课程总览
内容重点
- 从年度最火的关键词说起…
- DeepSeek、OpenAI、chteGTP的兴起与启示
- NVIDIA（英伟达）GPU芯片禁售
- 春晚人形机器人舞蹈说明了什么
- 第四次工业革命在工业领导的发展
AI时代的设备全生命周期管理
设备管理基础与设备全生命周期管理被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法
授课讲师：
刘超 · 精益生产与现场管理效能提升专家
课程大纲
设备管理基础
内容重点
- 思考：设备管理管什么？
- 设备管理定义、目的
- 设备管理的发展史
- 设备的基础管理内容
- 设备基础
设备全生命周期管理
内容重点
- 概述
- 传统设备管理
- 设备管理的模式
- 设备全生命周期管理 思考：设备全生命周期管理从什么时候开始？
- 设备前期管理
设备全生命周期费用管理
内容重点
- 概述
- 设备全生命周期费用管理的发展历程
- 设备全生命周期费用计算公式：LCC= AC+ SC
- 设备全生命周期费用曲线图
- LCC管理
数字化运维技术与应用
内容重点
- 传感器技术
- 传感器类型
- 无线传感器网络
- 自适应阈值调整
- 基于智能传感的物联网络
适合对象
工厂经理，生产总监和营运总监，生产经理，维护经理，技术经理、生产主管和车间主任，维护主管和技术人员，设备人员、班组长和业务骨干等 特别提醒：《AI时代的设备全生命周期管理》的推动绝不是一两个人的事，也不是靠任何一个部门就能解决的问题，企业…
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需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕设备管理基础校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：设备全生命周期管理安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 人工复核有抓手：设备全生命周期费用管理相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
传统设备管理系统数据分散存储，导致设备采购、运行、维护等环节的数据无法整合，形成完整的设备全生命周期视图。AI技术通过 数字化平台 实现多模态数据融合，打破部门壁垒，构建统一管理视图
传统管理模式依赖人工经验制定维护计划，导致维护成本高且效果不稳定。AI通过 传感器网络 和 边缘计算 技术实时监测设备状态，结合 机器学习算法 动态生成维护计划，降低误修率并减少非计划停机
传统模式对突发故障响应滞后，维护成本占设备原值18%-30%。AI结合 数字孪生技术 可提前6-12个月预测设备故障，使非计划停机减少60%以上，维护成本降低30%-50%
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设备管理基础
02设备全生命周期管理
03设备全生命周期费用管理
04数字化运维技术与应用
讲师介绍
刘超
精益生产与现场管理效能提升专家
精益生产与安全生产管理实战专家，23年制造业实战经验。曾任华为项目总监、歌尔声学品质总监，国家EHS认证咨询师。擅长构建精益质量体系与安全文化，辅导近500家企业，累计培训数千人次
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI时代的设备全生命周期管理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？
适合工厂经理，生产总监和营运总监，生产经理，维护经理，技术经理、生产主管和车间主任，维护主管和技术人员，设备人员、班组长和业务骨干等 特别提醒：《AI时代的设备全生命周期管理》的推动绝不是一两个人的事，也不是靠任何一个部门就能解决的问题，企业管理团队3-5人共同参与效果最佳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？
在设备运维中的底层逻辑，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
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
