设备数字化智能运维及状态监测故障诊断技术培训

提炼可落地的方法、工具和跟进要点需要接到岗位场景，提炼可落地的方法、工具和跟进要点和设备数字化系统运维：提炼可落地的方法、工具和跟…会帮助团队确认边界与后续动作

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 吴正伟 · 精益生产与数字化转型实战专家
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课程大纲

数据分析基础培训

内容重点
  • 1. 数据分析的基本概念
  • 1. 什么是数据分析
  • 2. 数据分析的目的
  • 3. 数据的类型
  • 4. 数据分析类型

设备数据指标

一、设备的六大损失与管理
  • 1. 设备的6大损失
  • 2. 设备综合效率(OEE)和 6大Loss 结构
  • ——6大损失的形象化
  • 3. 公司经营需求
4.6 大损失介绍
  • 1. 故障损失
  • 2. 准备交替、调整损失
  • 3. 瞬间停止损失
  • 4. 速度损失
  • 5. 不良，调整损失
  • 收率（良率）损失
二、OEE的定义及开展目的
  • 1. OEE是什么?
  • ——OEE代表整体设备效能
  • ——OEE计算公式
  • ——TEEP是什么？
  • 2. OEE和TEEP的总体水平
  • 3. 时间开动率
  • 4. 性能开机率
  • 5. 合格品率
  • 6. 完全有效生产率（TEEP）
  • ——讨论及思考
三、OEE的计算方法
  • 1. OEE时间分析
  • 2. 设备的六大损失和OEE的关系
  • 3. OEE的计算与解释
  • 4. OEE分析图可与六大损失关系趋势
  • 1. 损失树的方法显示每个损失的趋势
  • 2. OEE的计划
  • 5. 单台设备的OEE计算示例
  • 1. 单台OEE计算题 案例 1
  • 2. OEE计算实例 2
  • 3. 课程理解 测试
四、OEE的数据收集与分析
  • 1. MTBF与MTTR计算方式
  • 2. 设备生产性指标
  • 3. 生产报表生成 样式
  • 4. 使用OEE时的注意事项
  • 5. 设备 OEE样板设备 作业题

设备数字化系统运维

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

预测性保全的概要

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

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

设备诊断管理创新及诊断案例

一、对MPQA的理解
  • 1. 对MPQA的理解—品质哲学
  • 2. 对MPQA的理解 _ 科学思维
  • 3. MPQA用语解释(呈展现象/还原论)
  • 4. 对MPQA的理解 _ 观察/分析/测量
  • 5. MPQA用语解释(过程能力)
  • 6. 对MPQA的理解 _ Process Mapping
  • 7. 对MPQA理解 _ 效果
二、预知|预测保全体系
  • 1. CBM优点|效果
  • 2. 设备诊断技术的定义
  • 3. 设备诊断技术的功能图
  • 4. 设备诊断技术的基本构成
  • 5. 实用效果大的设备诊断技术
  • 6. 预测保全推进 STEP
  • 案例1：预知|预测CBM事例
  • 案例2：预知预测RCM事例
  • 8. 后期设备管理体系运营

课程尾声

一、本课程总结与学以致用
二、合影留恋

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

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需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

  • 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
  • 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

AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从提炼可落地的方法、工具和跟进要点切入，再对齐提炼可落地的方法、工具和跟进要点与课后复用方式。

课程时间

2天，12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数据分析基础培训：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02设备数据指标：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03设备数字化系统运维：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04预测性保全的概要：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

讲师介绍

吴正伟 讲师头像

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。可结合数字化转型与AI智能制造方向补充授课视角，聚焦AI智能制造、智慧物流、智能运维

制造业汽车行业电子行业医药医疗电力能源家电行业
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课程差异说明

本课程页面围绕《设备数字化智能运维及状态监测故障诊断技术培训》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 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？

更适合业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，尤其适用于已经有具体业务任务、需要统一做法的团队。

学习这门课可以获得什么收益？

识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

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