情发生时，根据已建立的参数发送通知或触发工作指令。”

分析

由于降低风险是如此大的维护策略驾驶员，因此表明，在他们成为问题之前，需要在可能的问题上提醒用户。他们还需要帮助决策以更好地确定根本原因。这些用户要求是为什么Aveva将商业智能功能纳入其条件的分析。他说，“由商业智能提供的多维分析[由商业智能提供[商业智能提供]允许用户了解能源使用，批次，班次，设备状态和成本的特定方面，并补充说，Aveva正在向洞察力推动更加智能的分析。

人工智能(AI)是AVEVA正在投资的技术之一。它将通过Insight的新闻Feed功能中的机器学习向用户推出。查佩尔表示，News Feed使用的机器倾向性与谷歌使用网站排名的方式非常相似。根据你的登录情况，你会发现什么是与你相关的。我们会根据你的信息流顶部仪表盘上的信息，判断哪些趋势与你相关。”他补充道。“有了这个功能，我们将朝着基于团队的协作方向发展，在这种协作中，团队中的其他人将根据你所学的内容得到提醒。”

而机器学习是自动智能的动态应用，AVEVA的预测维护功能是基于模型的更具模型。“它需要历史数据，并创建资产的数字签名，以创建可接受的操作乐队，”Chappell说。“所有新数据[系统中的所有新数据都将与这些乐队匹配。如果数据发表，则识别出这些差异并显示，以告诉您您是否进入异常情况 - 在必要采取维护行动之前，您将看到这一点。“

在基于模型的分析之上，AVEVA将通过神经网络和深度学习技术添加预测。Chappell表示，按照预测提供的洞察力将帮助用户确定情况如何恶化，如何进行 - 如果修理可以等待，直到下一个计划的维护中断。

维护

AVEVA的维护生命周期技术方法包括Avantis Enterprise Asset Management (EAM)解决方案、条件管理和EAM扩展，这些将在2019年逐步纳入AVEVA EAM Insight。“我们正在向EAM的轻量级云版本迈进，它将链接到内部软件，”Chappell说，“它将为用户生成一个视图。有了这个视图，我们将避免创建一个信息垃圾场，用户需要通过一堆标签来查看相关内容。”

以这种方式收集的数据,AVEVA正在开发一个通用智能模型关注资产和/或植物中的实体和周围的所有信息,如传感器数据,警报,视频、位置、OEE等。“这是一个根本性的转变从一个标签为中心的系统以资产为中心的系统,“Chappell说。“这使得信息在移动设备上可见，从而在你需要的环境中提供你需要的信息。”

提供了一个例子，即如何在植物中使用该技术以将大数据转化为案例管理，表明了影响AVEVA客户的valving问题。洞察力收集云中的轴承传感器数据，此时系统确定轴承温度对于条件过高。这导致警报发送到技术人员以及工作请求。技术人员发现油藏含有半油和半水，这对密封件过大的压力并导致水泄漏到轴承中。洞察力显示技术人员认为，在这些条件下，轴承可能会在七天内失败，因此发出了紧急工作令。然后系统建议如何解决问题。