设备管理发展
内容重点
- 1. 设备管理的历史与发展
- 2. 设备全生命周期管理概述
- 1. 传统设备管理
- 2. 设备管理的模式
AI+设备智慧运维及管理培训
AI+设备智慧运维及管理培训适合带着现有问题进入课堂，通过设备全生命周期管理把做法和跟进节奏校准清楚
授课讲师：
吴正伟 · 精益生产与数字化转型实战专家
课程大纲
设备全生命周期管理
内容重点
- 1. 设备全生命周期管理
- 2. 前期管理
- 3. 设备前期规划
- 4. 设备设计
- 5. 设备采购
AI人工智能介绍与应用
内容重点
- 1. 人工智能概述
- 1. 人工智能简述
- 2. 深度学习算法
- 3. 知识图谱
- 2. 人工智能4.0
AI智能制造及应用
内容重点
- 1. 国家智能制造标准体系建设指南（2021版）
- 2. 智能工厂价值链愿景
- 3. 智能工厂 愿景与目标（价值最大化）
- 1. 智能工厂 愿景与目标（示例）
- 2. 智造现场运营应用架构
智能运维
内容重点
- 1. 设备管理系统概要
- 2. 系统与D/B组织
- 3. 智能运维系统
- 1. 智能运维体系
- 2. 智能运维概念图
质量维修策略
内容重点
- 1. 设备故障概要
- 2. 设备故障改善思想
- 3. 设备重要度评价
- 4. 故障改善方向
- 5. WHY-WHY
管理创新活动案例
一、对MPQA的理解
- 1. 对MPQA的理解—品质哲学
- 2. 对MPQA的理解 _ 科学思维
- 3. MPQA用语解释(呈展现象/还原论)
- 4. 对MPQA的理解 _ 观察/分析/测量
- 5. MPQA用语解释(过程能力)
- 6. 对MPQA的理解 _ Process Mapping
- 7. 对MPQA理解 _ 效果
二、预知|预测保全体系
- 1. CBM优点|效果
- 2. 设备诊断技术的定义
- 3. 设备诊断技术的功能图
- 4. 设备诊断技术的基本构成
- 5. 实用效果大的设备诊断技术
- 6. 预测保全推进 STEP
- 案例1：预知|预测CBM事例
- 案例2：预知预测RCM事例
- 8. 后期设备管理体系运营
课程尾声
一、本课程总结与学以致用
二、合影留恋
适合对象
负责数字化应用、流程优化、业务创新或工具落地的管理者与骨干人员
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏
核心收益
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 设备管理发展和设备全生命周期管理会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
- 人工复核有抓手：AI人工智能介绍与应用相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
先进的设备管理是制造型企业降低成本，增加效益的最直接，最有效的途径.TPM活动就是以全员参与的小组方式，创建设计优良的设备系统，提高现有设备的最高限运用，实现安全性和高质量，防止错误发生，从而使企业达到降低成本和全面生产效率的提高
【您的企业是否存在以下经营难题？】
设备人员能力不足，造成设备效率低下，为了满足客户大量投资设备情况
课程时间
2天，12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
01设备管理发展
02设备全生命周期管理
03AI人工智能介绍与应用
04AI智能制造及应用
讲师介绍
吴正伟
精益生产与数字化转型实战专家
吴正伟，智能制造与数字化转型实战专家。23年实战经验，曾任三星电机经营革新事务局局长。擅长精益管理与AI智能制造结合，主导100+项目落地，助力企业实现数字化转型升级与效能飞跃。可结合数字化转型与AI智能制造方向补充授课视角，聚焦AI智能制造、智慧物流、智能运维
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI+设备智慧运维及管理培训》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合负责数字化应用、流程优化、业务创新或工具落地的管理者与骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
厘清AI+设备智慧运维及管理培训的业务应用场景、价值边界和落地路径，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间？
当前样板提取的课程时间为：2天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
