Industrial Asset Intelligence — Bài viết chuyên sâu
Bài viết song ngữ, đi từ dữ liệu và cơ chế hư hỏng đến quyết định trong EAM, RBI, PHM và AI Agent.
Bốn chủ đề tôi viết
Độ tin cậy
RCM, FMEA, RCA, văn hóa độ tin cậy và bài học từ hiện trường.
EAM và Maximo
Cây tài sản, dữ liệu gốc, quản lý công việc và vận hành CMMS.
Dữ liệu và KPI
Pipeline dữ liệu bảo trì, dashboard và báo cáo cho lãnh đạo.
AI Agent trong công nghiệp
Dùng LLM và agent cho công việc kỹ thuật một cách có kiểm soát.
Bài viết
Xem toàn bộ bài viết →EAM · DataTrước khi triển khai EAM: kiểm tra dữ liệu nào trước?Asset Register, Work Order, PM và MRO phải phục vụ quyết định bảo trì.RBI · IntegrityTừ ma trận RBI đến chương trình kiểm tra có thể thực thiDamage mechanism, uncertainty và inspection plan có thể truy vết.PHM · APMThiết kế pilot PHM cho thiết bị quayTừ tín hiệu và cảnh báo tới triage, Work Order và tiêu chí mở rộng.AI AgentAI Agent trong bảo trì: quyền, bằng chứng và điểm duyệtThiết kế pilot với nguồn dữ liệu, human review và audit log.MRO · Master DataMRO cataloging: làm sạch mã vật tưChuẩn hóa mô tả, xác minh tương đương và quản trị Item Master.OT · CybersecurityĐưa Cybersecurity vào Scope of Work EAM–OTLuồng dữ liệu, phân quyền, remote access và bằng chứng nghiệm thu.Presales · DeliveryTechnical Proposal cho pilot công nghiệpKhoanh phạm vi, baseline, deliverable và acceptance criteria.
Khung thực hành; đối chiếu tiêu chuẩn và dữ liệu của từng dự án trước khi áp dụng.
Công cụ học và làm
RBI: kiểm tra dựa trên rủi roPhương pháp luận, ma trận rủi ro và công cụ tính tuổi thọ còn lại.Thư viện prompt kỹ thuật13 chuyên ngành, 20 kiểu prompt, tìm theo mô tả công việc.Hướng dẫn dùng promptCấu trúc một prompt, 20 kiểu và cách kết hợp cho việc lớn.Xem skill làm việcHình mẫu AI chọn đầu việc, kiểu đầu ra và trả về tài liệu.