设备全生命周期管理及数字化工厂下的设备智能运维管理

设备全生命周期管理及数字化工厂下的设备智能运维管理

我要报名

课程背景

《设备全生命周期管理及数字化工厂下的设备智能运维管理》实际出发，结合工作实践，以理论联系实际的方法，将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、先进的维护策略（预测性维护、基于可靠性的维护）等以信息化手段进行固化与落地，指导智慧工厂的建设，支持智能制造转型。

“中国制造2025”提出了我国实施智能制造的行动方案与路线图。智能制造必然要求在设备投资、设备管理组织、设备使用层面采用全新的、智能化的管理方法。加快推动新一代信息技术与制造技术的融合发展，将智能制造作为两化深度融合的主攻方向；提出着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。设备的技术状态直接关系企业的制造水平，设备的健康状况更是制约着企业的质量、成本、安全、健康、环保等管理要素，设备的维护费用、管理水平直接影响企业的经营效益。因此，设备管理与运维是工业企业的核心业务，相应的信息系统是工业信息化的重要组成部分，智能设备、设备智能化和设备管理智能化是智能制造的重要组成部分。

本课程以智能化工厂设备管理工作为主线，详细阐述了智能化设备管理内容和管理过程之间的逻辑关系，以及智能化设备管理中的执行管理和设备管理中的项目管理。

课程目标

明确需求 – 智能化时代设备运维管理的新挑战

解决思路 – 卓越设备管理与运维体系

管理方法 – 运维资源信息化管理；精益实施管理；TPM深度现场实施；卓越绩效管理；互联网+；设备智能维护。

信息化技术 – 信息融合与共享；设备状态信息流的搭建。

落地指导 – 智能化数字设备监控维护改善平台系统的建立。

课程对象

制造业的设备经理、设备工程师、使用设备的技术人员、生产经理、工艺经理、质量经理、所有与设备有直接关系的管理和技术人员。

课程内容：

“智能制造” 之 “设备运维需求与变革”

一 设备运维管理的新挑战

1.设备本身在悄然改变

2.设备维护方式的变化

3.现代设备管理理论

4.资产全生命周期管理体系

5.未来智能工厂的设备运转模式

二 智能制造对设备管理的要求

6.“智能化数字设备”是智能制造硬件要求

7.智能设备的三层业务管理

8.深度融合信息化技术

9.互联网+设备运维的相匹配

10.“IE+IT”的深度融合

三 卓越设备管理与运维体系

1.通用EFQM模型概述

2.适用于设备管理的EFQM模型

3.卓越设备模型与信息化融合

4.支持卓越设备模型的信息化架构

5.信息化核心流程

6.卓越设备管理体系应用功能概述

案例分享：智能数字化工厂的核心体系模型（老师现场辅导）

智能设备管理与运维实操

一 智能设备运维资源信息化管理

1.设备技术资料管理

2.设备台账管理

3.机型结构管理

4.机型维修策略管理

5.机型维护标准管理

6.设备一机一档

7.电子图文管理

8.异常故障树管理

二 人员能力提升

1.智能设备运维组织管理

2.设备维护技能改善管理

3.设备专业知识库平台

三 备品备件管理

1.备件采购与需求计划

2.备件需求申请

3.备件采购计划

4.备件暂存入库

5.备件票据入库

6.备件耗用出库

7.备件库存管理

8.备件动态管理

9.备件统计查询

10.备件降本增效改善

四 TPM 与 设备全寿命周期管理维护

1.设备全寿命周期管理的范畴与要求

2.全员性TPM设备专项维护系统搭建

3.TPM八项工作内容实施

4.计划保全有效性与实施流程

5.自主保全的七步骤的现场实施

6.三级点检与三级保养技能的提升

7.智能化设备全平台的有效运转与维护

五 互联网+智能维护

1.设智能维护及应用

2.设备在线状态监测

3.基于大数据的状态预测

4.设备健康分析与管理

5.虚拟现实（VR）应用于维护

6.移动AR巡检

7.智能装备及维护策略

案例分享：

1智能设备专业资料数据管理模型（现场实操案例）

2 TPM全面设备专项维护案例分享

“智能设备”数字信息化管理与平台搭建运用

一 智能设备的信息融合与共享

1.精准快速有效的故障检测与诊断

2.科学正确的实施维修决策，减少失误

3.有效提升设备相关人员专项技能

4.全面客观的监督与评价设备状况

5.人机交互更加有效便捷。

二 智能设备传感技术

1.设备状态监测三种方式

2.设备监测传感技术（案例+视频+现场教学）

3.设备状态监测基准的建立

4.设备监测传感技术的实施

5.设备监测数据的收集与倾向性管理

三 智能设备异常故障抢修

1.七类智能故障诊断方法

2.智能设备故障诊断基本流程四步骤

3.智能故障诊断的应用及案例分享

四 预知性智能设备维护

1.目标建立与预测焦点明确

2.预测数据的来源依据

3.预测状态数据的收集汇总

4.预测模型建立与标杆分析

5.异常预测结果的验真

6.预测模型的长效化实施

五 设备日常运行状态评价与运维模型

1.设备运行数据库的搭建

2.故障预测模型

3.维修决策模型

4.设备健康评价模型

5.可视化设备监控终端

6.结合RFID的实施有效的维保措施

7.备件的全寿命模型管理

六 数字孪生与仿真技术运用

1.智能数据集成化的设备维护

2.基于3D模型的维修指导书

3.基于可视化智能界面的人机维保模型

4.移动AR技术实施设备运行巡检

七 智能设备数字信息化平台运维（实操）

1.组织架构：智能工厂设备部门的配备与智能维保要求

2.人员技能：智能制造技术人员的专业培养

3.维保方法：TPM全面设备维护管理与全寿命系统管理

4.软硬件配备：数据系统+智能化设备的具备

三、案例展示

1.案例介绍：设备智能化状态监控维护可视化平台系统（数据系统平台）（老师亲自辅导项目展示）

2.TPM全员设备管理活动成果案例展示 (老师亲自主持辅导东本公司设备效能指标创新改善实例报告)

3.TPM全员设备维护深度剖析:疑难问题与解决对策

4.TPM全员设备维护内训解决之道:案例延伸与对策分析

总结 提问答疑

课后练习 -(实践模拟)（参选）

一、参选项目 课后作业 - 学员模拟练习 与 课程作业：

课程后期 作业要求：（课程结束后30天之内完成）

依据课程内容，编写本部门《设备智能数字化改善方案》（参照案例与专项工作模板），要求如下

1.设备智能化管理指标：依据公司与部门管理指标实施分解确定。

2.传感技术：关键指标对应的关键设备-关键零件与运行状态的状态检测与预防。

3.智能展示分析：关键绩效设备状态的智能化平台搭建与运维

对应管理：异常智能分析 – 反馈 – 建议 – 实施

陈老师

教育及资格认证：

高级培训师

5S、TPM专业咨询师

国家注册高级人力资源管理师

国家注册高级企业培训师

具有二十多年以上世界五百强跨国企业工作经验

讲师经历及专长

陈老师拥有超过20年世界五百强跨国企业工作经验，曾在 Philips公司任职达21年，其中单独主导5S、TPM与精益改善活动长达15年，后在LG、喜星电子，CEC中电熊猫液晶、舜天国际 等公司任职在企业成功推行TPM、5S、精益生产体系，拥有坚实的现场管理技能及管理背景历任多家大型公司高层管理总经理助理经理，精益改善部长，人力资源经理，制造部经理，设备部经理、项目负责人、生产运营培训师等。

2000年至今，陈老师一直在大型合资企业独立组织推行5S、TPM活动的开展，包括各级人员培训，现场各级改善活动监控、督导、评审工作，5S、TPM体系各项规定的建立，相关文件的建立和编写，公司体系的建立和修改，各项审核的标准编写和审核活动的组织和汇总。

培训客户及培训风格

陈老师曾服务过的客户有：上海贝尔有限公司，飞鹤乳业，远大富驰，维他奶（佛山）有限公司，中国益瑞石硅藻土（法资）有限公司，广州阿雷斯提汽车发动机配件公司，苏州西门子有限公司，日本恩斯克NSK轴承（苏州）公司, APP金华盛（苏州）纸业公司，中粮集团（深圳公司&唐山基地公司），上海飞机制造厂，康明斯汽车发动机（西安）公司，北京国安盟固利电源科技有限公司、可口可乐（中国）公司，苏州吴江中鲈科技发展有限公司（盛虹集团）、南京爱立信公司，南京富士通有限公司，水星海事（苏州）有限公司，南京电力自动化研究所, 诺基亚苏州通信有限公司, 阿斯顿强生枝纺苏州公司, 南京爱立信有限公司，北京达能乳业有限公司，远大医药，深圳特发集团有限公司等数百家知名企业。

陈老师在制造业有丰富的管理和技术经验，授课思路清晰、逻辑严密、善于运用通俗易懂的语言对课程内容进行诠释，课程内容设计合理，案例丰富，实践性强，而且陈老师一直在主导企业进行精益相关咨询项目的辅导，项目成果显著，深得学员和企业管理者的一致赞誉。

我要报名

在线报名：设备全生命周期管理及数字化工厂下的设备智能运维管理(深圳)

其他城市设备管理培训