AI赋能设备智能运维—设备全生命周期管理

AI赋能设备智能运维—设备全生命周期管理

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课程背景：

在智能制造与数字化转型的浪潮下，设备管理已从“故障维修”转向“全寿命健康管理”。

然而许多企业仍陷于“重采购、轻运维”“重维修、轻预防”的被动局面，导致：

- 设备故障频发，影响产能与交付

- 维修成本居高不下，缺乏系统控制

- 缺乏标准化流程，依赖个人经验

- 数字化工具应用不足，预测维护难以落地

本课程基于丰田 TPM 体系与中国设备管理协会的全寿命周期团体标准，结合讲师 20

年实战经验与 AI 辅助工具，帮助企业构建科学、系统、可落地的设备全寿命周期管理

体系。

参加对象：

设备运维、工程技术、生产管理、资产管理人员，及负责设备全生命周期管控、智能化改造相关岗位人员。

课程收益

正统体系+实战工具：融合 TPM、WCM、RCM、LCC 等方法论，提供 20+套即用型模板

案例贯穿+场景演练：每章均设企业真实案例与小组实战演练，确保学以致用

AI 赋能+数字化转型：融入 DeepSeek 等 AI 工具在设备管理中的五大应用场景

讲师资深+结果导向：讲师具备丰田体系背景与多家行业龙头辅导成果，注重培训实效

课程大纲：

一、顶层设计：为设备管理确立清晰的战略方向与实施蓝图

1、构建设备全生命周期管理体系总体框架

学习如何搭建一个覆盖规划、采购、使用、维护到报废的全过程、多维度

的管理架构，告别碎片化管理

2、选择适合你企业的设备管理组织结构

分析混合式、平行式、委外式等组织模式的优劣，结合企业规模与业务特

点，找到最高效的管理阵型

3、制定设备管理的 3 年滚动规划（含日、月、年）

掌握将长期战略目标分解为年度重点、月度计划与日常任务的科学方法，

确保管理活动方向一致、节奏可控

4、设备行业分类与主流管理工具

了解离散制造与流程工业的设备管理差异，并认知各经典工具的核心思想

与适用场景，避免盲目套用

5选择出适合你的设备管理核心策略

通过设备 QCDSP 分析，明确企业应主打预防维护、预测维护还是修复性维

护，形成策略聚焦

6、厘清设备管理中的职责分工与协作界面

明确从公司高层到一线员工，以及生产、维修、技术、采购等跨部门在设

备管理中的角色、责任与协作流程，杜绝管理真空

7、设定设备管理三级考核指标（KPI）

学习设计公司级、部门/车间级、班组/个人级的关键绩效指标，确保设备

管理绩效可衡量、可追溯、可激励。

8、理解设备全寿命管理与资产管理（EAM）的融合关系

探讨如何将技术状态管理与资产经济效益管理相结合，实现设备价值的最

大化。

9、国内领先企业“AI+智能运维”应用案例深度解析

通过真实案例，直观感受 AI 技术在故障预警、智能巡检、决策支持等方面

的落地成效与实施路径

【演练环节】分组研讨并设定一套适用于企业的设备管理体系指标

【工具交付】设备战略规划项目表

二、资源赋能：人、物、AI 协同提升运维效能

1、人才梯队建设：如何系统培养与评估维修团队

破解人“财”培养的典型困惑

制定行之有效的内外培训计划

精准识别与提升维修人员技能弱项

打造维修技能提升的实体与虚拟道具

2、备件精益管理：从分类、采购到库存的成本控制

实施备件重要度分级管理

科学管理备件采购与安全库存

规范备件出入库与仓储可视化管理

制定停产与老旧设备备件的专项管理策略

掌握备件成本递减的三大核心杠杆

了解备件管理信息化（AI）的价值与案例

【案例演练】针对一台新引进的关键设备，供应商给出来很多备件清单，

小组讨论并制定其首年备件采购与库存计划

3、AI 实战应用：五大场景快速提升运维效率与决策水平

掌握 AI 基础操作与高效提问（Prompt）技巧

场景一：智能生成设备操作规程、点检标准与维修作业指导书

场景二：输入故障现象，获取 AI 提供的可能原因分析树与排查对策建议

场景三：自动将杂乱的维修记录归类、摘要，并生成规范的周期性报

场景四：基于设备运行数据与维护计划，预测未来一段时间的备件需求

场景五：整理会议纪要，辅助进行数据对比、问题归纳与行动计划梳理

【现场演练】各小组使用 AI 工具，围绕一个给定的设备故障案例，协作

完成一份结构完整的故障分析报告初稿

4、工具落地清单：选择与实施你的智能运维软件与监测工具

设备预防性维护的软件与硬件工具选型指南

智能运维行业案例深度分享

化工行业案例：在设备信息化平台建设、大数据分析预测方面的实践

电力行业案例：在设备全寿命周期数据管理、可靠性工程应用体系

三、流程落地：从前期导入到预测维护的全周期执行

1、源头管控：做好设备前期导入，杜绝 70%潜在问题

明确设备前期管理的范围与战略重要性剖析为何前期管理是 TPM 的基石

掌握设备前期导入的四个关键阶段与验收标准

辨识并纠正常见的设备前期导入错误观点

全景透视设备投资的全生命周期成本（LCC）

探索 AI 在设备前期项目管理中的应用潜力

【案例演练】给三家供应商参数，计算并选择综合最优的设备采购方案

【案例演练】对于一台老旧设备，应维修、改造还是更换

【工具交付】设备前期管理问题点检表、常用检查项目清单、极限测试

清单、MP 情报、设备导入流程

2、故障歼灭战：运用 A3 与 PDCA 实现故障根本消除与递减

建立以 PDCA 循环为核心的设备管理体系

精通防止再发利器：A3 故障报告

开展专项改善活动，遵循 TPM“零故障七步法”系统攻关

制定与执行“设备维修费用/时间递减计划表”，设定明确挑战目标

月度维修汇总分析报告：识别高频、长时间停机，损失大的故障

借助 DeepSeek 等工具进行不确定性故障的辅助分析

【工具交付】设备流程图、A3 故障分析报告、维修记录清单、故障对策

3、预防体系基石：手把手教你制定点检标准与计划

系统理解预防点检体系的构成与价值：

构建设备点检必备的知识框架

实践设备点检标准制作的七步法

创新应用各类点检表与工具

设计专业团队的设备预防点检流程

利用 DeepSeek 辅助点检标准的制定与优化

【案例演练】选取一台典型设备，实际制作其点检基准书，并进行互评

【工具交付】年度检修计划、月度点检表、点检基准书、润滑点检表、

点检记录等

4、预测性维护进阶：从 RCM 到智能诊断的风险预警实践

入门智能诊断技术与工具

辨析智能维护的内涵与未来趋势

清晰区分预防性维修与预知性维修

预知性维修的三大要素：明确实施时期、实施价值与运维管理

以可靠性为中心的维修（RCM）方法论

实施预测性维护的关键步骤：设备潜在失效模式分析（FMEA）

唐老师

定位：专注设备管理领域，TPM最专业老师

《原汁原味全员生产维护TPM实战》作者

《现代设备全寿命周期管理》11章12章作者

20年设备维修管理经验：曾任职丰田集团精益

推进主任，负责中国区18家公司TPM推行

设备专家副主任（中国设备管理协会）

TPM中国区总教头（日本能率协会）

中国设备管理创新论文评审专家

2家设备软件信息公司的合伙人

《TPM》《TBP》《TPS》《QCC》等丰田主讲师

《设备精益管理》等多门设备管理版权课程开发者

一、工作经验：

13年一线设备维修：苏州住电装设备主任10年+日清纺赛龙设备经理3年；在负责企业设备维修体系建设同时，成功为公司培养了100余位维修技术人员；每年故障率：约20%左右递减；维修成本：每年约5%递减。

丰田集团TPS生产调查室出身：负责中国区18家分公司TPM推行期间，2017-2019连续3年中国区故障递减位列集团全球第一（每年约递减30%）；主要负责集团在TPM领域培训维修体系、TPM推行体系应用、维修班组体系、绩效目标考核体系等方面工作。

二、核心优势：

源自正统，经验深厚：

唐老师接受了日本专家的系统培训，多次赴日本总公司深入学习TPM（全员生产维护）和TPS（丰田生产系统），累计学习时间达6个月。他不仅在丰田分公司等企业推行TPM，还长期往返于苏州和上海，持续5年学习和实践这套理论。作为全职老师，他常邀请日本专家交流/授课，确保所传授知识的权威性和有效性。

专业扎实，实战丰富：

拥有20年设备维修管理经验（13年一线经验），唐老师注重实用与创新，在维修体系组建、精益TPM、备件管理、快速换线（SMED）、低成本自动化、预测性维护等方面经验丰富。近年来，他积极将AI技术融入设备管理，通过数据分析和机器学习，帮助企业实现故障预测、智能维护和效率优化，推动设备管理向智能化转型，减少停机时间并降低维修成本。

实战导向，注重实效：

唐老师擅长将企业实战经验系统化，提炼出“构体系明指标，找关键因子”的方法论。他结合辅导案例和工作经验，引导学员解决实际问题，并引入AI驱动的解决方案，帮助学员掌握设备数据分析、故障诊断和预防性维护技能，提升工作效率。这种实战导向的教学方式，确保学员能够快速应用所学，解决实际问题，助力企业在数字化转型中保持竞争力。

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