设备体系构建·智能运维·效率提升实战

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·效率提升实战推荐版本 2天

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版） 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。

适合对象

企业设备管理人员、工程师、维修员等

课程定位

现场问题识别、流程拆解、质量改善和标准固化复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进

核心收益

现场问题更清楚：现场问题、质量波动和改善节点，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕AI赋能设备管理体系构建校准目标和边界，明确课堂重点动作
标准执行有抓手：AI赋能预防性与预测性维修安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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复盘跟进有依据：AI赋能设备事后维修活动及维修信息…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

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

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

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

制造业新能源汽车行业医药医疗电子制造有色化工

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课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业设备管理人员、工程师、维修员等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？

掌握AI赋能设备管理的核心技术：学习AI在设备监控、故障预测、健康管理、设备全生命周期管理中的应用，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

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

为什么这个页面会展示多个版本？

这些版本属于同一门课程的不同交付版本，页面保留推荐版本作为课程主轴，其他版本用于说明时长、行业场景或模块侧重点差异