基于数据驱动的重型装备运营效率与可持续资产管理框架研究

为解决重型装备在印尼工业中运营效率低、资产管理成本高的问题，研究人员提出了一种集成设备性能、使用年限、工作地点和业务集群的数据驱动框架。研究发现设备性能显著影响收入与成本，设备年龄与成本正相关，工作地点对收入有强影响，而业务集群虽无直接影响但具长期协作潜力。该研究为优化资产利用和决策提供了实证支持，发表于《Results in Engineering》。

　　

重型装备在印尼的种植业、建筑业、采矿和物流等行业中扮演着至关重要的角色，其管理效率直接影响生产力和运营成本。然而，当前行业面临设备性能评估不精准、维护成本高、地理因素影响显著等问题，亟需一套科学的数据驱动框架来优化资产管理。为此，印尼国际物流与商业大学（Universitas Logistik dan Bisnis Internasional）的研究团队开展了一项创新研究，通过整合设备性能、使用年限、工作地点和业务集群四大变量，构建了重型装备资产管理的实证模型，相关成果发表在《Results in Engineering》上。

研究采用线性回归分析技术，结合印尼国家统计局的实际运营数据（涵盖爪哇岛、苏门答腊岛和加里曼丹岛的设备样本），重点考察了设备摆动速度（代表性能）、工作时长（代表年龄）、区域工资成本（代表所有权成本）等指标。通过方差膨胀因子（VIF）检验排除多重共线性，并利用R²评估模型解释力。

研究结果显示：设备性能（Performance Unit）与收入呈显著负相关（系数-0.881，p=0.000），印证了生产理论中边际收益递减规律；其对所有权成本（Ownership Cost）的负向影响（系数-0.486）则支持了整体设备效能（OEE）理论。设备年龄（Age of Unit）与成本正相关（系数0.263，p=0.030），符合资产生命周期理论预期。工作地点（Work Location）对收入有显著负向影响（系数-0.368），体现了韦伯区位理论中地理因素的关键作用。值得注意的是，业务集群（Business Cluster）虽未显示直接影响，但研究者指出其可能通过长期协作机制提升效率。

在讨论部分，作者强调该框架为印尼重型装备行业提供了首个整合性能、生命周期、空间因素和组织结构的分析工具。特别是发现设备性能优化需与市场需求匹配，避免过度维护导致的收益下降。研究还指出，未来应结合物联网（IoT）和人工智能（AI）技术深化预测模型，并纳入政策环境等外部变量。

这项研究的创新性在于将传统资产管理理论与印尼本土实践相结合，填补了发展中国家重型装备实证研究的空白。其提出的数据驱动框架不仅为运营商降低财务风险提供了量化工具，也为行业数字化转型奠定了理论基础。