LNS的分析师们每年都会对我们的各个覆盖领域的业务进行预测。2018年，APM最重要的转变将是从15-20年前APM诞生的以维护为中心的方法，包括企业资产管理(EAM)、计算机化维护管理系统(CMMS)，以及对可靠性和减少停机时间的关注转向APM 4.0。APM 4.0强调数字双胞胎和规范性分析更多的是关于资产优化，而不仅仅是可靠性和可用性。
尽管采用可靠性很强的传统APM的工业公司比例仍不到50%，但这一比例正在增长。真正的对话正在发生变化——大多数企业现在正在对其最昂贵和最关键的资产使用基于状态的维护(CBM)。我们注意到，具有前瞻性思维的公司不仅仅关注正常运行时间;他们从整体上看待资产，目标是在每个资产的整个生命周期中获得最大价值。
正因为如此，2018年企业将以更大的活力追求以下趋势:
- 人工智能(AI)和机器学习(ML)被应用于运营绩效
- Digital Twins包含了更多“假设”功能
- 自主开始出现在车间的维护
- 并购(M&A)随着新进入者不断进入市场，APM市场的竞争加剧
这是关于生意的
自APM问世以来，人们一直专注于提高可靠性、减少停机时间和减少计划外维护。大多数情况下都是基于这样一个前提，“如果它坏了，它就不能为业务做出贡献”。有一种假设是，尽量减少停机时间可以提高盈利能力，而减少停机时间的最佳方法是在设备发生灾难性故障之前“修复”设备。这种假设的问题在于，维护一台设备的行为本身可能会导致进一步的故障。在过去，分析被用于预测设备何时会发生故障，然后进行预防性维护。
然而，我们看到2018年的重点将转向优化设备的盈利能力。机器学习和更好的大数据分析将使企业能够决定最佳的运营配置针对工厂的订单积压、可靠性问题和工厂的数字孪生模型。2017年，我们看到施耐德电气的“利润顾问”解决方案和通用电气的运营绩效管理(OPM)产品等都引入了这些概念。2018年，阿斯彭科技(Aspen Technology)和霍尼韦尔(Honeywell)等供应商将提供更多服务。
数字双胞胎模拟可能的未来
就像对分析的关注一样，在资产密集型行业，围绕数字孪生的大部分炒作都是关于以维护为重点的应用，比如在设备的虚拟x射线上叠加操作条件，以帮助技术人员使用孪生来模拟预期的使用寿命。这对双胞胎一直是增强现实(AR)和虚拟现实(VR)工具发展的基础，以帮助技术人员更好地执行服务任务。2018年，我们预计数字双胞胎将包括双胞胎的物理方面以及过程方面。这种关注点的转移将推动人们对工艺设计和工程应用产生新的兴趣，因此为了提高操作性能的可靠性所需要的变化可以揭示生产影响。这种扩大的使用数字双提供可供选择的未来状态，并就可能的行动提出建议，这将改变数字双胞胎的概念。
支持APM的自主设备
“智能互联资产”的最终目标是自主运营，但LNS仍将其视为一个雄心勃勃的目标。2018年，我们将看到更多的机器人和其他流程系统自主行动。其中一些例子可能相对简单，比如工业规模的地板清洁机器人(想想工厂的Roomba)，或者用于调查大型设施燃气泄漏的无人机。展望未来，机器人将变得更适合人类。预计会有更多的自动检测工具来监控设备性能，并在没有人工干预的情况下提供服务。在采矿业等一些行业，我们很快就会看到这一点。英美矿业的技术总监预测，在五到七年内，该公司的许多作业将在没有人在场的情况下进行．必和必拓(BHP Billiton)已经在实施自动矿石运输在澳大利亚西部。其他行业也将紧随其后，2018年，大多数形式的制造业都将进行重大试验。
APM供应商格局演变
在过去的几年里，APM行业发生了一些重要的并购交易，如GE收购Service Max、BitStew和Meridium, Aspen Technology收购Mtell和Fidelis Group, Aptean收购AssetPoint。也许APM领域最大规模的交易将是施耐德电气软件元素和AVEVA预计在2018年第一季度的完成。与此同时，许多初创公司都在预测分析、AR/VR支持的信息显示、用于资产调查的无人机和许多其他领域做着有趣而令人兴奋的工作。由于APM 4.0需要一套强大的功能，许多更重要的参与者将通过收购这些更具创新性的公司来将其研发外包。我们预计，在2017年底略有放缓之后，2018年并购步伐将加快。因此，如果你听说大量资金涌入APM领域，每个人都急于分得一杯羹，不要感到惊讶。
到2019年，看看LNS在这些预测上做得如何将会很有趣，如果你还没有，请阅读我们的文章对2017年预测的自我评估．
