依托覆盖资产全生命周期的 5C 优质数据体系，优化运营表现，助力制定更明智的资产决策。
一个典型的高层办公大楼包含大约1,000个可维护资产，如电气设备、备用电源系统、电梯、水泵和空气处理装置。对于一个设施管理团队来说，定位、识别和记录所有这些资产可能需要几周的时间，这取决于参与资产清单和验证过程的工程师人数。甚至需要更多的时间来查找和审核机械图纸、OEM手册和工作订单。
这就是为什么设施经理们在历史上一直难以获取高质量资产数据的原因。它需要艰苦的努力和勤奋，通常导致不完整或不正确的数据。
没有优质数据，设施管理（FM）团队难以做出更智能的维护和资本更换决策。他们面临更大资产故障和非计划停机的风险，无法准确衡量性能或改善运营。质量数据影响资产生命周期中的FM运营、维护和更新的各个方面。
这就是为什么确保您的资产数据尽可能高质量从未如此重要。
优质数据提升资产管理
资产清单是资产数据的储存库，并依赖于质量数据的5C原则，即数据必须是：
完整的 —— 所有目标可维护和可更新资产都已收集到清单中。
全面的 —— 已收集目标资产的所有所需属性（例如，资产类别、制造商、型号编号、容量、电压、吨位等）。
一致性 —— 资产名称和属性的命名法在整个清单中保持一致。
正确的 —— 资产ID和描述必须正确识别资产，准确无误地避免语法错误等。
最新的 —— 资产必须被正确指定为活动的（使用中）、非活跃的、搁置的等。
高质量的数据在资产清单中克服了上述风险和限制，使团队能够根据成本、关键性、法规遵循、安全性或运营影响等判断资产的重要性。
资产清单依赖于高质量数据
资产清单，也称为资产登记，是一个资产及其属性的数据库，如资产的品牌、型号、序列号、购买日期、保修信息和位置。
创建资产清单在历史上一直是劳动密集型、耗时长且昂贵的，这就是为什么设施经理必须在入库哪些资产时保持选择性的原因。资产对组织的重要性各不相同。虽然清单理想地聚焦于所有可维护的资产，成本和资源可能会影响哪些资产被纳入。在所有情况下，清单的价值依赖于优质的资产数据。
例如，一个拥有250个地点的组织，每个地点有400个关键资产，总资产清单达到100,000个。管理这么多资产需要5C质量数据。任何低于这个标准的都会大大偏离清单的目的和价值。
为什么资产入库如此具有挑战性
传统的资产入库和数据收集方法是手动的，并且通常是基于纸面形式的。一个可靠性工程师每天可以定位、检查和记录60-75个资产的铭牌信息，但进入空间和设备的挑战往往会减慢进程。
传统的资产入库或数据收集方法：
需要经验丰富的可靠性工程师，或者知识渊博且经验丰富的技术人员，能够识别并理解他们正在入库清单的有时很复杂的设备。
容易出错，特别是在手工记述24字符的字母数字编号时。错误常见，数据不正确—这会降低库存的质量。
是一个多步骤的过程。解码型号编号以显示资产属性涉及一个繁琐的后续流程，通常导致数据不全面的清单。
可能是一个移动的目标。在长期的资产审计期间更换资产可能会破坏inventory的有效性。
当设备难以核实时是不完整的，如安装在天花板板上的VAV箱。数据不完整，根据资产审计的严格程度，也可能因审核员对同一设备使用不同术语而不一致。
延长到现场审计完成之后。需要数天或数周来查找和审核竣工图、机械图纸、OEM手册、工作订单等。追索可能已有数年的信息风险引入不再当前或不完整的数据。
通常涉及成百上千的资产。复杂的建筑物，如医院，需要勤奋和耐心得到质量数据，但在数据不可用的情况下，清单最终是不完整、不一致且不正确的。
自动化资产入驻并提高数据质量
新技术可以显著降低资产清单的传统挑战，通过减少所涉及的劳动、时间和费用来提高整体数据质量。
一个启用AI的移动应用程序，如JLL Serve，使用基于内容的图像检索（CBIR）识别设备类型。例如，拍摄一张资产的照片可以让一个连接的私人云正确识别资产类型为空气处理单元。
光学字符识别（OCR）可以读取资产铭牌的照片，解码型号，并将属性（例如，转速、吨位、容量、电压、滤网尺寸、制冷剂类型等）直接填入资产清单中，确保数据准确和全面。该技术将所有资产的属性集中到一个视图中，以及原厂手册、机械图纸、工作订单、故障排除指南，甚至DIY YouTube视频。
在传统审计中，工程师需要花8-10分钟对每个资产进行初步目视检查和铭牌记录。利用上述新技术，现场技术人员通过移动应用程序可以加快这一过程，并在比传统审计少得多的时间内获得更高质量的数据。
由于新的AI驱动能力可以自动检索设备属性、手册、图纸等，因此不需要几周的后续研究和审查，且确保数据接近5C质量。
像JLL Serve这样的应用程序通过自动化促进效率，并提供准确、高质量的数据，以便做出更明智的生命周期资产管理决策。自动化和AI确保数据的完整性、全面性、正确性和及时性，为技术人员节省宝贵的时间。
如何知道您是否错过了一个资产？
进行传统资产清单一直不是一个顺利的过程。锁住的门和丢失的钥匙导致资产清单不完整。
由FM团队、资产管理软件提供商、行业协会或资产管理顾问创建的工程规则提供了基于类型、用途、面积、楼层数等对建筑内资产进行分类的预定义标准。
例如，大多数餐厅都有屋顶打包空调单元、厨房排气罩/向上排风扇、Ansul消防系统、冰箱、冷柜和微波炉，因此应该找到并记录这些资产以获得包含优质数据的完整资产清单。
工程规则确保资产数据是完整、全面和最新的，提供一份有价值的资产清单，以期在资产清单过程中在现场发现。JLL Serve，通过其私人的云的连接和庞大的Corrigo资产数据库，提供卓越的资产类型洞察。结合AI驱动的算法和机器学习的优质数据，JLL Serve可以预测期望的库存数据，并在实际进入建筑物之前预填补空白。
高质量的资产数据提升设施管理效率
资产数据通过允许FM团队推动可操作的见解来为其生命周期资产管理计划证明其价值。获取完整、一致、正确、当前和全面的数据会产生立即的效率提升。
符合5C标准的资产数据质量允许更智能的设施管理，有助于最大化正常运行时间、资产寿命和资产性能。当今技术能够实时填充资产属性，包括其它数据资源—如OEM手册和机械图纸—使所有资产详细信息呈现在技术人员的单一平台上，消除访问多个技术的需要。
AI驱动的能力和移动应用加速资产入库，节省时间、成本和劳动力。使用CBIR和OCR，资产入库提供比传统手动过程更可靠、完整和准确的数据。
了解我们的动态解决方案如何智能化转变运营并释放您投资组合的全部潜力。