8月18日消息，据Hydrocarbon Processing 8月17日报道，企业资产管理（EAM）咨询与技术解决方案供应商TRM宣布推出AI for Asset Management Practice（资产管理AI实践部门）与OMNI AI Studio解决方案，帮助资产密集型工业组织在可量化运营价值的场景中应用人工智能。

TRM指出行业的普遍痛点：许多组织已开始投资企业级AI，但极少有公司成功将其与物理资产管理的系统和工作流整合。新实践部门旨在连接企业AI战略与资产管理运营——既能在客户已批准的基础设施内构建工业AI方案，也能为尚无工业AI环境的企业规划所需架构。

业务范围覆盖AI咨询、架构指导、工业AI方案开发、企业集成与AI赋能软件：包括识别高价值用例、为智能应用准备数据、将AI与资产绩效管理平台集成，以及部署支持预测性维护、智能工单管理、工作流自动化与加速决策的应用。OMNI AI Studio是该实践的核心平台，基于TRM自有RulesManager与RampUp能力构建，支持AI辅助工作流、开发测试自动化、业务规则管理、对话式用户助手与多模型多环境安全部署，具体用例包括生成物料清单（BOM）、工作计划编排、设备故障诊断与维护动作推荐。

TRM AI战略研发总监Jordan Ortiz的表述点出行业现状：许多组织有AI战略，但仍在摸索哪里能创造可衡量的商业价值——尤其是在线率、吞吐量与成本真正见效的地方。TRM CEO Don Omura则强调，AI正在根本改变组织管理资产与做出运营决策的方式，成功不在于替代人员，而在于让人员更快、更自信地基于运营智能行动。

从行业趋势看，这是流程工业AI从概念走向运营化的缩影：本批信源中BASF的AI材料发现平台、Eni开放超算基础设施支持AI研发等动态，与TRM这类服务商的落地工具形成供需两端。炼化与化工装置的非计划停机损失巨大，预测性维护是AI在流程工业中最先兑现ROI的场景；而竞争的关键不在模型本身，在于与EAM系统、失效代码、巡检标准等既有知识体系的整合深度——这正是TRM此类深耕EAM多年的服务商的切入逻辑。 （来源：Hydrocarbon Processing）