一些企业已通过互联数据、预测能力和 AI，管理着数以千万计的资产，大幅扩展了维护团队的监管范围。而另一些企业仍依赖技术人员手动筛选警报、核对记录，并决定哪些工单应优先处理。
这两种模式之间的差距正逐渐显现。埃森哲北美智能资产管理负责人 John Holmes 表示：“我们正逐步迈向自主资产管理。我们正将信号和请求转化为优先级明确的工作包。”
如果你的竞争对手在你的团队完成警报审查之前，就已对设备问题采取行动，会发生什么？在The Future of Supply Chain 播客第 177 集中，Holmes 与 SAP 资产管理及现场服务领域全球业务咨询负责人 Andy Hancock 共同探讨了自主维护如何缩小这一差距。
The advantage starts between the signal and the response
维护团队早已拥有大量数据。问题在于，员工需要在不同系统间切换、核对记录，并手动将设备警报转化为工单，而此时生产、发货和服务承诺已面临风险。
Hancock 认为，企业正通过融合来弥合这一差距。他表示：“当前的主要趋势就是融合。”客户正在将资产全生命周期管理、可靠性、分析和执行功能“整合到一个平台”。
这种连接将实时设备信号与历史性能数据、维护策略及执行记录相结合。“这正是实现从基于时间或状态的维护策略，转向预测性与指导性维护策略的关键，”Hancock 补充道。
企业随后可根据资产当前健康状况和业务影响优先安排工作，从而更快地从早期预警过渡到保护运营的实际行动。
AI agents are beginning to coordinate the work
如果预测到故障后，响应仍被搁置在待办事项中，那么这种预测带来的优势微乎其微。Holmes 认为，AI 智能体能够弥补这一差距，并提出问题：“我们如何利用这些智能体来生成维护请求？”
这些智能体可以监控设备、识别潜在问题、自动生成请求，并协助安排响应计划。它们还能综合考虑预防性维护、纠正性作业、运营风险、可用资源以及排程依赖关系。
“如果我调整这个计划，把这项[预防性维护]移到这里，以便完成这项纠正性工作，会带来哪些风险？”Holmes 问道。AI 能够评估这些权衡取舍，所依据的数据量远超人工规划者通过电子表格、纸张或他所说的“巨大的白板”所能合理处理的范围。
最终结果可能是一个优先级明确的工作包，告诉技术人员该去哪里、解决什么问题，以及为何重要。Holmes 表示，这将把人工操作转变为“基于异常的工作模式”，借助智能排程、AI 驱动的洞察和诊断能力，帮助员工“更快、更好、更高效地执行任务”。
这种转变改变了人们运用专业知识的方式。常规协调工作需要的关注减少，技术人员便有更多时间应对异常情况、安全问题以及需要人工判断的操作后果。
Years of experience can enter every decision
时机至关重要，因为经验丰富的技术人员正在退休，而他们所掌握的宝贵知识也随之流失。许多企业同时面临设备数据量不断增长的问题，却未能增加足够的人手来解读这些数据。
Holmes 认为，更全面的数据采集是保留员工现场经验的一种方式。他说：“我们可以通过照片记录，通过视频记录，甚至通过语音记录。这些信息可以为未来的工作流和 AI 模型提供支持。”
历史维护记录则是另一项专业知识来源。Hancock 指出，一些公司拥有“数十万份工单”和数十年积累的数据，如今这些数据可被分析，以支持闭环流程和持续改进。
这些历史数据还能帮助新员工更快地创造价值。“他们不需要理解 T 代码，”Hancock 说。他们可以说：“我有一个工作请求、任务或工单”，而底层技术则会将这一请求转化为执行所需的语言。
指导信息还可以直接在设备本身上实现。Hancock 设想，“在设备上放置一个二维码，播放一段短视频”，来说明如何完成停机、断电锁定或其他特定于设备的操作流程。
能够整合这些功能的企业，可以保留并传递经验，让员工在需要时随时获取。而那些延迟实施的企业，则可能面临劳动力流失的知识与车间日益增加的复杂性之间的鸿沟不断扩大。
Maintenance is gaining influence across the supply chain
当资产数据走出维护部门时，真正的突破点便显现出来。一条生产线上出现的问题可能影响库存、发货、财务结果以及客户承诺，这让资产管理在供应链韧性中扮演着关键角色。
自主资产管理能够在问题扩散前就将这些影响连接起来。设备发出的信号被转化为优先级任务，执行过程产生新的洞察，而每一次决策都在为下一次决策提供更强支持。
能够构建这一闭环的企业，可以针对数百万资产快速响应，并结合业务背景做出决策。维护的未来将决定谁能够预见供应链中断的到来，以及谁只能在问题发生后被动应对。
