Künstliche Intelligenz (KI) wird das Enterprise Asset Management (EAM) verändern. KI hat in ihren vielen Formen eine bahnbrechende Auswirkung in verschiedenen Branchen und Anwendungen.In industriellen Umgebungen ermöglicht die sensorbasierte KI den Produktionssystemen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen und Entscheidungen zur Prozessoptimierung zu treffen. Inzwischen kann KI auch visuelle Informationen aus Abbildungen oder Videos analysieren und interpretieren, was erhebliche Fortschritte in Bereichen wie autonome Fahrzeuge in der Fertigung ermöglicht. Und dann gibt es noch die generative KI, bei der die Verarbeitung natürlicher Sprache es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen – was die Art und Weise, wie wir mit Software interagieren, radikal verbessert.

Verbessertes Asset Management

Das Asset Management ist von diesem Wandel nicht ausgenommen. Insbesondere EAM ist ein Bereich, in dem die KI einen erheblichen Einfluss haben wird. In den letzten Jahren haben sich EAM-Systeme als gängiges Mittel zur Verwaltung und Wartung physischer „Dinge“ wie Gebäude, Anlagen, Maschinen und Fahrzeuge erwiesen. Solche Plattformen werden zunehmend von Unternehmen in Branchen wie der Chemie-, Lebensmittel- und Logistikindustrie eingesetzt, um die Zuverlässigkeit zu verbessern, Abläufe zu rationalisieren und ein Höchstmaß an Gesundheit und Sicherheit zu gewährleisten. Konkret kann EAM einen umfassenden Überblick über die Produktivität und die Kosten von Assets geben und die Verbesserung der Betriebszeit durch ein optimal koordiniertes Instandhaltungsmanagement ermöglichen.

Aber die Technologie entwickelt sich schnell. Die Integration in EAM-Plattformen könnte die Kapazitäten radikal verbessern, dadurch die Produktivität der Mitarbeiter steigern und die Leistung der Assets weiter maximieren, wobei der Datenschutz gewährleistet ist. Durch den Einsatz von KI werden künftige EAM-Tools intuitiver, zugänglicher und prädiktiver sein.