制造业工厂的厂长/总经理，生产总监和营运总监，生产经理，维护经理，技术经理、生产主管和车间主任，维护主管和技术人员，设备人员、班组长和业务骨干等。

〖课程背景〗

随着工业化进程的不断进步，机器代替人工已经进入新的阶段（AI时代的产业融合与升级），国内外企业都在智能化和专业化这个制高点上竞争，设备管理一直作为运营管理的重要话题和挑战之一，但是总体取得的成效参差不齐；它的有效运转效率直接决定着成本、品质、产能和企业利润，因此你的企业生产现场的机器实施了设备预防管理是否仍然面临以下困惑：

1、产品价格每年以5%以上速度的下降，而维修成本（故障时间，修理备品）每年5%以上的上升，发生这种情况维修人员告诉您是设备老化的原因；

2、实施了预防点检，但是故障还是发生故障重复发生率在64%以上；

3、设备效率很低，设备空转很多，故障很多，维护技术在蛮与“救火”或者是维修人员平时没有事干，生产忙时设备老出故障，维修班就是抢险队；等一系列的问题

本次课程的主讲老师有13年一线维修经验，5年总公司设备系统管理经验，10年以上设备管理类项目咨询/培训经验；目前参与多家企业的项目落地辅导，参与中国设备管理大会掌握着中国最新设备管理最新动态。本课程既考虑企业保命现实，又兼顾企业当前落地，并关注未来趋势需求。整个课程理清节点、聚焦热点、把握难点、解决痛点、寻求最佳解决方案。

〖培训目标〗

1.学习和分享现代企业设备管理的经验和方法。

2.提高设备的故障诊断和维修技术的水平，是故障率年下降30%；

3.帮助企业筹建适合本公司的设备预测&维修的信息化体系，赢在起点；

4.运用现代设备检测技术在设备维修初期发现实现维修成本每年下降10%以上，增加企业效益。

第一章 AI 时代：设备管理的智能化转型与升级

1. 智能制造与智能工厂的核心内涵，设备智能运维的时代特征

2. 工业制造设备管理的发展阶段：从传统被动维修到 AI 驱动的预测性管理

3. 智能工厂四大核心特征：自动化、数字化、网络化、AI 智能化

4. TPM/TPS/TQM 与 AI 智能运维的深度融合逻辑

5. AI 赋能设备管理的核心价值：降本、提效、保产、增利

6. 设备综合效率（OEE）在 AI 数字化工厂的精准应用与提升路径

7. AI 时代设备创新管理的核心流程与目标设定

第二章 AI 智能运维基础：故障管理与维修体系重构

1. 设备故障的核心成因：人、机、料、法、环 5 要素深度解析

2. 设备维修方式迭代：从事后维修、预防性维修到 AI 预知性维修的升级

3. 预防性维修与 AI 预知性维修的核心区别与应用场景界定

4. AI 驱动预知性维修的三大核心要素：数据、算法、监测

5. 设备全生命周期状态监测流程：AI 数字化改造与优化

6. 设备智能检测技术的 9 大特性及 AI 适配性分析

7. 故障诊断的智能化升级：从人工判断到 AI 精准识别的价值

8. AI 在设备智能运维中的技术可行性、应用场景与落地要点

第三章 AI 加持：设备故障诊断核心技术实战应用

1. 回转设备：AI 振动分析诊断技术与实操要点

2. 往复设备：AI 工况监测与故障预警技术应用

3. 电机类设备：AI 电气故障智能诊断与趋势分析

4. 油液分析：AI 大数据驱动的油液状态智能研判技术

5. 超声 / 红外诊断：AI 图像识别与数据建模在无损检测中的应用

6. 电子设备：AI 芯片级故障诊断与智能排查技术

7. 绝对振动测试：AI 数据分析在振动监测中的深度应用

8. 核心零部件：AI 精准检测与全生命周期故障诊断技术

9. 案例解析：各类型设备 AI 故障诊断的落地成效与经验总结

第四章 AI 落地：设备故障诊断的标准化实施方法

1. AI 诊断前的故障真因分析：数据采集与根因挖掘的标准化流程

2. AI 驱动设备故障诊断的全流程实施步骤：从数据录入到智能决策

3. 智能诊断技术的实施要点：数据质量、算法适配、现场校准

4. 设备智能运维的常见误区：对 AI 技术的错误理解与应用偏差

5. 经典案例剖析

本田：AI 自主校正技术在设备故障预防中的应用

火力电厂：AI 全维度设备诊断技术的落地实践

注塑行业：企业自研 AI 设备监测系统的开发与应用

钢铁行业：AI 在线检测技术在产线设备中的规模化应用

6. AI 故障诊断的必备工具：软硬件配置与智能分析平台选型

第五章 大模型赋能：AI 工具在设备管理中的高效应用

1. AI认知：核心能力与工业设备管理适配性

2. AI 大模型分类：工业专用模型与通用模型的应用边界

3. 工业大模型的基础操作：5 大有效提问技巧 + 5 大核心指令

4. 大模型赋能设备管理实战演练

演练 1：基于基础资料，AI 智能生成设备标准化操作手册

演练 2：依托技术参数，AI 快速编制设备精细化维修标准

演练 3：输入故障现象，AI 智能排查故障原因并给出解决方案

演练 4：上传维修记录，AI 智能分析故障规律与优化建议

演练 5：汇总月度数据，AI 辅助完成设备管理月度分析报告

大模型在设备管理中的高效应用场景拓展与避坑指南

第六章 AI 体系搭建：设备智能维护的创新应用与落地

1. 以可靠性为中心的维修（RCM）：AI 在体系设计中的核心应用

2. AI 驱动预知维修：设备潜在失效模式及后果智能分析（EFMEA）

3. 设备预防性维护智能化工具：AI 监测系统、数据分析软件选型与应用

4. AI 预知维修落地：智能制定消除设备失效模式的针对性措施

5. 标杆企业案例解析

汽车制造：全产线 AI 设备智能维护管理系统搭建与运营

化工行业：AI 赋能的设备智能维护管理体系构建与成效

分组研讨：本企业 AI 设备智能维护的落地痛点与初步行动计划

第七章 现场实战：AI 驱动设备预测预防体系优化与改善

1. 现场诊断：识别企业核心生产设备的故障、质量核心痛点

2. 体系优化：基于现有预防体系，融入 AI 技术制定预测 / 预防维护优化方案

3. 现场改善：针对核心设备，落地 AI 智能监测 / 诊断的小范围试点改善

4. 计划制定：输出企业设备 AI 智能运维的阶段性落地计划，明确目标、步骤与责任人

5. 答疑与辅导：针对企业个性化问题，提供 AI 设备创新管理的落地指导：TPM与设备智能运维融合

第八章 AI赋能：设备备件分级管理与智能库存优化

1.设备备件分级管理核心逻辑：基于设备重要度、故障影响、采购周期的ABC/XYZ多维分级标准

2.AI在备件分级中的应用：通过设备运行数据、故障历史大数据建模，备件分级的动态调整

3.不同等级备件的管理策略：核心关键备件、常用备件、通用备件的库存管控与采购的差异化

4.AI驱动的备件需求预测：基于设备运行状态、生产计划的智能预测模型，精准计算安全库存与补货点

5.备件全生命周期数字化管理：从采购、入库、领用、维修更换到报废的AI全流程追溯与成本核算

6.智能备件库建设：RFID/物联网技术+AI库存管理系统的落地应用，实现备件库存可视化、盘点自动化

第九章 数智融合：设备管理信息化平台建设与落地

1. 设备管理信息化平台建设核心原则：业务驱动、数据贯通、AI赋能、分步落地

2. 平台架构设计：基础层（数据采集）、中台层（数据治理/算法模型）、应用层（业务功能）

3. 核心数据采集体系搭建：设备物联网终端部署、多源数据（运行/故障/维修/点检）对接与标准化处理

4.平台核心功能模块开发：设备台账管理、点检巡检、故障诊断、维修管理、备件管理、OEE分析、报表中心

5. AI算法模块与信息化平台的融合：将故障预警、寿命预测、需求分析等AI能力嵌入平台

6. 平台建设实施步骤：需求调研→方案设计→系统开发→测试上线→人员培训→运维优化

7. 平台建设常见问题与解决思路：数据孤岛打通、系统兼容性、基层人员操作适配、数据安全

8. 标杆案例解析：智能制造企业设备管理信息化平台全流程建设与运营成效，实现效率提升

唐亚文老师：专注设备管理领域，擅长将AI工具深度融入设备故障诊断与智能化、数字化运维管理，擅长平台与体系研发应用。

《原汁原味TPM实践》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

中国设备管理协会服务中心专家副主任

中国设备管理创新论文评审专家

《MTP（日产训）》授权认证讲师

《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

《现代设备管理理论和方法---全寿命周期管理》第11章12章作者