企业得利,一要开源,二要节流。而企业资产管理的目的,也正是从资产的角度出发,一方面通过相关资源与活动的合理安排提高设备可利用率、增加产出,另一方面通过维修资源的优化安排降低企业运行维护成本、减少投入。
当然,除此之外,借助EAM(企业资产管理)系统还可以在更广泛意义上对企业的产品品质、能源节约、环境保护、生产安全性等方面提供重要的保障,更高效、更智能的完成对运营和能耗的监测和管理,帮助管理者更好的做出资本投入的决策。
其最终目的,就是让企业资产管理不再成为企业发展的瓶颈。
然而,由于每个行业之间存在的差异,资产管理的重心也有所不同。以制造业为例,它注重生产计划的连续性和可控性,因此制造企业的EAM必须与ERP形成很好的互动,以确保实际生产与计划的一致性;而区别于制造企业,在轨道交通行业,由于其大多数资产都是线性资产,需要管理的不仅仅是车辆,还包括整条轨道线路上的车站、钢轨、桥梁、隧道等设施,因此需要对资产进行线性管理,确保在出现问题时立马通知和协调后台维修人员。
“这就是Infor一向强调行业属性的重要原因。”Infor大中华区解决方案咨询总监鹿崇在接受记者采访时表示,“也就是说,Infor所提供的应用产品会根据不同行业进行定制化的软件配置。”
专注行业,提供全面、可靠的核心功能
2017年,Infor EAM作为在11家参评厂商中执行力得分最高的产品,被列入了Gartner“企业资产管理软件”魔力象限的领导者象限。
其独特之处在哪?
据鹿崇介绍,Infor EAM套件通过增加可靠性、加强预测性维护、确保法规遵从、降低能源消耗以及可持续发展计划等方式,让企业能够改善管理,并进一步将其转化为竞争优势。其套件不仅提供了包括工单管理、设备全生命周期、备件管理、采购管理、数据分析等在内的基本功能,近两年来还扩充和增强了设备可靠性管理、警报管理、移动端应用、能源绩效、GIS集成等核心功能。
随着企业从信息化逐步再深入到数字化和智能化,企业资产管理的内容范畴和层次也在不断丰富和深化,除了事后的维修,设备预防维修、可靠性管理也变得日愈重要,而这个过程也更多地需要借助智能化的预警、控制、分析能力,强调全员参与和多部门共管,以及系统的打通。
“尤其是轨道交通行业,如果其中任何一个设备或设施环节出问题,涉及的就可能不仅仅是成本问题,更重要的是安全问题。比如,当某个桥梁出现裂痕或者某个轮胎有了磨损,就可能对运营造成影响,这就需要运营者对此进行预见性的报警和预测。”鹿崇表示。
当然,这一部分涉及到的不仅仅是设备台账等静态数据,还包括所有设备和设施整个生命周期的动态数据管理。特别是上面提到的设施和设备缺陷问题,就非常强调通过物联网和人工智能技术在状态矩阵中动态采集和分析,定时记录类型、严重程度、大小和趋势,有效管理和跟踪缺陷的发展过程,根据动态评分安排维修计划和工单,并通过移动应用端协调最近的维修人员及时进行维护。
另外,值得一提的是,在Infor EAM系统中,每一个不同角色都有属于自己的维修工作台,技术人员可以通过触摸屏进入查看并记录所有需要的信息。比如,当某一设备或设施出现不良状况时,通过集成GIS(地理信息系统),系统就会实时定位故障位置,向维修人员发出提示、给出维修建议,并指引他们快速到达故障地点。“这样一来,覆盖几千公里的线性资产就实现了可视化、精细化的管理。”鹿崇说。
不断深化云、商业智能和AI能力,为企业赋能
据反馈,通过资产的有效管理,能够为企业带来20%的能效提高,5-15%的产能提升,近28%的生产率提高,减少20%的生产停工以及近20%的物料减少。
以纽约市政交通运营为例,包括地铁、公交车、桥梁、隧道等在内,其每年的运营人流量超过了25亿人次, 而借助Infor EAM,纽约市政交通不仅满足了ISO 55000各项严格标准和需求,还通过集成了移动应用、物联网、人工智能等技术的数字化运营模式,使得维修人员的日常的工作方式变得更快、更容易和可追溯。
此外,据鹿崇介绍,在中国,包括深圳地铁、重庆地铁、青岛地铁等在内,也均已经通过Infor EAM进行轨道交通的资产运营。他强调,Infor EAM是以整体解决方案的形式交付给客户,因此,一方面Infor会主动向客户推荐自身的合作伙伴,另一方面也会与系统集成商进行合作,将自身产品嵌入到整体系统当中,共同打造整体的解决方案。
“在此前与青岛地铁的合作中,以及最近与北京新机场的合作项目上,Infor就是与系统集成商进行合作,输出自己的技术和服务。”鹿崇表示。
而这,事实上也是 Infor在构建合作生态方面的重要探索。在这方面,近几年来Infor也做了不少投入,除了与合作伙伴共同为客户交付解决方案,Infor还通过将相关的培训课程开放给合作伙伴,从而让它们了解Infor最新的产品及其应用。目前,其生态系统中的合作伙伴已经达到了1870个。
如我们所知,除了专注于行业之外,Infor一向注重用户体验,并且在这两年来特别强调云转型。作为Infor五大战略中非常重要的一部分, Infor如今在全球的云客户已有8500个,注册用户共7100万个,客户可以自行选择通过本地部署或者云部署。
除此之外,Infor的另一个重心就是商业智能和AI。在商业智能方面,它在去年收购了BI平台Birst,在人工智能方面,又发布了Coleman平台,帮助用户实现对数据的挖掘,作出更迅速和明智的业务决策,并利用机器学习技术优化库存管理、运输路线和预测性维护等流程。
“如今,我们正在不断深化这些方面的能力,并将它们集成到产品和服务中,为企业赋能。”鹿崇表示。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。