课程总览
内容重点
- 引入：设备管理的价值与挑战
存量焕新·智能驱动：设备管理升级与智能化、数字化建设
全生命周期价值再造：老旧设备智能化改造策略与L…先把对象、任务和边界讲清，AI驱动智能设备管理升级：从预测性维护到维修全…再帮助团队对齐现场处理口径
授课讲师：
李希 · 智能制造与精益数字化转型专家
团队应用场景和课时安排越具体，资本运作案例、练习和讲师匹配就越准确
适合对象
中基层设备管理者等
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任
核心收益
- 场景边界更清楚： 一套老旧设备改造决策方法：学会运用5维评估模型、URS六步法、ABC分类及…
- 构建AI赋能设备管理的落地能力：理解振动分析、油液监测、红外热成像等状态监测技术，掌握设备健康度预测、智能…
- 建立设备数字化体系建设的系统认知：明确数字化建设目标（事后变事前），掌握台账七层分级、移动扫码巡检、工单闭…
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- 人工复核有抓手：轻量化物联网的快速落地方法：学会运用即贴即用的简易物联网工具，以低成本、低门槛方式解决管理盲区、数据缺失等传统痛点，五步法实现从试点到推广
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起全生命周期价值再造：老旧设备智能化改造策略与L…、AI驱动智能设备管理升级：从预测性维护到维修全…和数字底座与智能中枢：设备管理数字化体系建设与落…，先把可落地路径说清楚。
课程时间
1天，6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全生命周期价值再造：老旧设备智能化改造策略与LCC最小化实践
02AI驱动智能设备管理升级：从预测性维护到维修全流程智能化
03数字底座与智能中枢：设备管理数字化体系建设与落地路径
课程大纲
全生命周期价值再造：老旧设备智能化改造策略与LCC最小化实践
内容重点
- 1. 规划与选型阶段：自动化智能设备选型科学决策法
- 选型5维评估模型
- 避坑指南
- 实战
- 工具：设备选型打分表、设备基本性质缺陷评价表
AI驱动智能设备管理升级：从预测性维护到维修全流程智能化
一、AI赋能生产设备预测性维修管理
- 1. AI赋能设备状态监测
- 振动分析技术
- 油液监测技术
- 红外热成像技术
- 2. AI赋能设备健康度预测预警
- 设备健康状态评估
- 寿命/故障预测
- 案例分享：AI赋能预测性维护案例交流、分享
- 问题思考：你的维修流程够高效吗？-传统维修模式与数字化维修模式场景对比
二、AI赋能生产设备维修活动全流程优化
- 1. AI赋能标准化维修流程（PDCA循环）
- 制定点检/保养计划
- 维修工单派发
- 维修质量验收
- 故障根因分析
- 2. AI赋能维修工单管理升级
- 报修人扫码提交 → 系统自动分类（机械/电气/仪表）
- 维修进度实时更新（待接单/处理中/已完成）
- 维修后自动关联设备档案，形成历史记录
- 3. AI赋能关键维修技术
三、AI赋能生产设备维修信息技术
- 1. AI赋能关键维修信息系统管理技术
- 工单管理
- 备件管理
- 数据分析
- 2. AI赋能设备移动化维修（智能手机/PAD应用）
- 扫码查看设备维修历史
- 拍照上传故障现象
- 语音录入维修记录
- 3. AI赋能数据驱动决策（BI看板）
- 今日工单完成率
数字底座与智能中枢：设备管理数字化体系建设与落地路径
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、设备管理数字化技术架构
- 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、智能设备管理数字化应用
- 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. 简易物联网工具在设备数字化中的落地
- 用轻量化物联网解决传统痛点
- 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
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
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