Autonomous Asset Management

利用 AI 智能体统筹资产、维护和供应链，延长设备正常运行时间，提升利润率。
俯瞰图：橙色机械臂在焊接汽车底盘，火花四溅。

借助 AI 简化资产管理

利用 AI 助手和智能体，提升决策质量并实现资产生命周期全流程自动化，从而优化资产效能、降低成本和运营风险，同时提升员工作业效率、安全性和合规性。

显示压缩机存在高振动警报，并配有 AI 诊断功能的资产管理仪表盘。
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Autonomous Asset Management

通过融合 AI、知识图谱、端到端自动化、资产编排、维护活动、健康与安全以及互联供应链，统筹管理从资产采购到报废的全生命周期，从而优化投资回报并降低运营风险。

借助 AI 智能体加速计划到维修全流程，减少意外停机时间。

提前预判设备故障，并自动化计划到维修全流程，从而缩短停机时长，快速恢复生产。

利用 AI 优化资产策略和计划，降低维护成本

平衡停机时长、人工成本和备件支出，智能推荐成本最优的维护方案。

基于数据制定资产策略，在风险、成本和可靠性之间实现平衡

分析资产关键性、安全性及成本之间的权衡关系，为每项资产推荐最优的维护策略。

利用智能体简化工作流程，快速创建工单和排程

根据资产实时健康状况自动创建工作计划，精准预估工时，减少人工操作。

现场提供维护指导，提升技术人员工作效率

提供与当前任务相关的作业指导、许可和文档资料，减少延误和返工。

资产管理助手，为你赋能

你只需在端到端业务流程中明确总体方向，AI 助手便会自动统筹调度各类智能体，让其跨应用、数据和工作流执行常规任务。

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以业务目标和成果为导向，直接驱动资产管理策略的制定与执行。

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$25–35

万

资产停机造成的损失减少*

$10–20

万

维护人员成本降低*

$2–5

万

计划与排程管理成本降低*

听听客户的评价

我们坚信，AI 驱动的故障排查将有助于进一步提升海上风电场的整体可用性。我们将与 SAP 合作，为现场团队和技术人员的维护管理解决方案引入代理式 AI 功能。我们正在探索 AI 在获取正确知识、提高工单质量以及简化各站点经验教训记录与复用方面的潜力，旨在提升故障排查工作的效率。

Thomas Michel 博士，RWE Offshore Wind COO

采用 Autonomous Asset Management 的行业

快速入门

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了解行业定制化解决方案如何帮助你优化运营、加速创新，并实现稳健增长。

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常见问题

Autonomous Asset Management 采用智能体 AI，对资产、维护、健康与安全以及互联供应链进行统筹，覆盖从采购到报废的整个资产管理生命周期。借助 AI 助手和智能体，它能够提前预测故障、自动化从计划到维修的工作流、优化维护策略和排程，并通过上下文指导技术人员。作为 SAP 企业资产管理软件组合的一部分，它可以帮助组织提高正常运行时间、劳动力效率、合规性和运营风险管理。

Autonomous Asset Management 利用 AI 智能体来帮助维护团队从被动的救火式维护转变为日益自主的维护执行。

通过持续分析资产健康状况信号、物联网 (IoT) 传感器数据、维护历史记录、风险、关键性、劳动力可用性、零件以及成本权衡，AI 智能体可以：

  • 尽早识别异常情况和新出现的风险，并说明可能的失效模式。

  • 通过推荐和调整维护策略（基于条件、基于风险和以可靠性为中心），平衡正常运行时间、安全性与合规性。

  • 将警报和洞察转化为优先级明确、范围完整的工作包，其中包含零件、技能、工具和许可证。

  • 使工作与劳动力、物料、访问限制和生产计划保持一致，提高排班效率并提高技术人员的准备就绪程度。

  • 通过提供情境化检查清单、流程和 AI 故障排除来指导技术人员，从而减少重复工作。

  • 从结果中学习，持续改进战略、计划参数和数据质量。

资产密集型行业从 Autonomous Asset Management 中受益最大——尤其是公用事业、石油天然气、能源、工业制造、冶金与材料加工、采矿、运输以及其他运营复杂、分布式设备网络的企业，对这些企业而言，正常运行时间、安全性、合规性和成本控制至关重要。

拥有高价值、易发生故障或安全关键型设备的行业最能从预测性维护 AI 中受益。这包括管理电网、电厂、涡轮机和油田资产的公用事业和能源公司；维护上游、中游和炼油设备的石油天然气运营商；运营连续生产资产的采矿、冶金与材料加工，及工业制造企业；以及管理车队、铁路、港口和物流基础设施的运输组织。在这些环境中，AI 智能体可以分析资产状况、传感器信号、维护历史记录、风险和运营环境，以便在新出现的故障模式干扰运营之前将其识别出来。在计划外停机可能造成连锁成本的情况下，其价值最为显著——包括生产损失、服务延误、技术人员重复上门服务、安全隐患或合规风险。

Autonomous Asset Management 通过以下用例帮助资产密集型组织协调资产的整个生命周期：

  • 执行指导：通过数据驱动的资产策略，平衡风险、成本和可靠性。

  • 资产信息管理：降低资产数据上线和集成成本，提高资产生命周期数据质量。

  • 资产健康状况分析和策略：根据财务影响、风险、安全和法规要求优化资产策略。

  • 维护计划：优化维护计划，核实所需技能和认证，并确保配件和设备到位。

  • 资产物流：通过协调库存、运输和租赁，确保提供合适的资源、材料和设备。

  • 维护执行：管理安全许可、上锁和挂牌，提供情境化操作指导，并获得实时决策支持。

用户可在日常工作流中通过嵌入式自然语言、基于角色的体验，与企业资产管理中的 AI 智能体进行交互。维护计划人员、可靠性工程师、现场技术人员、主管和运营负责人可直接在 SAP 应用程序中提出问题、查看建议，并根据 AI 生成的洞察采取行动。例如，智能体可以发现新出现的资产风险，解释可能发生故障的原因，建议维护策略，创建或确定工作包的优先级，支持排程决策，或指导技术人员完成检查和维修步骤。用户可以通过审核、批准和改进智能体建议来保持控制权，而智能体则可以减少人工分析，并帮助将资产、工单、零件、人员、安全和成本方面的决策联系起来。

*SAP 全球价值咨询，2026 年。

*免责声明：价值预估为基于行业基准的预测数据，不代表可实现的实际结果，不构成任何承诺。