资产绩效和经营绩效之间的关系是众所周知和普遍存在的。然而，很多时候，公司都是在竖井中进行次优化管理。最近与客户的讨论清楚地加强了我们的观点，即竖井式运营对产业转型(IX)是适得其反的。无论公司是资产密集型企业，最关键的指标是正常运行时间和可靠性，还是以产品为中心的制造商，质量和效率是最关键的。如果组织不能全面地管理这些事情，它就会输给竞争对手。
APM 4.0利用数字双胞胎提供高级分析
我们的APM 4.0的定义比大多数行业更广泛(与我们对未来工厂的定义相同);我们规定了一个整体的方法来管理运营。在2019年10月的L118金博宝appNS Research IX活动上，分析师Joe Perino展示了APM 4.0如何包含物理资产、流程和价值链的整体视图，以及可穿戴技术如何实现连接工人的用例。金博宝官网网址同样的,我们数字双胞胎的定义是资产、流程、价值链或人的可执行虚拟表示．数字双胞胎应该是数据、物理和应用数学的结合。
会议期间的讨论和演讲自然而然地从数字双胞胎转向分析，以及当今公司如何利用不同层次的分析来更好地做出决策。我们的研究表明，在分析之旅中，大多数公司已经从描述性分析转向了预测性分析，但只有少数组织实现了向规定性分析和预测分析的飞跃。我们相信高质量的数据和健壮的操作体系结构对于任何公司来说，信任这些分析模型产生的数据和见解都是至关重要的。
佩里诺的演讲涵盖了APM在当今资产密集型行业(化工、金属和采矿、石油和天然气以及公用事业)中的现状。我们的研究数据表明:
- 这些资产密集型行业更有可能将APM预算投资于多个工厂，而不是单个工厂。
- IT功能引导APM软件购买决策和部署。
- 化工行业的公司更有可能使用企业数据中心，而不是基于云的数据和分析部署。
Vopak:维护2.0之旅
Roel Pot是一名企业架构师Royal Vopak N.V. (dba Vopak)他分享了公司使用数字双胞胎优化资产表现的故事。他的演讲引发了一场关于数字双胞胎价值主张的热烈讨论。例如，维护主管能否从数字双胞胎获得资产将要故障的警告?对话显示，公司确实有双胞胎，可以将资产数据与基线模型进行比较，当传感器读数表明资产可能超过正常操作限制时，预测故障。
然后，Roel的演讲集中在资产信息和数据质量上。Vopak在其数字双胞胎之旅中面临的一个挑战是生成高质量的数据，并将其置于正确的结构中。为了管理资产信息，Vopak的任务是理解、信任和释放其数据。该公司首先商定了一个资产数据模型，其中包括资产层次结构，其中现实世界中的每个资产必须在整个景观中唯一可识别。该组织还关注如何启用分散的资产数据架构来协调多个资产寄存器之间的数据，而不是将单个资产寄存器定义为单个版本的真相。
林德对数字化可扩展运营的追求
Larry Megan，高级数字总监林德(Linde)介绍了他的公司如何将数字战略与商业战略紧密联系在一起；今天，一个与另一个平行。贯穿IX活动的多次讨论和演讲呼应了数字业务对齐的主题。同样的,纽波特纽斯造船公司首席数字官描述了他的公司如何将其集团的角色从数字转型办公室转变为业务转型办公室。
林德采用自下而上的方法进行转型，并在内部开发了分析解决方案，包括安装低成本传感器以获取更多数据。从分析讨论中得出的一个有力结论是，公司希望为机器操作员提供这些分析，而不是为数据科学家设计这些分析。我们对IX用例的最新研究表明，IX领导者更加信任机器操作员的决策能力，并为他们提供数据和分析。
未来工厂:人越来越重要
IX事件的一个最重要和最基本的观点是，转型与人有关。参与人数金博宝官网网址最多的是互联工人会议，人的话题当然也是我们APM和未来工厂会议的中心。
嘉吉未来之旅工厂
未来工厂会议由史蒂夫·里基(Steve Rieke)的解释开始嘉吉的旅程;他的组织是美国最大的私营公司．史蒂夫的演讲引发了一场关于文化在这类倡议中的重要性的讨论。此外，他还强调了这不仅仅是一个技术项目，而是在组织的几个层次上的一系列项目。这证明了我们对IX准备的研究，它表明平均IX计划有10个不同的项目。它还强调了未来工厂计划不成为部署新数字技术的清单是多么重要。相反，每个公司都应该部署一个全面的战略、文化和转型策略。
讨论还介绍了嘉吉公司的转型举措之一-人力组织绩效(HOP) -包括变革管理，人为因素，并减少收集数据和计算指标的错误。该公司的努力是未来工厂计划的一个很好的例子，因为它改变了计算和报告指标的方式，并改进了流程，以实现阶段性改进。
首席分析师Andrew Hughes强调了这种方法，并以总体设备效率(OEE)为例。如今，大多数组织都过度利用OEE，以至于行业不再在适当的环境中使用它——监控资产有效性，检测性能变化，并触发进一步分析的行动。资产是否有效，但对生产线或工厂的总生产率没有贡献并不重要。Hughes建议，总体人员生产率(OPP)是衡量总生产率的一个很好的替代方法，它更能反映工厂的目标。
数据湖还是沼泽?
与会者详细讨论了数据湖的话题。很明显，出席此次会议的大多数公司至少已经部署了一些初步的大数据技术，这些技术正在缓慢地(在某些情况下是快速地)投入运营。
类似于关于以资产为中心的分析的讨论，一个关键的结论是，许多最初在数据湖中挣扎并通过大数据实现洞察的公司现在正在取得进展。他们解决了最初的数据质量和上下文问题，现在正在提供值得信赖的见解。未来的挑战是优化数据管理流程，并消除正在进行的繁重工作。
数据自然会成为讨论的焦点为it - ot融合以及制造商应该如何应对铺平了道路．公司是否应该将一些IT人员调到工厂，还是应该对OT人员进行IT技能培训?辩论双方都表达了一些有趣的观点，似乎没有一站式的解决方案。Andrew Hughes建议，如果这是一个运营问题，它应该由OT领导，但一个企业范围的问题需要it领导。
休斯介绍了他对未来工厂的研究，以及IX领导者与众不同的地方。IX领导者关注今天进入职场的“数字原生”年轻员工的可能性是现在的两倍多。为这些精通技术的年轻员工提供一个繁荣的工作场所，是任何公司IX之旅中的一大步。例如，我们在分析方面的研究表明，公司非常关注传统的持续改进方法，但不愿意使用数字工具。对IX来说，将数字技术与持续改进等举措结合起来是一个很好的用例。
很多想法，很多洞察力
总结APM 4.0 /数字双胞胎圆桌讨论的要点…
- APM 4.0的努力应该跨越资产、流程、价值链和连接工人。金博宝官网网址
- 商业领袖绝对需要一个可靠的商业案例来让管理层接受。由于我们仍处于产业转型的早期阶段，早期采用者更有可能对IX计划抱有信心。
- 如果组织希望数字双胞胎和分析能够带来行动和更好的绩效，那么理解、信任和释放数据是至关重要的。
同样，未来圆桌讨论的工厂也有很多值得学习的地方:
- 未来工厂不仅仅是一个技术故事;它是关于用IX技术改造工厂运营。
- 公司需要重新思考业务流程以及如何计算指标。做着他们一直在做的事情——但使用了新技术——不是变革!
- 随着企业试图利用分析技术，数据湖正变得越来越有吸引力。早期的挑战已经得到解决，公司现在需要关注数据管理的效率。
- 每个公司都应该根据自己的情况进行IT-OT融合;没有放之四海皆准的解决方案。
