AI赋能设备TPM系统建设实战-数驱设备、智享运维、故障零化

课程大纲

课程总览

内容重点

开班导入

设备管理技术TPM革新的底层逻辑与趋势

一、开篇：为什么传统设备管理必须向技术要效能

四次工业革命进阶与设备管理的变革
传统设备管理之困：在黑箱中摸索前行
设备管理向技术要效能的价值
案例分析：传统事后维修经验管理的痛点（如停机损失大、维护成本高、数据断层）
4. 技术革新的核心价值：从被动应对到预测预防，从人工主导到人机协同
梳理一、开篇的适用场景、输入输出和使用边界
讨论：结合下图，谈一下你对从被动应对到预测预防，从人工主导到人机协同的理解？
当前设备管理TPM技术的主流趋势与应用
2. 大数据分析与设备寿命预测：通过历史数据建模，提前识别故障高发期（如电机轴承磨损预警）

三、数智化工厂的打造：工业互联网、智能制造技术与能耗管理

工业互联网平台架构与设备互联互通
智能制造技术在设备管理中的应用（如数字孪生、机器视觉）
数据采集与传输技术：关键设备数据实时采集与边缘计算应用
基于数据的能耗管理与优化策略
梳理三、数智化工厂的打造的适用场景、输入输出和使用边界

AI赋能设备管理TPM体系构建

内容重点

设备管理TPM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

设备管理TPM技术革新的预防/预测/维修信息技术应用

一、设备管理痛点与建设目标

1. 痛点：高、低、滞、散
2. 建设目标：事后变事前

二、AI利用设备数据库赋能设备管理系统化架构

七层分级管理及标准的设备台账层级管理
借助移动扫码技术确保工人点巡检有效性和点巡检效率高效性
基于设备监控的预测性维护（PHM）
工单为核心的维修过程闭环管理
时间周期、运转时长、故障状态的多种预防性维护
设备备件管理智能化成本最小化
设备人员考核、技能管理智能化
设备保全情报、知识履历共享化
设备数据监控分析智能化

三、AI赋能设备管理技术革新的核心工具应用

1. 设备数字化台账系统的搭建与应用
步骤一：前期准备与数据规范
步骤二：系统选型与部署
步骤三：数据初始化与导入
步骤四：应用推广与固化
2. 简易物联网工具在基层设备巡检中的落地
用轻量化物联网解决传统巡检四大痛点
如何选择简易的物联网工具？
落地实施五步走
第一步：选择试点，聚焦痛点

设备管理TPM技术革新的流程重构与组织协同

二、组织协同：打破部门墙，建立共享共赢的协同机制

1. 组织结构调整
2. 绩效指标 (KPI) 协同与重塑
3. 沟通与知识协同

三、文化与赋能：支撑流程与组织变革的软环境

数据驱动文化
持续培训与赋能
变革管理

四、AI技术驱动下的设备管理流程优化

预防维护计划：基于设备运行数据自动生成保养提醒（替代人工排期）

五、设备管理技术革新中的跨部门协同

设备部门与生产部门：如何通过共享设备状态数据，协调生产计划与维护时间
设备部门与IT部门：数据采集系统的稳定运行与网络安全保障
某企业通过设备-生产数据互通平台，将非计划停机时间缩短40%
计划性协调（基于黄灯预警）、应急协调（基于红灯报警）

六、基层员工的技术适应力培养

激励机制：对及时上传有效数据、通过系统发现隐患的员工给予奖励

设备管理TPM技术革新的效果评估与持续改进

一、OEE、MTBF、MTTR、成本率定义与计算

设备管理指标(OEE)、TEEP的定义、计算
如何理解设备管理指标
课堂计算：负荷时间、稼动时间、时间稼动率、性能稼动率、良品率、OEE
3. MTBF的计算、用途
4. MTTR的计算、用途
梳理一、OEE、MTBF、MTTR、的适用场景、输入输出和使用边界
练习：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)
5. 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

二、设备数据化流程

1. 以瓶颈设备、工序切入
2. 相关部门协同
3. 指标监控分析与运用
4. 形成数据化手册
案例分析：某车间引入状态监测技术后，OEE从65%提升至82%的具体分析

三、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

四、企业设备管理技术革新的小步快跑实施策略

1. 试点选择：优先在关键设备或问题频发设备上应用新技术（如生产线核心电机）
选择关键设备 (High-Impact Equipment)
试点选择四步法
建立评估矩阵
筛选与排序
定义成功标准
详细规划与部署（技术选型、安装实施、基线建立、试运行与调优）
2. 迭代方法：每月收集基层反馈（如工具是否易用、数据是否有用），快速调整系统功能
如何收集反馈？—建立多元化的反馈渠道
如何快速调整？—建立反馈-处理-发布闭环

五、AI赋能设备设备标准状态管理助力设备故障零化

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

适合对象

企业生产/设备副总、设备部长、设备工程师、维修主管、备件管理员、车间主任、相关维修人员、班组长、生产部门主管及相关技术人员等

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

核心收益

掌握智能化转型路径：理解从被动维修到预测预防的技术演进，制定适合企业的分阶段实施路线图
构建AI赋能管理体系：掌握设备管理数字化框架搭建方法，实现体系化、标准化管理
学会核心技术应用：掌握IoT监控、数据分析、移动化管理等关键技术的实操方法

查看更多收益收起更多收益

优化设备管理流程：重构维修、备件、保养等核心流程，建立跨部门协同机制
建立数据驱动决策：掌握OEE、MTBF等关键指标的数据化监控与改善方法
培养团队数字能力：制定基层人员数字化技能提升方案，推动数据驱动文化落地

课程背景与交付信息

在工业4.0与中国制造战略深度融合的今天，制造业正经历着由制造向智造的深刻变革。设备作为企业生产的核心载体与价值创造的关键环节，其管理模式的现代化水平直接决定了企业的生产效率、产品质量与运营成本。然而，众多企业在设备管理领域正面临前所未有的挑战与机遇

传统运维之困：依赖人工经验、纸质记录的被动式（事后维修）和计划性（定期维修）维护模式，已难以适应高速、高自动化的生产节奏。其弊端日益凸显：非计划停机频发导致生产中断，维修成本居高不下，设备综合效率（OEE）持续低迷，且大量设备数据处于沉睡状态，无法转化为决策价值

数字化转型之迫：随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）及5G等技术的成熟，一场以数据驱动的设备管理革命已然到来。企业亟需打破信息孤岛，构建互联互通的设备数字生态，将数据资源转化为洞察力，从而实现运维模式的跨越式升级，构筑智能制造的核心竞争力

课程时间

2天，12小时

授课方式

课程讲授40%，实践演练、案例分析及小组研讨60%

课程内容重点

01AI赋能设备TPM系统建设实战-数驱设备、智享运维、故障零化：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

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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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能设备TPM系统建设实战-数驱设备、智享运维、故障零化》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？

适合企业生产/设备副总、设备部长、设备工程师、维修主管、备件管理员、车间主任、相关维修人员、班组长、生产部门主管及相关技术人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？

掌握智能化转型路径：理解从被动维修到预测预防的技术演进，制定适合企业的分阶段实施路线图，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40%，实践演练、案例分析及小组研讨60%，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

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