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资产性能管理系统主要涉及三方面：一是数据，即机器的实时数据、历史维护记录、失效记录、产品(http://www.maoyihang.com/invest/)手册等；二是机理，像FMEA、控制理论等基本的工业模型；三是数据分析，变点检测、时序预测、聚类回归、机器学习、神经网络等结合在一起，才能产生一个相对完整的设备(http://www.maoyihang.com/sell/l_4/)资产管理系统，实现实时监测、故障诊断预测、**性管理等一系列功能，*终目标是降低停机概率、降低运营风险、实现更快的响应能力。
怎么利用数据分析实现资产的高效性能分析呢？主要还是利用机器的数据。基于机器的历史数据可以构建不同状态下的历史数据样本，开发各类故障的特征模型，与当前传感器数据进行对比，从而对当前的设备进行实时的健康评估。基于历史数据也可以构建性能预测指标，通过对比指标就可以知道设备未来在什么时间可能会出问题，可以计算剩余寿命以优化维护策略。
NT255
应用场景2：运营性能管理。在工业生产过程中有很多设备都产生数据，像工艺数据、质量数据、维护数据等，都可以通过工业互联网平台采集出来，做工艺参数优化、良率优化、虚拟量测、关键指标建模、燃烧环保(http://www.maoyihang.com/sell/l_38/)优化、能源(http://www.maoyihang.com/sell/l_34/)管理等一系列分析。通过实时采集生产过程中设备、工艺、质检、环保、环节数据，结合数据挖掘和人工智能分析，可以实现生产工艺、品质还有运营效率全方面的优化。
举几个简单例子：
一，工作模式自动识别。在运营中对设备的工作状态进行识别，只有识别了不同的工作状态才能区别出在不同工作状态下的工作效率和关键KPI指标，这种识别原来全是手动识别或是**经验识别，现在完全可以通过机器学习再结合**经验的方式提取规则，创造自动识别的过程。
二，异常检测。由于能够区分不同的工作状态，才能对不同的工作状态设一个稳定值，这叫SPEC值。一个设备可能工作在不同的SPEC和不同的工艺过程下，所以每个工艺过程要区分不同的工作状态，才能知道应该改进哪些关键工艺参数。
三，根因分析。根因分析就是有多少种原因会导致*终的不良或排放、燃烧等关键指标低下。这种根因分析往往是在不同时间维度上产生的，可能几个小时之前的一个工艺参数会导致*后生产结果的质量、品质或关键指标的劣化。数据分析需要把不同时间维度的海量数据结合在一起，通过相关性分析、相似度搜索等数据分析的方式，匹配到*有可能产生问题的一个匹配关系上。
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