设备体系构建·智能运维·效率提升实战
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
设备体系构建·智能运维·效率提升实战
AI赋能预防性与预测性维修需要现场演练支撑，对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确
授课讲师：
李希 · 智能制造与精益数字化转型专家
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
设备体系构建·智能运维·效率提升实战（AI版）
侧重对象、课时或业务场景不同，可在沟通需求后确定采用。
课程大纲
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
- 什么是人工智能AI
- AI 的核心能力
- AI 的主要类型
- AI 的典型应用
AI赋能设备管理体系构建
内容重点
- 设备管理体系建设的内涵
- 设备管理体系构建目的
- 设备管理体系的四个全
- 全效率
- 全系统
AI赋能预防性与预测性维修
一、设备预防性与预测性维修体系的价值
- 1. 专业化设备维修框架逻辑
- 2. 提高设备综合效率之活动——提高产出
- 3. 提高保养效率的活动——降低保全费用
- 4. 构建设备全生命周期的良好的设备管理循环——LCC最小化
二、现代维修体系构建
- 1. 维修策略演进：从被动维修到预测维修的转型路径
- 2. 维修策略矩阵：四象限分析法（故障频率/影响程度）
三、设备预防性维修管理
- 1. 设备评价和分析
- 设备分级管理
- 故障分级分类
- 劣化复原和弱点改善
- 情报管理体系构筑
- a梳理设备数据化定义计算方式
- 搭建OEE（设备综合效率）
- c组织故障PM分析
- d完善备品预算体系
- 4. 定期保全体系构筑-定期维护计划建立
四、AI赋能设备预测性维修管理
- 1. AI赋能设备状态监测
- 振动分析技术
- 油液监测技术
- 红外热成像技术
- 2. AI赋能设备健康度预测预警
- 设备健康状态评估
- 寿命/故障预测
- 3. AI赋能设备专业化巡检体制构建
- 案例分享：AI赋能设备预防性维修与预测性维修案例交流、分享
AI赋能设备事后维修活动及维修信息技术管理
一、AI赋能设备维修活动全流程优化
- 1. AI赋能标准化维修流程（PDCA循环）
- 制定点检/保养计划
- 维修工单派发
- 维修质量验收
- 故障根因分析
- 2. AI赋能维修工单管理升级
- 报修人扫码提交 → 系统自动分类（机械/电气/仪表）
- 维修进度实时更新（待接单/处理中/已完成）
- 维修后自动关联设备档案，形成历史记录
- 3. AI赋能关键维修技术
二、AI赋能设备维修信息技术
- 1. AI赋能关键维修信息系统管理技术
- 工单管理
- 备件管理
- 数据分析
- 2. AI赋能设备移动化维修（智能手机/PAD应用）
- 扫码查看设备维修历史
- 拍照上传故障现象
- 语音录入维修记录
- 3. AI赋能数据驱动决策（BI看板）
- 今日工单完成率
AI赋能设备维修指标精细化管理与效能提升
一、关键设备维修指标管理目的
- 1 掌握设备的运转状况，提高设备运转的可靠性
- 2 为制定设备的维修计划提供依据
- 3 为设备备品备件及易损件的制定提供依据
二、关键维修指标解析
- OEE
- MTBF
- MTTR
- 设备成本率
三、OEE的定义及计算
- 设备管理指标(OEE)、TEEP的定义
- OEE计算中时间段的定义
- 性能损失的定义
- 有关产量的定义
- OEE的计算公式
- 如何理解设备管理指标
- 课堂案例分析计算
- 负荷时间
- 稼动时间
- 时间稼动率
四、MTBF定义与计算
- 1. MTBF的计算公式
- MTBF图解
- MTBF的计算
- MTBF的用途
五、MTTR定义与计算
- 1. MTTR的计算公式
- 2. MTTR图解
- 3. MTTR的计算
- 4. MTTR的用途
- 课堂
- 40. 周某设备数据如下，请计算﹕MTBF(平均故障间隔时间､MTTR(平均故障维修时间)
六、设备成本率
- 年度维修成本
- 年产值
- 设备成本率计算
- 实战
- 演练：你的工厂指标健康吗？-请计算设备的关键指标
七、AI赋能设备指标管理体系构建
- 1. Step 1：数据采集
- 自动化采集
- 人工记录标准化
- 2. Step 2：指标计算与分析
- Excel/BI工具自动计算
- 趋势分析
- 3. Step 3：目标设定与考核
- 行业对标
- 动态调整
八、AI赋能设备设备标准状态管理助力实现零故障
- 关键设备标准状态管理基本概念
- 设备管理业务线划分
- 设备事故处置解决逻辑
- 实现设备零故障的基本对策
- 何谓设备标准状态？
- 设备标准状态推进助力实现零故障
- 关键设备标准状态管理运营规则
- 运营思路
- 运营逻辑
- 运营规则
AI赋能设备现场管理落地与日常工作业务应用
一、人工智能赋能设备管理落地
- AI赋能设备管理的核心场景
- 智能生产调度与优化
- 人机协同作业
- 预测性维护与质量管理
- 知识管理与决策支持
- 2. AI赋能设备管理的核心内容
- 智能终端装备
- 数字化管理平台
- 数据驱动决策
- 协同互联
二、Deep seek在设备管理日常工作业务中的应用
- 1. AI优化提示词的详细方法
- 明确需求，结构化提问
- 提供背景信息
- 分步骤或列表式提问
- 指定回答格式
- 设定角色，提升专业性
- 限制条件，缩小范围
- 示例引导，控制风格
- 多轮修正 & 迭代优化
- 避免模糊词汇
适合对象
企业设备管理人员、工程师、维修员等
课程定位
现场管理、质量改善、流程增效或供应链协同训练场景下，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
- 现场问题更清楚：现场问题、质量波动和改善节点，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕AI赋能设备管理体系构建梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助AI赋能预防性与预测性维修完成一次可复盘的应用演练
- 输出AI赋能设备事后维修活动及维修信息…相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
课程背景与交付信息
随着人工智能（AI）、物联网和大数据技术的快速发展，传统设备管理正经历深刻变革。企业面临以下挑战
设备复杂度提升：智能化设备增多，传统人工运维效率低下
数据驱动需求：海量设备数据需通过AI分析实现预测性维护
课程时间
2天，12小时
授课方式
课程讲授50%，实践演练、案例分析及小组研讨50%
课程内容重点
01AI赋能设备管理体系构建
02AI赋能预防性与预测性维修
03AI赋能设备事后维修活动及维修信息技术管理
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
查看讲师主页课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
企业设备管理人员、工程师、维修员等。
学习这门课可以获得什么收益？
看清现场问题、质量波动和改善节点，先讲清对象、约束和判断标准；围绕AI赋能设备管理体系构建梳理关键判断点，避免停留在概念解释。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用课程讲授50%，实践演练、案例分析及小组研讨50%，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
