工程营运资产管理案例：如何实现高效运维与价值最大化？
在现代基础设施建设和运营中，工程营运资产管理（Engineering Operations and Asset Management, EOAM）已成为企业提升资产使用效率、延长生命周期、降低全周期成本的关键环节。一个成功的工程营运资产管理案例不仅体现技术先进性，更考验组织协同、流程优化和数据驱动决策能力。本文将通过一个真实行业案例——某大型市政交通项目（如地铁线路或高速公路）的资产运营管理实践，深入剖析其从前期规划到后期运维的全过程管理策略，揭示工程营运资产管理的核心方法论及其落地路径。
一、案例背景：项目概况与挑战
本案例聚焦于某省会城市新建的轨道交通3号线项目，全长约45公里，包含地下站18座、高架站6座，总投资约320亿元人民币。该项目由政府主导、社会资本参与（PPP模式），建设期为4年，投入运营后需进行长达30年的持续运维管理。
初期面临的主要挑战包括：
- 资产种类繁杂：涵盖轨道系统、信号设备、供电系统、机电设备、土建结构等数十类子系统，每类资产的技术标准不一、维护要求各异。
- 信息孤岛严重：建设阶段各参建单位数据未统一归档，运维阶段难以快速获取历史维修记录、材料更换情况等关键信息。
- 人员配置不足：初期运维团队规模有限，且缺乏跨专业复合型人才，导致故障响应慢、备件库存不合理。
- 绩效评估模糊：传统KPI指标（如故障率）无法全面反映资产健康状态与运营效益之间的关系。
二、解决方案设计：构建一体化资产管理体系
为应对上述挑战，项目方引入“基于BIM+IoT+数字孪生”的智慧化资产管理系统，并制定分阶段实施策略：
1. 建立全生命周期资产数据库
利用BIM技术，在项目建设阶段即完成所有设施的空间建模与属性标注，形成可追溯的数字资产档案。该数据库覆盖设备编号、制造商、安装日期、质保期限、维护手册、图纸资料等内容，确保每个资产从出厂到报废都有完整履历。
2. 部署物联网感知网络
在关键设备（如牵引变电所、轨旁信号机、隧道通风系统）部署传感器，实时采集温度、振动、电流、湿度等运行参数，并通过边缘计算节点初步处理后上传至云端平台。此举实现了对设备健康状态的动态监控，提前预警潜在故障。
3. 引入AI预测性维护模型
基于历史运维数据与机器学习算法，开发针对不同设备类型的预测性维护模型。例如，对电机类设备采用LSTM神经网络分析振动趋势，对接触网设备则结合红外热成像与负载变化预测磨损程度。该模型使计划检修频次减少30%，非计划停机时间下降45%。
4. 构建多层级协同机制
设立“资产经理责任制”，每个站点配备专职资产管理员，负责日常巡检、台账更新、问题上报；同时建立总部级资产管理中心，统筹资源调配、预算审批与绩效考核。通过移动APP实现工单流转、进度跟踪与知识共享，打破部门壁垒。
三、实施效果与量化成果
经过两年试运行，该工程营运资产管理方案取得显著成效：
- 资产可用率提升至99.2%：相比传统管理模式提高近5个百分点，保障了高峰时段列车准点率。
- 年度运维成本下降18%：得益于精准备件采购与预防性维护，避免了大量无效维修支出。
- 故障平均修复时间缩短至2.5小时：借助智能诊断系统与远程专家支持，现场处置效率大幅提升。
- 员工满意度上升40%：数字化工具减轻重复劳动负担，员工可聚焦于复杂问题解决与技术创新。
- 获得省级智慧城市示范项目称号：成为全国首个将BIM+IoT深度融合应用于轨道交通资产管理的标杆案例。
四、经验总结与推广价值
此案例的成功表明，工程营运资产管理并非简单的设备保养，而是一项融合技术、制度与文化的系统工程。其核心在于：
- 以数据为中心：打通设计、施工、运维各环节的数据链路，实现资产全生命周期可视化管理。
- 以智能化为驱动：借助AI与物联网技术，从被动维修转向主动干预，提高资产安全性与经济性。
- 以责任为导向：明确各级管理人员职责边界，形成闭环管理机制，避免推诿扯皮现象。
- 以标准化为基础：制定统一的资产编码规则、运维流程规范与评价指标体系，便于复制推广。
未来，随着碳达峰碳中和目标推进，工程营运资产管理将进一步向绿色低碳方向演进，如探索光伏储能系统与轨道交通能源耦合、基于碳足迹追踪的资产再利用评估等新场景。该案例为其他基建项目提供了可借鉴的范式，尤其适用于地铁、桥梁、电厂、园区等长期运营的重资产领域。
