企業資產管理（EAM）是面向資產密集型企業的信息化，制造業信息化，企業信息化解決方案的總稱。它以提高資產可利用率、降低企業運行維護成本為目標，以優化企業維修資源為核心，通過信息化手段，合理安排維修計劃及相關資源與活動，物聯網、AI、無人機等新技術的出現，將改變EAM的未來。
企業資產管理軟件（EAM）已經有二十多年的歷史。在這段時間里，它從簡單的提供管理資產維護的工具演變而來，成為為公司提供追蹤資產的一種方式 ——從HVAC系統到制造設備的關鍵部件，到一段鐵路軌道——記錄他們的情況，得到關于預防性維護的警報，延長這些資產的生命周期，當然，也包括管理工單。
到目前為止，EAM系統已經發生了很大程度上的變化，但沒有革命性的變化。但這正在發生改變， 我們已經開始看到新技術使EAM成為公司的競爭優勢。
我們看到以下三種技術已經開始改變EAM的面貌，并且會繼續重塑EAM：
物聯網
人工智能
無人機
最終，EAM的未來將是設備/組件與人員之間的信息交換。 更多的信息將從更多的地方進入系統中，并且更多的信息將能夠被更多的人訪問。
物聯網
過去幾年來，我們已經越來越熟悉物聯網。 而且，物聯網將會變得更加普遍，這部分原因是由于GPS追蹤器、數碼相機和智能傳感器等設備的成本降低。
CERN是世界上最大的粒子物理研究組織，擁有22個歐洲成員國和70個國家合作開展科學計劃，CERN使用Infor EAM管理近200萬資產，用于粒子加速器設備及其現場基礎設施。 該系統每年擁有1,100名用戶，每年處理15萬份工單。
對于CERN來說，資產的重要性不僅僅在于數據; 資產數據同樣重要。 CERN資產和維護管理負責人David Widegren解釋說，管理公司數百萬個組件和設備，每個組件的運營情況和數據至關重要，因為它們是一個獨立的IoT：
資產管理與連接設備的組合以及從資產中獲得的數據，正在飛速向前發展。 我們稱之為工業IoT和EAM的結合。這是未來的最佳選擇。
科學研究之外，物聯網和EAM將在智能城市的發展中發揮重要作用。智能城市監測所有關鍵基礎設施的條件，包括橋梁，街道，水和電氣系統等。Frost＆Sullivan估計，到2025年，全球將有26個智能城市出現。
舊金山正在努力成為智能城市，并已經開始采用物聯網來實現這一目標。 作為智慧城市，城市必須采用智能能源，智能建筑，智能移動，智能醫療，智能基礎設施，智能技術，智能治理和智能教育/智能公民等八大智能原則中的五項。
舉個例子。 在Infor的EAM可持續發展項目中，根據正在與該市工作的21Tech將改造舊金山有44,000個路燈，而且開始進行智能化改造。
21Tech專業服務副總裁Linda Short表示：街道燈柱現在將數據傳輸到城市的EAM系統，記錄其燈光強度，將GIS坐標附加到該數據，并添加修復代碼。 然后城市相關部門可以派一名電工一次性更換燈泡或進行維修，而不是進行多次任務：電燈檢查，記錄問題，最后再進行修理，大大減少流程，提升效率。結果是舊金山市的EAM系統正在幫助城市更有效地利用其有限的資源。
人工智能
像智能城市這樣的舉措制造了大量的復雜的數據，需要將其標準化，用以處理和饋送到系統中，以便智能地使用信息。大數據和分析使這一切成為可能，而人工智能可以幫助改善數據的處理。
我們已經在Amazon Echo這類語音驅動的虛擬助理系統中，看到的AI被擴展到像EAM這樣的企業系統，以使收集的數據更有用。 使用AI，員工和客戶將能夠使用自然語言與他們的EAM系統進行通信。 他們可以直接問“我們在17號線上有多少個工單？”，并得到一個結果。 系統將能夠提取數據，以便管理人員可以花時間做出關鍵決策，而不是呈現報告。 埃森哲高級經理Luanne Winchiu在最近在線研討會上介紹了EAM的未來：
這一切都是關于技術的可用性。 EAM的未來是如何在現實世界中使用技術，使其更易于使用，以便我們可以優化資產的價值，而不僅僅是維護資產。
無人機
雖然物聯網和AI是EAM未來的重要組成部分，無人機技術也將帶來新興變革。
無人機資產管理顯然是許多行業的下一個前沿，包括鐵路，石油和天然氣和航空。 Drone Aviation Corp首席科學和技術顧問Louis Wise在同一個EAM網絡研討會上說道：
“無人機是數據采集機器。 我們可以將它們部署到人類難以或不可能進入的有利位置，并將他們收集的信息傳遞給EAM系統。
這些有利位置包括大型生產結構，如煉油廠和海上石油鉆井平臺，鐵路床和橋梁，以及飛機和貨船。可以部署裝備有強大變焦鏡頭的無人機，以檢查和評估將是危險或難以直接物理接觸的設備。
Wise表示，通過電力和通信電纜連接到地面的有線無人駕駛，可以保持在空中的時間更長，所以它們更適合飛行，并且擁有自己的電力和通信系統，更容易受信號不穩定的影響。
在高風險的情況下，使用無人機比人工檢查的好處更大。由于使用無人機風險要小得多。 如果派出一名檢查員來檢查一個正在著火的石油鉆井平臺是不可行的，這時候就可以使用無人機。 另外，作為一個額外的好處，無需創建支持的機制來支撐檢查工作，或甚至停工檢查，這是人工檢查所需要的。 在煉油廠領域，每天可以節省高達100萬美元，Wise說。
一切都與數據連接相關
所有這些技術的共同之處在于數據。 EAM的未來是收集實時數據并將其送入EAM系統，讓負責保持設備在高峰狀態運行的負責人可以更快地做出反應。 關鍵的技術，如社交，移動，分析和云將比以往任何時候都更重要，因為這些技術讓數據更易于訪問和使用。
EAM的未來不是取代人類工作者，而是讓我們更有效率地進行工作。