AI赋能：TPM全面设备管理能力提升
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。
AI赋能：TPM全面设备管理能力提升
随着工业化进程的不断进步，机器代替人工的时代已经来临，国内外企业都在智能化和专业化这个制高点上竞争，智能工厂的建设离不开精益生产和智能设备的合理结合，智能设备的设备综合效率提升刻不容缓，从设备管理的角度看，设备管理的水平直接影响着整个工厂运营效率的提升
授课讲师：
郭伟明 · 智能制造与精益生产专家
团队应用场景和课时安排越具体，人工智能应用案例、练习和讲师匹配就越准确
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。
AI赋能：TPM全面设备管理能力提升（AI版）
可作为备选学习方案，适合在行业场景、授课时长或模块侧重点上灵活调整。
适合对象
制造业中高层管理人员（总经理、经理、厂长、主任等）；工程技术人员、生产人员、设备人员
课程定位
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，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
课程适配与选型边界
这部分用于判断《AI赋能：TPM全面设备管理能力提升》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度
制造业中高层管理人员（总经理、经理、厂长、主任等）；工程技术人员、生产人员、设备人员
本课程围绕《AI赋能：TPM全面设备管理能力提升》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案
课程内容重点包括第一讲 AI时代的设备管理、第二讲：TPM核心概念与理论体系构建等，实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，由郭伟明主讲来判断是否匹配
本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，可先进入相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准
核心收益
- 场景边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
- 提示与校验更稳定：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
- 人工复核有抓手：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单
课程背景与交付信息
随着工业化进程的不断进步，机器代替人工的时代已经来临，国内外企业都在智能化和专业化这个制高点上竞争，智能工厂的建设离不开精益生产和智能设备的合理结合，智能设备的设备综合效率提升刻不容缓，从设备管理的角度看，设备管理的水平直接影响着整个工厂运营效率的提升
设备管理一直是不被企业高层管理者重视的话题，随着AI的发展，设备管理有效运转效率直接决定着成本、品质、产能和企业利润，我国传统企业的设备OEE水平达不到35%，我们认为具有很大的挖掘潜力，AI全面竞争的年代已经来临，假如你还认为设备管理是维修工的事情，设备管理部门只是辅助部门，你真的错了。你的企业生产现场的机器设备是否面临以下问题
遇到智能化、数字化时代设备管理一片茫然，不知道如何下手
课程时间
3天，18小时
授课方式
课程讲授70%，案例分析及小组研讨30%
课程内容重点
01AI赋能：业务场景、工具应用与质量检查
02场景识别：业务任务、工具适配与使用边界
03流程嵌入：提示词、数据输入与输出校验
04应用复盘：效率指标、风险控制与迭代计划
课程大纲
AI时代的设备管理
内容重点
- 1. 设备管理的起源与演变
- 2. AI中信号、信息、知识、数字、技能创新的区别和联系
- 3. 中、美、德、日等国家AI、BI发展策略
- 4. 信息化、AI、BI、区块链、Deep Seek的正确理解
- 5. 新质生产力时代企业转型升级两条腿：技术升级+管理转型
TPM核心概念与理论体系构建
二、AI设备全生命周期管理
- 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
- 6. 设备安装调试
- 7. 设备验收及初期运行管理
- 8. 设备状态管理
- ＞设备点检管理 ＞设备状态监测管理 ＞设备故障统计分析 ＞设备健康评估
- ＞零故障管理闭环
三、AI时代自主保全活动实务展开（AM）
- 1. 设备故障七大损失
- 2. 减少故障的三项改善点
- 3. 设备故障改善五大策略
- 4. 设备点检表的设计原理与作用
- 5. IE人机工程学设备布局的原理与实际运用
- 6. 为什么要推行TPM自主保全
- 7. 企业实践自主保全活动7步骤
- Step1初期清扫（3S与TPM之间的关系）
- Step2污染源及困难点对策
- 视频案例：XX企业设备清扫及两源改善
四、AI设备计划保全活动实务展开（PM）
TPM应用推行实战
五、AI设备品质管理
- 1. 设备精度与产品质量
- 2. 设备保全品质管理零缺陷
- 3. 设备管理策划之失效模式分析
- 4. 设备维护保养之标准化作业
- 5. 设备智能化监控和数字化分析
- 案例分析：某企业使用AI的现场发生的变化
- 6. 设备问题分析常用工具
- 案例分析：某大型企业现场质量改善各种工具灵活运用
六、AI设备环境与安全
七、AI设备管理教育训练
八、AI 设备问题事务改善
AI智能化设备TPM管理（企业案例解析）
一、本课程总结与学以致用
二、合影留恋
讲师介绍
郭伟明
智能制造与精益生产专家
郭伟明，智能制造与精益生产专家，拥有15年实战经验与10年咨询顾问背景。擅长精益六维管理、智能工厂规划及AI赋能降本增效，累计开展500+场培训，赋能100+制造企业实现显著业绩增长
查看讲师主页课程常见问题
这门《AI赋能：TPM全面设备管理能力提升》适合哪些企业或学员？
适合制造业中高层管理人员（总经理、经理、厂长、主任等）；工程技术人员、生产人员、设备人员。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题？
本课程围绕《AI赋能：TPM全面设备管理能力提升》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。本课程当前呈现的核心模块包括第一讲 AI时代的设备管理、第二讲：TPM核心概念与理论体系构建等
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断
课程是否一定提供工具、模板或清单？
页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准
