课程总览
内容重点
- 开班导入：AI时代设备管理的变革与机遇
- 当前设备管理痛点（设备、效率、安全等）
- 从被动响应到主动预测的跨越
如何有效利用AI平台技术提升设备管理水平
DEEPSEEK AI赋能设备管理功能与实际应用需要接到岗位场景，DEEPSEEK AI及数据分析应用和AI利用数据库构建设备管理数据系统会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
李希 · 智能制造与精益数字化转型专家
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任
核心收益
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从DEEPSEEK AI及数据分析应用切入，再对齐DEEPSEEK AI赋能设备管理功能与实际应用与课后复用方式。
课程时间
1天，6小时
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01DEEPSEEK AI及数据分析应用
02DEEPSEEK AI赋能设备管理功能与实际应用
03AI利用数据库构建设备管理数据系统
课程大纲
DEEPSEEK AI及数据分析应用
内容重点
- 什么是人工智能
- 让计算机系统模拟人类智能的技术、让机器具备类似人类的思维和行动能力
- AI 的核心能力
- 学习（Learning）
- 推理（Reasoning）
DEEPSEEK AI赋能设备管理功能与实际应用
一、DEEP SEEK AI赋能设备管理核心功能
- 智能监控与实时预警
- 识别效率预测性维护（PM）
- 设备自动化运维
- 资源优化与能效管理
- 设备知识管理与培训
- 设备安全与合规
- 设备数据驱动决策
二、DEEP SEEK AI赋能设备管理应用实例
- 1. 简要指令方式1W1H：任务+要求（WHAT+HOW）
- 2. AI赋能8D制定推进计划
- 3. DEEP SEEK AI 对结账流程进行优化
- 4. DEEP SEEK AI 赋能故障现象把握
- 5. DEEP SEEK AI 赋能 设备故障 原因分析
- 6. DEEP SEEK AI 赋能 数据分析
- 7. DEEP SEEK AI 赋能 数据效果验证
- 8. AI知识库构建 赋能 产品说明书
- 9. DEEP SEEK AI 赋能 报废预测分析
- 10. DEEP SEEK AI 赋能 能耗数据模型建立
AI利用数据库构建设备管理数据系统
一、AI利用数据库构建设备管理系统理念与业务规划
- 1. AI赋能设备管理技术应用设计理念
- 2. 从产线、工厂、集团三层设备管理核心业务规划
二、AI赋能设备智能运维管理技术架构与实现
- 七层分级管理及标准的设备台账层级管理
- 借助移动扫码技术确保工人点巡检有效性和点巡检效率高效性
- 基于设备监控的预测性维护（PHM）
- 工单为核心的维修过程闭环管理
- 时间周期、运转时长、故障状态的多种预防性维护
- 设备备件管理智能化成本最小化
- 设备人员考核、技能管理智能化
- 设备保全情报、知识履历共享化
- 设备数据监控分析智能化
- 本课程总结、回顾、答疑、交流
讲师介绍
李希
智能制造与精益数字化转型专家
李希，资深高级咨询师，智能制造与精益数字化转型专家。拥有近20年实战经验，擅长智能工厂规划、精益运营及AI赋能质量管理。累计服务800+企业，开展1000多场培训，致力于通过数智化手段推动制造企业降本增效与转型升级
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