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
设备管理发展和设备全生命周期管理会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
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
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
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
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？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位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？
理解课程核心方法与适用场景，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
