随着全球经济的不断发展，不少企业家的家底也越来越丰厚，很多公司和集团的资金流动也数额巨大。随之而来的，便是资产运行的问题。互联网作为二十一世纪的中流砥柱，在资产流动上也有着自己独特的优势。互联资产也随之诞生。
随着越来越多的物理资产得到软件的支持，亟需建立一种全新的资产运行模式，而数字孪生的出现，使这一愿望成为可能。
互联资产的必要性
与传统的资产处理方式不同，互联资产帮助企业实现数字化互联互通，有利于降低企业成本。同时，互联资产也在不断创新，企图探索出全新的运行模式。
越来越多的高价值物理资产，比如制造设备、燃气轮机和电力变压器，实现了数字化互联互通。这并不让人感到惊奇。
智能互联的资产有助于行业提高资源利用效率并降低成本。这些资产持续产生有关当前运行状况的实时数据，这为颠覆传统运营和维护模式创造了有利条件。如果企业不能与时俱进，恐怕很难适应运营环境的实时变化和颠覆局面。
互联资产除了具有上述种种优点外，也带来了一定的复杂性。企业希望从所使用的各类数据中发掘宝贵洞察，以期实现持续弹性，避免业务中断，但这并非易事。而连接这些设备的软件也会形成自己的一系列故障点，必须妥善管理。一旦某一个传感环节失灵，将会带来数据偏差，带来巨大的损失。
互联资产的自我创新
现在，不少企业运用智能和洞察，建立更富有弹性的业务运营。比如在AI和IoT数据的支持下，互联智能资产不仅有助于优化性能、适应不断变化的环境，还能帮助确保业务连续性。
通过技术手段，将市场上的“信号”与“噪声”分离，使企业收集到更准确的信息。通过梳理海量的实时连续数据，做出明智决策，提高业务弹性，从互联资产中挖掘过去未曾利用的潜在价值。
推动企业发展，克服未来挑战，把握未来机遇，更需要降低威胁情况所带来的安全风险。融合虚拟世界与物理世界，改善运营状况。新型运营模式利用预测性分析和物资资产的“数字孪生”版本，预测资产目前的运行状况、未来可能发生故障的时间，以及在哪些情况下可能发生故障。
数字孪生可视作虚拟克隆，旨在反映物理资产的生命周期、促进远程监控、支持预测性规划以及推动主动管理。据估计，互联传感器和终端数量很快就将突破二百一十亿大关，用于监控数以十亿计的资产。
数字孪生模式通过对物理资产执行数据分析，帮助做出更明智、更可靠的设备决策，从而使资产可靠性迈上一个新台阶。数字孪生则运用 AI 技术进行分析建模，确定资产是否按预期运行，或者在不同的条件下，资产性能可能会呈怎样的下降趋势。
通过对从设备本身（而非操作人员）获得的实时数据应用复杂的预测算法，所获得的资产性能数据结果还有助于确定哪些部件可能最先发生故障。
对于绝大多数 CEO 来说，他们并不希望增加维护工作，而是需要提高无故障运行率，这样资产才能创造更大的价值。通过分析从一项资产的运行历史记录中收集的数据以及从全球同时运行的数百项其他资产收集的数据，可确认特定的资产和型号的代表性故障模式以及将发生故障的时间。
在新型运营模式下，预防性维护是指在设备即将发生故障之前，将设备移出现场进行维修。其优点是可以提前知道需要订购交货期较长的零部件，确保需要时随时可用。
如果能够深入了解资产的生命周期和预测维护需求，就可以最有效地采取行动或修复故障，从而显著节省成本。这些全面的了解和提前规划能力还可以帮助企业的财务经理改善资本规划和设备采购战略，成为更可靠、更具前瞻能力的设备提供方。
数字化资产维护要求掌握新的技能和专业知识。告别被动式维护，实现创新 计划领域可在一定程度上提高工作效率，但无法完全消除缺陷。而精准领域则侧重于消除缺陷，避免生产浪费以及健康、安全或环保事故，从而减少工作量。
互联资产的未来
互联资产的下一个阶段是扩展领域，属于完美状态。在这个阶段，人才无需浪费时间被动做出反应，而是可以开拓思路，寻找机遇。可持续性、安全性和生产力不断提高，能耗、成本和风险持续下降。
由于规则和逻辑由 AI 创造和推动，持续创造效益成为可能。这样就可以高效地运行自动化工作流程，进一步改进资产生命周期。
互联资产需要全新的运行模式，运用智能和洞察，建立更富有弹性的业务运营，推动企业发展，克服未来挑战，把握未来机遇。如何运用智能资产、机器学习和数字孪生，提高运营效率，增强业务连续性，这些走在经济前沿的内容，你了解了吗？
联系客服
