企业生产运营经理、设备管理经理、TPM推进负责人\设备维护
AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系
本课程面向企业生产运营经理、设备管理经理、TPM推进负责人\设备维护，围绕人工智能应用中的实际工作场景展开，用于判断《AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系》是否匹配当前企业内训需求
授课讲师：
李希 · 智能制造与精益数字化转型专家
适合对象
企业生产运营经理、设备管理经理、TPM推进负责人\设备维护
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中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作
课程适配与选型边界
这部分用于判断《AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系》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
正文与课纲结构达到标准课程页候选要求
课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，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，以及李希的授课方向来判断是否匹配
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，应优先查看相关主题页；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
- 明晰AI赋能TPM与MES系统融合的核心逻辑，掌握智能化设备管理的核心理念与发展趋势
- 熟练掌握MES智能化设备管理核心模块（设备资产、点检、保养、维修、报表、异常）的功能应用、使用技巧及注意事项
- 学会运用AI+MES工具设计设备点检、保养、维修、异常处理方案，提升设备管理实操能力
查看更多收益 收起更多收益
- 人工复核有抓手：业务异常处理框架与MES智能化报表应用方法，实现设备管理数据驱动决策
- 借鉴多行业标杆案例经验，结合企业实际制定AI-TPM落地规划，推动零故障、零缺陷、零事故目标达成
课程背景与交付信息
当前制造业正加速迈入智能化转型阶段，设备复杂度与自动化程度大幅提升，传统TPM管理模式面临数据割裂、依赖人工经验、预测滞后、全员参与门槛高等痛点，已难以适配智能化设备的管理需求MES系统作为智能化生产的核心枢纽，其设备管理模块与AI技术的深度融合，成为破解管理难题、实现设备全生命周期高效管控的关键本课程立足行业转型趋势，聚焦AI与MES系统的协同应用，通过理论导入、案例拆解、实操演练等多元化形式，帮助企业搭建智能设备管理体系，推动从被动维修到预测性维护的跨越式转型
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
01课程背景与业务场景梳理
02核心方法与关键工具讲解
03典型案例分析与实操演练
04课程复盘与落地答疑
课程大纲
课程总览
内容重点
- 第一天：AI+MES赋能TPM基础认知与自主管理体系搭建
传统TPM痛点与AI+MES赋能机遇
内容重点
- 1. 设备管理核心困惑拆解
- 1. 互动环节：学员分享企业设备管理痛点
- 2. 传统TPM局限：依赖人工经验、预测滞后、数据割裂、全员参与度低；MES系统单独应用时的管理瓶颈
- 2. AI+MES赋能TPM的核心价值
- 1. 技术逻辑：AI如何解决TPM痛点，MES系统核心模块与AI的协同作用
AI时代TPM三大理念与精益设备管理
内容重点
- 1. TPM三大理念的智能升级
- 1. 谁使用谁保养：AI+MES辅助员工自主点检
- 2. 专业清扫/跑冒滴漏治理：AI视觉检测技术自动识别问题，同步至MES设备异常模块
- 3. 完整设备TPM管理系统：AI驱动的设备数据中台与MES系统打通，整合台账、故障、维修、能耗数据
- 2. 世界先进工厂智能TPM实践启示
MES智能化设备管理核心模块解析
内容重点
- 1. MES智能化主要模块及功能地图
- 1. 核心模块：设备资产、设备点检、设备保养
- 2. 关键模块：设备维修、设备报表、设备异常
- 2. MES智能化设备的应用场景、使用技巧和注意事项
- 1. 应用场景：多品种小批量生产设备管控、连续生产设备实时监测、跨车间设备协同管理等
智能设备自主管理体系核心要素
内容重点
- 1. 组织构成与智能职责分工
- 1. 双线管辖机制升级：AI数据分析师、MES系统管理员嵌入TPM组织，打通使用-保养-技术-系统数据链路
- 2. 组织共识：AI+MES赋能下的设备管理价值
- 2. 案例剖析：某汽车零部件企业AI+MES+自主管理体系落地
- 3. 学员互动：现场采集企业设备数据，通过MES数据模板与AI可视化工具，透析管控不足真因
AI+MES赋能自主管理的核心工具
内容重点
- 1. 工具1：智能红牌作战
- 功能：AI图像识别自动标记设备异常点，生成数字红牌，关联责任人与整改期限
- 实操：学员使用模拟工具，上传企业设备图片，体验AI红牌生成与跟踪流程
- 2. 工具2：智能TPM现场看板
- 功能：实时同步AI采集的设备运行数据、故障预警信息、保养进度
智能专业保全的核心职能与KPI体系
内容重点
- 1. 专业保全职能的AI+MES升级
- 1. 动力设施管理：AI能耗监测与优化，通过MES系统自动调整运行参数，降低能耗
- 2. 设备技术职能：AI辅助设备故障诊断，MES系统调取历史故障数据与维修记录，快速定位问题
- 3. 检查监察职能：AI无人化点检，数据实时上传MES系统，形成点检闭环
- 4. 专修职能：AI维修知识库与MES工单联动，故障案例自动匹配，提供维修指导
MES系统-设备运营模块深度应用
内容重点
- 1. MES数字系统设备运营核心逻辑：设备全流程数据闭环管理，支撑AI分析与决策
- 2. AI智能化设备点检设计与执行：基于MES点检模块，设计AI辅助点检流程
- 3. AI智能化设备保养设计与执行：通过MES保养模块制定智能保养计划，AI根据设备运行数据动态调整保养周期
- 4. AI智能化设备维修设计与执行：MES维修工单与AI维修知识库联动，实现维修工单自动生成、派单、闭环管理
- 5. AI智能化设备异常管理与执行：MES异常模块与AI预警系统协同，建立异常分级处理机制，提升响应效率
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
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系》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《AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系》适合哪些企业或学员？
适合企业生产运营经理、设备管理经理、TPM推进负责人\设备维护。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？
正文与课纲结构达到标准课程页候选要求。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，并结合人工智能应用相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配
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
