数据驱动决策·设备智能运维—打造烟草行业智能设备管理体系

课程大纲

设备运维管理体系知识

内容重点

设备运维管理体系建设的内涵
1. 核心目的
通过建立系统、规范的设备管理管控体系来保障设备管理工作良好运行与推进
形成内部设备管理PK机制与模式，形成比、超、赶、追良好氛围
透过设备管理人才培养，建立内部设备管理专家库，强化内部造血功能

设备数据分析与故障预测性维修诊断

一、烟草行业设备智能运维新趋势

当前制造业设备运维的核心痛点（数据孤岛、被动维修、资源浪费）
工业4.0与智能运维（IoT+AI+Digital Twin）的发展趋势
烟草行业智能运维应用场景（卷包机、制丝线、能源系统优化）

二、设备预防性与预测性维修体系的价值

1. 专业化设备维修框架逻辑
2. 提高设备综合效率之活动——提高产出
3. 提高保养效率的活动——降低保全费用
4. 构建设备全生命周期的良好的设备管理循环——LCC最小化

三、现代维修体系构建

1. 维修策略演进：从被动维修到预测维修的转型路径
2. 维修策略矩阵：四象限分析法（故障频率/影响程度）

四、设备预防性维修管理

1. 设备评价和分析
设备分级管理
故障分级分类
劣化复原和弱点改善
情报管理体系构筑
a梳理设备数据化定义计算方式
搭建OEE（设备综合效率）
c组织故障PM分析
d完善备品预算体系
4. 定期保全体系构筑-定期维护计划建立

五、设备预测性维修管理

1. 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. 设备健康度预测预警
设备健康状态评估
寿命/故障预测
3. 设备专业化巡检体制构建
案例解析
某卷烟厂包装机轴承故障预测（准确率提升40%）

设备智能诊断数字化管理

内容重点

当前制造业设备管理普遍存在管理痛点
高
设备故障率：非常高
备件库存呆滞：33%
维修费用高：54万/月

设备数字化知识库构建与智能应用

一、数字化设备知识库概述

1. 知识库的定义与价值
知识库的核心功能（数据集中化、智能检索、经验传承）
烟草行业需求：解决技术断层、维修经验分散、新员工培训成本高
案例：某烟厂通过知识库缩短故障诊断时间40%
2. 知识库的组成要素
结构化数据（设备参数、配件清单、BOM表）
非结构化数据（维修记录、操作视频、故障案例）

二、知识库的构建流程

1. 数据采集与标准化
数据来源：设备手册、工单系统、专家经验、IoT传感器
标准化处理：统一术语、分类标签（如按设备类型、故障代码）
烟草行业特殊要求：合规性文档（安全标准、工艺规范）
2. 知识库平台搭建
工具选择：轻量级、智能化

三、知识库的智能化应用

1. 故障诊断与维修支持
基于历史案例的智能推荐（相似故障解决方案）
图文/视频交互式指导（AR远程协作）
2. 预防性维护与决策优化
知识库与预测性维护系统联动（如寿命预测模型）
根因分析（RCA）报告自动生成
3. 培训与知识传承
新员工自助学习平台（故障树、模拟考核）
专家经验数字化（通过语音/视频转文字沉淀）
案例分享：设备某企业知识库项目落地经验复盘、应用案例分享、交流

设备零配件全生命周期可视化管理

一、备件管理现状与痛点

传统备件管理痛点（库存积压、紧急采购、信息不透明）
全生命周期管理框架
采购（供应商协同平台）
仓储（智能货架+UWB定位）
使用（RFID绑定设备工单）
报废（残值预测模型）

二、可视化周期管理概述

1. 概念与行业趋势
全生命周期可视化的定义（从需求到报废的实时透明化）
烟草行业痛点：供应链不透明、库存呆滞、运维响应滞后
案例：某烟草企业通过可视化降低15%备件库存成本
2. 技术支撑体系
关键技术
可视化工具

三、数据采集与标准化

1. 零配件数据资产化
数据采集方式：传感器、PLC系统、人工录入
数据标准化：统一编码（如ID、规格、供应商、寿命周期阶段）
烟草行业特殊要求：合规性数据（如配件材质安全标准）
2. 实时监控与异常预警
设备健康状态可视化（振动、温度等参数）
配件更换阈值自动提醒（AI预测性维护）

四、可视化场景应用

1. 动态库存管理
可视化看板：库存水位、周转率、呆滞件预警
智能补货策略（基于历史消耗与生产计划）
2. 运维流程可视化
工单跟踪：从报修到更换的全流程状态监控
3. D交互式手册：关键配件拆装动画指导
3. 成本与绩效分析
配件成本分摊可视化（单机台/班组消耗对比）
供应商绩效评分看板（质量、交货期、价格）
案例分析：零配件全生命周期可视化管理分享交流

适合对象

生产管理者、质量负责人、班组长、流程负责人和改善小组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

现场管理、质量改善、流程增效或供应链协同训练中，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

对齐目标要求、责任分工和过程反馈，先把训练目标落到真实工作场景
围绕设备运维管理体系知识明确判断口径和处理优先级
用设备数据分析与故障预测性维修诊断安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走设备智能诊断数字化管理相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

随着工业4.0和智能制造的发展，烟草行业正加速推进数字化转型。传统设备运维模式依赖人工经验，存在响应滞后、维护成本高、非计划停机频繁等问题。同时，烟草企业积累了海量设备数据（如卷包数采、制丝集控、能管系统），但数据价值尚未充分挖掘，难以支撑科学决策

在此背景下，数据驱动的智能运维成为行业趋势。通过AI分析、预测性维护、智能决策，企业可优化设备管理，降低运维成本，提升生产稳定性。本课程旨在帮助烟草企业构建智能设备管理体系，实现从经验运维向数据运维的升级

课程时间

2天，12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设备运维管理体系知识

02设备数据分析与故障预测性维修诊断

03设备智能诊断数字化管理

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《数据驱动决策·设备智能运维—打造烟草行业智能设备管理体系》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？

更适合生产管理者、质量负责人、班组长、流程负责人和改善小组，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？

对齐目标要求、责任分工和过程反馈，先把训练目标落到真实工作场景；围绕设备运维管理体系知识明确判断口径和处理优先级。

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

课程采用什么授课方式？

课程主要采用课程讲授50%，实践演练、案例分析及小组研讨50%，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