TPM与设备管理数字化趋势一、TPM八大支柱与精益生产的关系
二、设备管理数字化转型的驱动力与价值
- 驱动力：设备复杂度上升、维修技能短缺、生产柔性要求
三、从预防性维护到预测性维护的演进
- 维护策略发展三阶段：事后维修 → 预防性维护 → 预测性维护
- 预测性维护的技术基础：物联网、大数据分析、机器学习
- 案例：某风电企业通过预测性维护降低停机时间40%
全员设备管理与数字化
TPM与设备管理数字化趋势需要明确判断口径，设备效率（OEE）数字化监测与提升负责组织练习，数字化点检与预防性维护体系用于课后复盘
授课讲师：
王大伟 · 精益智造与供应链效能提升专家
课程大纲
设备效率（OEE）数字化监测与提升一、OEE三要素数字化采集方法
二、实时OEE看板与损失分析
- 看板设计：设备级、产线级、工厂级三层视图
- 六大损失（故障、换型、空转、减速、启动报废、生产报废）自动归类
- 损失帕累托分析与改善重点识别
三、OEE提升数字化对策
- 快速换型（SMED）数字化支持：换型步骤视频化、时间统计分析
- 小停机和速度损失监控：高频数据采集与根本原因分析
- 案例：某注塑车间通过OEE数字化提升设备利用率18%
数字化点检与预防性维护体系一、移动端点检系统与标准化作业
二、维护计划自动生成与工单流转
- 基于时间、产量、状态的维护计划触发机制
- 工单全流程数字化：发起、审批、执行、确认、归档
- 维修过程关键节点记录（如故障现象、处理措施、更换零件）
三、维护知识库与故障案例数字化管理
- 故障树分析（FTA）电子化工具应用
- 维修案例库构建与智能检索
- 专家经验视频化沉淀与共享
- 演练：使用平板完成一轮设备点检与数据上报
预测性维护与设备健康管理一、物联网传感器数据采集与边缘计算
二、故障预测算法与预警阈值设定
- 基于规则的预警（如振动值持续上升）
- 基于模型的预警（如机器学习算法识别异常模式）
- 预警阈值动态调整机制
三、设备健康指数（EHI）模型构建
- EHI构成：性能指标、状态指标、历史指标加权计算
- 健康状态可视化：绿、黄、红三色评级
- 健康趋势预测与维护建议自动生成
四、小组
- 讨论：如何选择适合企业现状的预测性维护技术路径？
备件管理与维修资源数字化优化一、备件库存数字化与智能补货机制
二、维修资源调度与绩效可视化
- 维修团队技能矩阵数字化
- 工单智能派发与负载均衡
- 维修绩效看板：响应时间、修复时间、重复故障率
三、外包维修管理与协同平台
- 外协维修流程数字化（申请、报价、验收、评价）
- 维修质量与成本数据分析
- 案例：化工企业实现备件库存下降30%的数字化实践
行业实践与实施规划一、钢铁行业：大型设备预测性维护系统案例
二、半导体行业：设备综合效率（OEE）与洁净环境监控整合
- 背景：设备停机与洁净度波动影响晶圆良率
- 方案：设备状态与环境参数（温湿度、颗粒物）联动分析
- 效果：设备可用率提升15%，环境异常响应时间缩短70%
三、沙盘
- 演练：制定本企业设备数字化管理推进计划
- 使用《设备数字化成熟度评估矩阵》定位现状
- 规划3阶段实施路径：数字化点检 → OEE透明化 → 预测性维护
- 输出第一阶段实施计划、预算与团队分工
- 课程小结与行动规划
- 数字化设备管理的关键技术与管理机制
- 如何激发全员参与设备维护的积极性
- 下一步设备数字化升级行动计划
适合对象
设备经理、维修工程师、生产主管、精益改善员、运营管理人员
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场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏
核心收益
- 理解TPM核心思想与数字化设备的管理新模式
- 提示与校验更稳定：设备效率（OEE）的数字化监测与提升方法
- 学会运用物联网数据进行故障预测与健康管理
- 能够设计和推行数字化点检、维护与知识管理体系
- 推动跨职能团队参与设备维护，建立全员维护文化
课程背景与交付信息
设备是制造企业的核心资产，其运行效率直接影响产能、质量与成本。随着设备复杂度提升与生产节奏加快，传统以维修为主的设备管理方式已难以适应高可靠性、低停机时间的要求
本课程融合TPM（全员生产维护）精益理念与物联网、预测性维护等数字化技术，旨在帮助企业构建全员参与、数据驱动、预防为主的智能设备管理体系，实现设备效率最大化、停机最小化、寿命最长化，为精益生产奠定坚实的物理基础
课程时间
1天，6小时
授课方式
讲师讲授、视频案例、工具演练、系统演示、小组讨论
课程工具
《数字化点检表》 《OEE实时监测看板》 《设备故障树分析（FTA）电子模板》 《维护计划与工单管理系统示例》 《备件库存智能预警表》 《设备健康指数（EHI）评估模型》
课程内容重点
01TPM与设备管理数字化趋势
02设备效率（OEE）数字化监测与提升
03数字化点检与预防性维护体系
04预测性维护与设备健康管理
05备件管理与维修资源数字化优化
06行业实践与实施规划
讲师介绍
王大伟
精益智造与供应链效能提升专家
精益生产管理实战专家，二十余年世界500强实战经验。主导700+精益项目，累计实现降本增效业绩137亿美金。精通精益生产、智能制造与供应链管理，致力于通过AI技术与数字化工具赋能制造业效能提升
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《全员设备管理与数字化》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？
适合设备经理、维修工程师、生产主管、精益改善员、运营管理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TPM核心思想与数字化设备的管理新模式，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：1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？
课程主要采用讲师讲授、视频案例、工具演练、系统演示、小组讨论，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
