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章节:26/共26讲
29人已学

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数据驱动的设备运维:从数据治理到 AI 主动防控实战
课程背景
在当今高度竞争的制造环境中,设备作为生产的核心资产,其运行效能直接决定了企业的产能、质量与成本控制水平。然而,许多企业仍深陷于传统设备管理模式的困境之中:
n 数据孤岛阻碍决策:关键设备数据分散在MES、SCADA、CMMS等异构系统中,标准不一、质量堪忧,导致信息割裂,管理者难以进行精准的根因分析与科学决策。
n 管理机制滞后失效:设备管理缺乏清晰可分解的目标体系(结果性指标+过程性指标),绩效复盘流于形式,无法触及问题根源。
n 维护模式效率低下:过度依赖“应急维修”或周期固定的预防性维护,导致非计划停机频繁、维护成本高昂、备件库存积压,设备综合效率(OEE)与可靠性(MTBF)却难以有效提升。
这些问题不仅造成显著的经济损失,更严重阻碍了企业向智能制造转型升级的进程。
本课程应运而生,旨在为企业提供一套系统的破局之道。课程核心并非简单介绍AI技术工具,而是聚焦于构建一套以数据治理为基石、以科学指标体系为导航、以根因分析和预测性维护为实战手段的方法论体系。它将引导学员从战略目标出发,层层分解,打通数据链路,最终构建起从“事后救火”到“事前预警”的智能运维闭环,实现设备管理从“成本中心”到“价值中心”的根本性转变
课程收益
1. 掌握构建设备相关的完整KPI体系,掌握各项指标之间的关联(KPI tree),分析框架和相应的数据采集系统
2. 掌握三个层级的设备数据治理(物理层、逻辑层和业务层),通过数据治理破解“辛普森悖论”,收获可信的数据,实现指标下钻和根因定位
3. 放在智能化的时代背景下,对AM, PdM, CBM, PM, BM进行重新审视,并引入基于“风险影响程度”和“可预测性大小”等维度构建的“策略选择工具”,学会在动态中科学地选择设备运维模式
4. 通过学习,可以将将传统TPM方法论与数字化、智能化融会贯通,教材中涉及到了大量的工具方法,比如:安灯管理、预测性维护、智能工单派发系统、知识联邦与知识问答、EFMEA(设备FMEA)、运维知识库、BPD(业务计划展开)、指标分解矩阵、设备关键度分级模型、库存管理模型、数据字典与主数据管理、数据血缘管理等
5. 掌握在应急维修与备件管理领域的企业优秀实践,比如:安灯系统、滴滴抢单模式和知识联邦技术,实现故障秒级诊断;了解数据驱动的库存模型、ABC分类、标准化与国产化策略,实现精准高效的资源保障
学习对象
制造业企业设备管理部门负责人、设备运维经理/主管、生产车间设备工程师
智能制造转型中负责设备数字化升级的项目负责人
关注运维成本优化的中高层管理者(分管运营的领导者,工厂厂长等)
持续改进经理/主管/精益推进牵头人/制造体系TPM原则负责人
课程时长
共26讲,6小时15分钟
【课程大纲】
先导片:传统制造业企业的困局与破局之道
先导片:智能时代设备运维升维:从救火式响应到体系化防控
第一章:指标为锚,智能驭变:构建卓越设备管理目标体系
第1讲:目标落地:如何用PDCA闭环,锁定年度维修成本?
第2讲:指标穿透:搭建连接战略与执行的设备KPI树
第3讲:OEE陷阱破解:从“报表数字”到“改善靶点”的实战路径
第4讲:智能导航:如何用数据驱动管理转型?
第二章:透视设备生命线:数据采集掘金与治理破局之道
第5讲:数据治理:为何总在“救火”与“背锅”间循环?
第6讲:靶心锁定:如何为指标绘制清晰的“数据导航图”?
第7讲:根因透视:如何让数据自己“讲故事”,锁定真因?
第8讲:先知先行:如何为设备配置“AI体检”,预测故障?
第9讲:治理实战:三招破解数据“三大病”,打造可信基石
第三章:运维战略图谱:从被动救火到主动防控的智能决策体系
第10讲:重构故障认知:穿透劣化本质的AI之眼
第11讲:智能维护策略引擎:四象限精准匹配法
第13讲:人机协同与组织转型:构建智能运维新团队
第四章:AI驱动下的自主维护(AM)体系升级
第14讲:价值破局:告别无效忙碌,用AM撬动设备管理新效益
第15讲:七步进阶:从“会操作”到“会治理”的智能AM落地指南
第16讲:策略协同:厘清AM边界,与预测性维护高效“组队”
第五章:PM与PdM:从预防到预测的维护革命
第17讲:精准施策:告别过度维护,用对的方法管对的设备
第18讲:稳基固本:做好计划性维护,掌控维修成本与节奏
第19讲:先知先行:给设备装上“健康手环”,故障发生前精准干预
1. 设备预测性维护的实施流程
2. AI预测性维护在流程工业中的应用案例
3. 设备预测性维护的适用场景
4. 设备预测性维护的协作资源
第20讲:投资视角:算清维护经济账,让每分投入带来十倍回报
第六章:应急维修生态:AI驱动的秒级响应与协同决策
第21讲:痛点破局:应急维修的六大挑战与破解之道
第22讲:响应革命:实现故障秒级诊断与资源动态调度
第23讲:知识联邦:跨域智能体协同进化
第24讲:资源保障:精准高效的备件管理体系
1. 应急维修流程标准化和安灯系统的迭代:实现从触发、响应、升级、处置到闭环的全流程数字化管理
2. 资源调度革新:通过“智能派单+滴滴抢单”模式,实现维修任务的秒级响应与最优匹配
3. 知识联邦:打破数据孤岛,实现跨工厂、跨设备的维修知识与最佳实践协同进化
4. 备件管理革新:通过数据驱动的库存模型、ABC分类、标准化与国产化策略,实现精准高效的资源保障
讲师简介
吴维
制造业系统化降本增效教练
20+年头部汽车零部件企业精益管理经验
华域汽车精益黑带
帆软软件公司数据应用研究院专家智库成员
金融学硕士
日本丰田研修|工信领域紧缺人才培养工程证书
曾任:延锋国际制造系统高级经理&TPM原则负责人(隶属:上汽集团)
曾任:内饰亚太区高级经理
实战经验
1. 全球制造体系搭建与优化:
在担任集团总部制造系统高级经理期间,带领团队构建了覆盖7大事业部、全球138个基地(欧美/东南亚)的制造体系及电子平台(精益管理与智能制造的融合)
2. 智能转型先锋
n 在担任集团总部制造系统高级经理期间,牵头集团数据仓项目,实现KPI 与各事业部系统、制造系统数据直连,推进 OEE、人工效率等指标数据底层直采与智慧分析
n 在担任内饰事业部亚太运营与持续改进高级经理期间,参与打造上海市首批智能样板工厂,带领团队牵头了“工厂可视化,安灯,无纸化点检,数字化班组等”项目,主导了“工厂/车间级绩效仪表盘,异常事件与问题管理”的开发
3. 精益管理与成本优化
在延锋内饰亚太区,领导团队构建最佳实践系统并推广至全球,截至 2019 年底的3年内,亚太区发布 138 项最佳实践,45 项转化为技术标准,复制产生成本节约 6002 万元;发布 381 项可分享实践,复制产生成本节约 1074 万元。该项目实践获得2020年度中国质量标杆奖和上海市质量标杆奖。
4. 人才培养与知识输出
n 在延锋内饰亚太区履职期间构建了持续改进人才培训和认证体系(包含:精益,6 sigma,问题解决三个领域)和实施了对印度,马来西亚,印尼的改进教练的TTT培训
n 实施对亚太区工厂总经理精益制造体系推进研讨会与培训
n 2024 年担任延锋国际 LiFT 青年人才培养计划导师
n 近年来,开发了以下培训课程:《智能化运维:打造降本增效的设备管理新范式》、《精益数字化实战路径:从认知破局到增长飞轮》、《智造破茧:精益为基,智能为翼》、《七色赋能:系统构建企业降本增效的金钥匙》、《数据驱动型制造体系,让成果持续涌现》、《构建智能化背景下的企业持续改进系统》、《对标驱动×最佳实践管理:启动改进的飞轮》、《极速切换:制造业换模效率突破实战课》、《问题解决:从根因破局到系统预防》、《精益之眼:Gemba Walk赋能企业卓越运营》
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