談到工業 4.0，最常引用的例子是資產績效管理。似乎是突然之間，關鍵的製造資產彷彿都配備了感測器技術，能夠收集的資料量之大、資料種類之多都是前所未有的。

嚴格追求資產績效被納入到預測性維護的類別下。對製造業來說，工廠裡的每一個生產裝置都是一筆重要的資產。因此製造商們需意識到，裝置在規劃的時間裡需要進行統一的更換，升級，以最大程度的避免大故障發生的風險。

【QAD小百科】
所謂預測性維護（Predictive Maintenance，簡稱PdM），即在機器執行時，對它的主要（或需要）部位進行定期（或連續）的狀態監測和故障診斷，判定裝備所處的狀態，預測裝備狀態未來的發展趨勢，依據裝備的狀態發展趨勢和可能的故障模式，預先制定預測性維修計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支援。

在製造業中，對生產線機器和裝置的持續維護是一項重大開支，這對任何依賴於此的生產操作都有著至關重要的影響。此外，研究表明，計劃外停機每年給製造商造成的損失估計為500億美元，其中，資產故障導致了42%的計劃外停機。
出於這個原因，預測性維護已經成為製造商必不可少的解決方案，他們可以從預測零件、機器或系統的下一次故障中獲益良多。

的確，提高資產績效確實是一項崇高而有價值的追求。但是，務必要承認的是資產可用性絕不是終極目標。額外的關鍵資產可用時間能否發揮作用取決於利用這些額外時間都做了些什麼。

為避免加班或避免額外資產進行資本投資的負擔，額外的產能可立即轉化為額外的產量至關重要。這對大批量生產的食品製造商來說是一個巨大的優勢。然而，大多數製造商缺乏專用裝置，並且過於注重調整重複過程。產品種類和定製要求促使裝置必須具備靈活性和可調整性。只有訂單得到妥善處理，讓相應的客戶滿意，產能增加才是實實在在的優勢。

針對使需求與生產相匹配，或者在有衝突的組織目標之間進行協作等遺留問題，就算有額外的產能也無濟於事。在最糟糕的情況下，額外的產能有可能會導致生產出更多不需要的“錯誤”產品庫存。
因此，對於許多製造商而言，對資產績效的深入瞭解必須與目前的需求和供應鏈計劃工具相適應。如果受到了傳統電子表格規劃的限制，資產績效也並不會帶來意外效益。為此需要現代需求和供應管理工具，才能發揮資產績效監測和預測性維護所帶來的基本優勢。

此刻，如果您對行業需求以及如何匹配供應鏈管理工具還很陌生，歡迎加入QAD，我們願與您一起共同應對工業4.0帶來的機遇和挑戰。