AI智能化运维：打造降本增效的设备管理新范式

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【课程背景】

技术范式更迭以及客户需求的深刻变化，正在重塑制造业的竞争格局。企业面临多重挑战：传统制造模式难以突破“高质量、低成本与短交期”的“不可能三角”的魔咒；生产体系缺乏柔性化能力，难以快速适配动态需求，等等。

本课程由深耕制造业精益管理和智能制造20年+的吴维老师（也是制造体系TPM原则负责人）设计，结合智能化技术的发展趋势及制造业的最佳实践，聚焦设备管理领域的精益管理方式与智能化（IOT，AI技术）的融合，重点关注以OEE为代表的核心指标的目标管理，数据采集和治理，设备智能运维和备件管理中的创新思维。

【课程收益】

1.重构设备管理战略思维​：理解技术变革（AI/大数据）对设备管理范式的颠覆性影响，避免“蒸汽马车”式伪创新陷阱

2.构建精准管控能力：

建立科学设备KPI体系​：掌握OEE（设备综合效率）的深度解析方法，穿透数据汇总陷阱（如多设备OEE矛盾值），锁定真实改善靶点

实现目标-行动闭环管理​：运用BPD（业务计划展开）工具，将战略分解为可执行的驱动指标，打通“财务目标→过程指标→行动策略”链条

3.掌握核心技术路径：

​攻克设备数据治理难关​：构建多源异构数据采集体系（振动/温度/电流等），解决“数据孤岛”“命名混乱”问题，锻造可信决策基石

​落地预测性维护（PdM）​​：学习壳牌、北京奔驰等企业级案例，掌握“云边协同”架构部署、故障预测模型构建、RUL（剩余寿命）精准测算

4.实现可量化价值：

降低30%+非计划停机​：通过PdM替代传统预防性维护（PM），将故障响应从“事后救火”升级为“事前防控”，显著减少生产中断损失

​优化20%+备件库存成本​：应用安全库存算法及ABC分类策略，平衡保障能力与资金占用

【课程特色】

1.前沿技术融合：破解工业4.0落地难题​

​揭示 ​AIoT、联邦学习等新技术​在设备管理的创新应用

​云边协同架构​；跨工厂数据“可用不可见”​的知识联邦体系；​人机协同革新​：滴滴抢单模式提升维修响应速度

2.财务穿透和机理探究：

为技术方案配备​量化经济效益模型，破解“技术价值说不清”痛点，比如：预测性维护ROI公式​

预测性维护功效的机理

备件库存模型设置的机理

3.工具即学即用：带回车间的智能工具箱

特色定位：提供可直接落地的标准化工具模板，课堂演练与企业痛点无缝衔接

核心工具清单：EFMEA分析模板；设备分级评估表；OEE计算优化器；维护策略决策矩阵

4.实战案例驱动：工业场景深度还原​

​摒弃纯理论教学，在多个章节为学员拆解真实案例，比如：壳牌、北京奔驰等预测性维护全球标杆案例​；备件国产化、备件自制；滴滴抢单模式；安灯管理在设备Reason Code和Failure Code标记的应用等案例

【课程对象】

1.设备管理专业人员​：设备经理、维修主管、设备工程师

2. ​生产运营管理者​：生产总监、运营经理、车间主任

3. ​精益与持续改进专家​：精益黑带、持续改进专员、Kaizen推进员

4. ​智能制造与数字化转型负责人​：智能制造经理、IT总监、数据治理专家

5. ​高层决策者​：工厂厂长、运营副总裁、投资管理者。

【课程大纲】

导论：破局制造“不可能三角”——精益为骨，智能为翼的绩效升维战

教学目的：建立全局观，深入了解如何将精益管理，流程管理和智能化技术相结合

1.传统制造业企业的困局与破局之道

2.AI时代背景下的精益管理和流程管理

3.框架图：以TPM管理方法论和智能化技术赋能设备管理

模块一：指标为锚，智能为舵：设备管理目标体系构建与落地

​​课程特色​​：融合工业4.0指标体系与财务影响分析，建立数字化管理思维

1.业务计划闭环——从战略到行动的PDCA引擎

将战略转化为年度财务预算

为什么我们需要驱动指标？

建立支撑财务指标的驱动指标

BPD的管理循环

案例：某企业应用BPD工具从事业部到工厂，指导车间、班组的业务计划展开的实践活动

2.​​设备管理KPI树构建​​

设备效率类的指标树（KPI Tree）

设备可靠性相关的指标树（KPI Tree）

资源投入相关的指标树（KPI Tree）

看图学指标

上述KPI对财务报表（资产负债表，损益表和现金流量表）的影响及传导机制

3.OEE深度解析——穿透数据陷阱，锁定改善靶点

OEE的算法辨析

OEE计算逻辑的争议与改进：分子/分母加权汇总法

案例分析：传统方法的局限性​​：三因子连乘法在异质设备（如弧焊 vs 激光焊）中可能导致矛盾（如分项OEE低但汇总OEE高）。根源：不同设备的周期时间（C/T）差异导致时间与数量维度不匹配

4.鸟瞰智能化赋能目标管理

在目标管理领域企业遇到的常见“痛点”

以智能化赋能目标管理的“阶梯”

模块二：透视设备生命线：数据采集掘金与治理破局之道

1.设备数据采集与治理概述

2.设备指标数据自动采集的范围定义

以OEE为例，分享底层数据直采的最佳实践

3.按问题分析的需要来定义数据采集范围

以OEE为例，分析数据下钻来定义具体问题，以及问题的根因分析所需要采集的数据范围

介绍问题分析中”人机料法环”的假设框架与，“四层数据框架”（用数据验证假设）的组合应用

4.按设备预测性分析的需要来定义数据采集范围

设备预测性分析在预测性维护模型训练和实时监测中所需要的数据范围及其采集方式定义

5.设备数据治理：从混乱到可信的智能管理基石

设备数据的三大病症

设备数据治理的实施路径图

物理层、逻辑层、业务层的三大策略

模块三：运维战略图谱：AI驱动下的维护模式重构与协同决策

副标题：从“被动救火”到“主动防控”的智能跃迁

1.重构故障认知：穿透劣化本质的AI之眼​

2.构建智能决策矩阵：四象限策略引擎​

设备维护保养的类别：按实施主体和按方法论分两个维度

维护策略的决策模型

3.数智化维护执行：从工单到闭环的效能跃迁

工单智能派发系统：从“人派活”到“算法派单”的智能跃迁

智能维护执行与效能闭环

4.人机协同进化：重构运维组织DNA

智能运维时代的人才转型方向

融合式系统架构：支撑角色转型的技术基座

用量化指标衡量转型价值，用成熟度模型指引演进方向

模块四：AI驱动下的自主维护（AM）体系升级

1. AM核心价值与实施边界

自主维护（AM）是什么？

自主维护的职责边界

自主维护的“投入-产出”分析

2.AM七阶段智能进阶路径

各阶段的主要工作内容

各阶段新技术的应用机会

3. AM在运维决策矩阵中的定位

AM 与 PdM 的协同关系：就像“保健医生”与“专科医生”

综述：AI技术对自主维护带来的可预期改变

模块五：PM与PdM：从预防到预测的维护革命

副标题：用数据驱动设备零故障未来

1.设备维护模式选择方法论的细化

设备维护模式选择方法论的总体思路

利用“风险-可预测性”矩阵进行设备维护模式选择的四步法

设备生命周期阶段与对应的保养方式

2.预防性维护（PM）实战指南

设备预防性维护的定义

PM计划的制订、执行管控和持续优化

3.预测与状态维护（PdM&CBM）技术落地

预测性维护的概念及其主要价值

预测性维护的实施步骤

实施案例: 荷兰皇家壳牌公司（Shell）案例

实施案例：北京奔驰工厂机器人预测性维护

预测性维护的适用场景

2025年中国预测性维护（PdM）TOP供应商（跨行业版）

4.维护策略经济学：选对方法，让每一分投入产生可观回报

从“基于时间”到“基于状态”的维护范式转移

核心优势量化分析：权威数据洞察（来自麦肯锡和德勤的数据）

模块六：故障秒级响应×知识联邦：AI驱动的应急维修生态体系

1.本章的架构

2.破壁时刻——应急维修的痛点与破局

应急维修中的常见“痛点”及其内在联系

导致问题的根本原因

传统解决方案及其局限性

3.响应革命——秒级诊断与动态资源网络

将应急维修流程标准化

安灯在提升EM的响应和维修效率中的实践

智能派单和滴滴抢单模式的结合

来自企业缩短响应时间的其他探索

4.知识联邦——跨域维修智能体的协同进化

打破孤岛，实现知识协同进化

构建知识联邦

企业在应急维修方面的实践活动

5.备件管理革新——精准高效的维修资源保障体系

本节知识地图

备件的定义和分类

备件管理的目标与KPI体系

核心策略：数据驱动的库存建模与动态调整​

备件标准化、通用化与编码革新

他山之石：基于预测的备件更换

他山之石：备件自制

他山之石：备件国产化

他山之石：开发与Maximo系统连接的备件管理移动端应用

模块七： 小组Workshop及分组发表（研讨穿插其中，累计1 hours）

吴老师

吴维 | 精益数字化战略与落地专家

核心价值主张​

20年头部汽车零部件企业运营管理经验，专注于通过 “精益为基，数字化为翼”​ 的策略，为企业构建可衡量财务回报的智能制造运营系统。兼具精益生产、数字化系统架构、财务分析及管理咨询的复合型背景，确保技术投入精准驱动业务增长。

核心成就亮点

全球制造系统架构师​

主导构建覆盖全球138个基地的数字化制造运营平台，将体系要求与财务指标、业务流程深度融合，成为总部全球运营管控的核心抓手。

价值驱动的数字化转型先锋​

牵头企业数据仓项目，实现25+项KPI数据直连与智慧分析，为OEE、人工效率提升奠定基础，直接驱动结构性降本。

国家级最佳实践打造者​

构建的亚太最佳实践管理系统推广至全球，累计实现超7000万元成本节约，荣获2020年度“中国质量标杆”奖。

赋能行业的资深讲师​

“三节课”、“华师-课师宝”、“课匠堂”、“助力讲师团”等平台讲师，课程覆盖紫江、采埃孚、米其林、北汽蓝谷麦格纳等知名企业，主题聚焦精益数字化融合与AI落地应用。

核心能力维度

1.战略与系统构建​

制造运营系统设计 | 精益数字化转型战略 | 业务流程再造 |业财融合的目标管理系统搭建

2.数字化落地实践​

数据中台规划 | 制造系统电子平台开发 | 智能运维体系建设 | BI可视化

3.精益生产与质量​

丰田/博世生产体系 | 精益黑带 | 零缺陷质量管理系统 | 全球质量标杆评审

主要职业经历

精益数字化顾问/培训师​ | 2025年4月 - 至今

（专注知识赋能与行业咨询，主要课程：《精益数字化实战路径：从认知破局到增长飞轮》《业财融合下的制造业运营目标管控实战》、《数据驱动的设备运维：用AI让每一分维护成本都创造利润》等）

延锋国际​ | 集团制造系统高级经理 | 2015 - 2025年3月

（期间主导全球制造系统、数据仓、最佳实践系统等核心项目）

延锋汽车内饰​ | 质量与持续改进高级经理 | 2004 - 2015年

（负责质量体系与早期制造系统构建）

中国高科 | 复星国际 | 华彩咨询 | 管理咨询顾问、投资分析师 | 2001 – 2004

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