数据模型建立（2H）
内容重点
- 1. 什么是数据分析模型
- 数据模型及分类
- 概念数据模型
- 逻辑数据模型
- 物理数据模型
基于数据分析与挖掘的设备故障性预测与维护培训
基于数据分析与挖掘的设备故障性预测与维…适合带着现有问题进入课堂，通过数据模型建立把做法和跟进节奏校准清楚
授课讲师：
吴正伟 · 精益生产与数字化转型实战专家
课程大纲
数据分析工具(2H)
内容重点
- 1. 层别法
- 用途：对收集到的数据进行分类，根据业务需求来分析
- 应用场景：时间别实际产量水准，不良类型占比等
- 2. 检查表
- 用途：为了稳定日常工作，以及某个特定的目的来调查状态
业务信息化架构模式(2H)
内容重点
- ——为IT AI化打通IT技术开发精准通道
- 1. 运营流程设计业务能力
- 2. 运营流程与系统的关系
- 3. 岗位数字化绩效管理：平台预览
- 4. 业务流程数据 -指标管理数据
设备信息化系统(1H)
内容重点
- 1. 设备管理系统概要
- 2. 系统与D/B组织
- 3. 智能运维系统
- 1. 智能运维体系
- 2. 智能运维概念图
数据分析驱动决策|PDCA闭环管理(2H)
内容重点
- 1. 数据采集的方法和工具
- 2. 数据驱动运营决策的定义
- 3. 构建数据驱动运营决策体系的意义
- 4. 数据驱动运营决策体系的基本框架
- 5. 如何实现数据驱动运营决策
故障预测性保全的概要(2H)
内容重点
- 1. 概要:所谓的战略是?
- 2. 老化？
- 3. 故障机制
- 4. 故障(Failure)的 定义
- 5. 设备故障的Paradigm变化
设备诊断技法原理及事例(2H)
内容重点
- 1. 设备的性能诊断流程
- 2. 诊断技术的定义及目的
- 3. 设备诊断的基本构成
- 4. 设备诊断技术
- 5. 机械设备的状态监察方法选择
故障诊断技术(1H)
内容重点
- 1. 故障诊断技术的发展过程
- 2. 机械故障诊断内涵的提升历程
- 3. 装备的数字化、信息化、智能化
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
课程定位与主要问题
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点
核心收益
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
《基于数据分析与挖掘的设备故障性预测与维护培训》面向企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员的实际工作场景，围绕课程主题中的关键政策、业务流程、工具方法和落地难点展开
课程时间
3天，18小时
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01数据分析与挖掘
02数据模型建立
03数据分析工具
04业务信息化架构模式
讲师介绍
吴正伟
精益生产与数字化转型实战专家
吴正伟，智能制造与数字化转型实战专家。23年实战经验，曾任三星电机经营革新事务局局长。擅长精益管理与AI智能制造结合，主导100+项目落地，助力企业实现数字化转型升级与效能飞跃
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《基于数据分析与挖掘的设备故障性预测与维护培训》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
这门课适合哪些学员参加？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员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？
理解课程核心方法与适用场景，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：3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
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
