预测分析如何帮助企业改善资产管理？

预测分析利用历史和实时数据以及机器学习模型来预测未来资产性能和故障。这一概念对于从被动式资产管理向主动式资产管理转变至关重要。其主要应用包括优化维护计划、延长设备寿命，以及在制造、能源和运输等行业防止代价高昂的非计划停机。 其核心原理是分析运营数据（传感器读数、使用日志、维护记录）中的模式，以预测异常或故障概率。关键组件包括数据集成管道、强大的统计和机器学习算法，以及剩余使用寿命（RUL）或故障可能性分数等结果指标。这改变了维护策略，实现了预测性维护，其性能显著优于计划维护或故障后维护模式。它在整个资产生命周期内提高了运营效率、安全性和资源分配。 企业通过以下方式实施资产预测分析：1）建立全面的资产数据收集，2）集成物联网传感器和运营数据库，3）使用回归或神经网络等机器学习技术构建/训练预测模型，4）部署模型进行持续监控并生成可操作警报。这通过降低维护成本、减少生产中断、优化备件库存、改进资本规划、增强安全性以及最大化资产利用率和投资回报率来创造价值。