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【課程背景】

技術范式更迭以及客戶需求的深刻變化，正在重塑制造業的競爭格局。企業面臨多重挑戰：傳統制造模式難以突破“高質量、低成本與短交期”的“不可能三角”的魔咒；生產體系缺乏柔性化能力，難以快速適配動態需求，等等。

本課程由深耕制造業精益管理和智能制造20年+的吳維老師（也是制造體系TPM原則負責人）設計，結合智能化技術的發展趨勢及制造業的最佳實踐，聚焦設備管理領域的精益管理方式與智能化（IOT，AI技術）的融合，重點關注以OEE為代表的核心指標的目標管理，數據采集和治理，設備智能運維和備件管理中的創新思維。

【課程收益】

1.重構設備管理戰略思維?：理解技術變革（AI/大數據）對設備管理范式的顛覆性影響，避免“蒸汽馬車”式偽創新陷阱

2.構建精準管控能力：

建立科學設備KPI體系?：掌握OEE（設備綜合效率）的深度解析方法，穿透數據匯總陷阱（如多設備OEE矛盾值），鎖定真實改善靶點

實現目標-行動閉環管理?：運用BPD（業務計劃展開）工具，將戰略分解為可執行的驅動指標，打通“財務目標→過程指標→行動策略”鏈條

3.掌握核心技術路徑：

?攻克設備數據治理難關?：構建多源異構數據采集體系（振動/溫度/電流等），解決“數據孤島”“命名混亂”問題，鍛造可信決策基石

?落地預測性維護（PdM）??：學習殼牌、北京奔馳等企業級案例，掌握“云邊協同”架構部署、故障預測模型構建、RUL（剩余壽命）精準測算

4.實現可量化價值：

降低30%+非計劃停機?：通過PdM替代傳統預防性維護（PM），將故障響應從“事后救火”升級為“事前防控”，顯著減少生產中斷損失

?優化20%+備件庫存成本?：應用安全庫存算法及ABC分類策略，平衡保障能力與資金占用

【課程特色】

1.前沿技術融合：破解工業4.0落地難題?

?揭示 ?AIoT、聯邦學習等新技術?在設備管理的創新應用

?云邊協同架構?；跨工廠數據“可用不可見”?的知識聯邦體系；?人機協同革新?：滴滴搶單模式提升維修響應速度

2.財務穿透和機理探究：

為技術方案配備?量化經濟效益模型，破解“技術價值說不清”痛點，比如：預測性維護ROI公式?

預測性維護功效的機理

備件庫存模型設置的機理

3.工具即學即用：帶回車間的智能工具箱

特色定位：提供可直接落地的標準化工具模板，課堂演練與企業痛點無縫銜接

核心工具清單：EFMEA分析模板；設備分級評估表；OEE計算優化器；維護策略決策矩陣

4.實戰案例驅動：工業場景深度還原?

?摒棄純理論教學，在多個章節為學員拆解真實案例，比如：殼牌、北京奔馳等預測性維護全球標桿案例?；備件國產化、備件自制；滴滴搶單模式；安燈管理在設備Reason Code和Failure Code標記的應用等案例

【課程對象】

1.設備管理專業人員?：設備經理、維修主管、設備工程師

2. ?生產運營管理者?：生產總監、運營經理、車間主任

3. ?精益與持續改進專家?：精益黑帶、持續改進專員、Kaizen推進員

4. ?智能制造與數字化轉型負責人?：智能制造經理、IT總監、數據治理專家

5. ?高層決策者?：工廠廠長、運營副總裁、投資管理者。

【課程大綱】

導論：破局制造“不可能三角”——精益為骨，智能為翼的績效升維戰

教學目的：建立全局觀，深入了解如何將精益管理，流程管理和智能化技術相結合

1.傳統制造業企業的困局與破局之道

2.AI時代背景下的精益管理和流程管理

3.框架圖：以TPM管理方法論和智能化技術賦能設備管理

模塊一：指標為錨，智能為舵：設備管理目標體系構建與落地

??課程特色??：融合工業4.0指標體系與財務影響分析，建立數字化管理思維

1.業務計劃閉環——從戰略到行動的PDCA引擎

將戰略轉化為年度財務預算

為什么我們需要驅動指標？

建立支撐財務指標的驅動指標

BPD的管理循環

案例：某企業應用BPD工具從事業部到工廠，指導車間、班組的業務計劃展開的實踐活動

2.??設備管理KPI樹構建??

設備效率類的指標樹（KPI Tree）

設備可靠性相關的指標樹（KPI Tree）

資源投入相關的指標樹（KPI Tree）

看圖學指標

上述KPI對財務報表（資產負債表，損益表和現金流量表）的影響及傳導機制

3.OEE深度解析——穿透數據陷阱，鎖定改善靶點

OEE的算法辨析

OEE計算邏輯的爭議與改進：分子/分母加權匯總法

案例分析：傳統方法的局限性??：三因子連乘法在異質設備（如弧焊 vs 激光焊）中可能導致矛盾（如分項OEE低但匯總OEE高）。根源：不同設備的周期時間（C/T）差異導致時間與數量維度不匹配

4.鳥瞰智能化賦能目標管理

在目標管理領域企業遇到的常見“痛點”

以智能化賦能目標管理的“階梯”

模塊二：透視設備生命線：數據采集掘金與治理破局之道

1.設備數據采集與治理概述

2.設備指標數據自動采集的范圍定義

以OEE為例，分享底層數據直采的最佳實踐

3.按問題分析的需要來定義數據采集范圍

以OEE為例，分析數據下鉆來定義具體問題，以及問題的根因分析所需要采集的數據范圍

介紹問題分析中”人機料法環”的假設框架與，“四層數據框架”（用數據驗證假設）的組合應用

4.按設備預測性分析的需要來定義數據采集范圍

設備預測性分析在預測性維護模型訓練和實時監測中所需要的數據范圍及其采集方式定義

5.設備數據治理：從混亂到可信的智能管理基石

設備數據的三大病癥

設備數據治理的實施路徑圖

物理層、邏輯層、業務層的三大策略

模塊三：運維戰略圖譜：AI驅動下的維護模式重構與協同決策

副標題：從“被動救火”到“主動防控”的智能躍遷

1.重構故障認知：穿透劣化本質的AI之眼?

2.構建智能決策矩陣：四象限策略引擎?

設備維護保養的類別：按實施主體和按方法論分兩個維度

維護策略的決策模型

3.數智化維護執行：從工單到閉環的效能躍遷

工單智能派發系統：從“人派活”到“算法派單”的智能躍遷

智能維護執行與效能閉環

4.人機協同進化：重構運維組織DNA

智能運維時代的人才轉型方向

融合式系統架構：支撐角色轉型的技術基座

用量化指標衡量轉型價值，用成熟度模型指引演進方向

模塊四：AI驅動下的自主維護（AM）體系升級

1. AM核心價值與實施邊界

自主維護（AM）是什么？

自主維護的職責邊界

自主維護的“投入-產出”分析

2.AM七階段智能進階路徑

各階段的主要工作內容

各階段新技術的應用機會

3. AM在運維決策矩陣中的定位

AM 與 PdM 的協同關系：就像“保健醫生”與“專科醫生”

綜述：AI技術對自主維護帶來的可預期改變

模塊五：PM與PdM：從預防到預測的維護革命

副標題：用數據驅動設備零故障未來

1.設備維護模式選擇方法論的細化

設備維護模式選擇方法論的總體思路

利用“風險-可預測性”矩陣進行設備維護模式選擇的四步法

設備生命周期階段與對應的保養方式

2.預防性維護（PM）實戰指南

設備預防性維護的定義

PM計劃的制訂、執行管控和持續優化

3.預測與狀態維護（PdM&CBM）技術落地

預測性維護的概念及其主要價值

預測性維護的實施步驟

實施案例: 荷蘭皇家殼牌公司（Shell）案例

實施案例：北京奔馳工廠機器人預測性維護

預測性維護的適用場景

2025年中國預測性維護（PdM）TOP供應商（跨行業版）

4.維護策略經濟學：選對方法，讓每一分投入產生可觀回報

從“基于時間”到“基于狀態”的維護范式轉移

核心優勢量化分析：權威數據洞察（來自麥肯錫和德勤的數據）

模塊六：故障秒級響應×知識聯邦：AI驅動的應急維修生態體系

1.本章的架構

2.破壁時刻——應急維修的痛點與破局

應急維修中的常見“痛點”及其內在聯系

導致問題的根本原因

傳統解決方案及其局限性

3.響應革命——秒級診斷與動態資源網絡

將應急維修流程標準化

安燈在提升EM的響應和維修效率中的實踐

智能派單和滴滴搶單模式的結合

來自企業縮短響應時間的其他探索

4.知識聯邦——跨域維修智能體的協同進化

打破孤島，實現知識協同進化

構建知識聯邦

企業在應急維修方面的實踐活動

5.備件管理革新——精準高效的維修資源保障體系

本節知識地圖

備件的定義和分類

備件管理的目標與KPI體系

核心策略：數據驅動的庫存建模與動態調整?

備件標準化、通用化與編碼革新

他山之石：基于預測的備件更換

他山之石：備件自制

他山之石：備件國產化

他山之石：開發與Maximo系統連接的備件管理移動端應用

模塊七： 小組Workshop及分組發表（研討穿插其中，累計1 hours）

吳老師

吳維 | 精益數字化戰略與落地專家

核心價值主張?

20年頭部汽車零部件企業運營管理經驗，專注于通過 “精益為基，數字化為翼”? 的策略，為企業構建可衡量財務回報的智能制造運營系統。兼具精益生產、數字化系統架構、財務分析及管理咨詢的復合型背景，確保技術投入精準驅動業務增長。

核心成就亮點

全球制造系統架構師?

主導構建覆蓋全球138個基地的數字化制造運營平臺，將體系要求與財務指標、業務流程深度融合，成為總部全球運營管控的核心抓手。

價值驅動的數字化轉型先鋒?

牽頭企業數據倉項目，實現25+項KPI數據直連與智慧分析，為OEE、人工效率提升奠定基礎，直接驅動結構性降本。

國家級最佳實踐打造者?

構建的亞太最佳實踐管理系統推廣至全球，累計實現超7000萬元成本節約，榮獲2020年度“中國質量標桿”獎。

賦能行業的資深講師?

“三節課”、“華師-課師寶”、“課匠堂”、“助力講師團”等平臺講師，課程覆蓋紫江、采埃孚、米其林、北汽藍谷麥格納等知名企業，主題聚焦精益數字化融合與AI落地應用。

核心能力維度

1.戰略與系統構建?

制造運營系統設計 | 精益數字化轉型戰略 | 業務流程再造 |業財融合的目標管理系統搭建

2.數字化落地實踐?

數據中臺規劃 | 制造系統電子平臺開發 | 智能運維體系建設 | BI可視化

3.精益生產與質量?

豐田/博世生產體系 | 精益黑帶 | 零缺陷質量管理系統 | 全球質量標桿評審

主要職業經歷

精益數字化顧問/培訓師? | 2025年4月 - 至今

（專注知識賦能與行業咨詢，主要課程：《精益數字化實戰路徑：從認知破局到增長飛輪》《業財融合下的制造業運營目標管控實戰》、《數據驅動的設備運維：用AI讓每一分維護成本都創造利潤》等）

延鋒國際? | 集團制造系統高級經理 | 2015 - 2025年3月

（期間主導全球制造系統、數據倉、最佳實踐系統等核心項目）

延鋒汽車內飾? | 質量與持續改進高級經理 | 2004 - 2015年

（負責質量體系與早期制造系統構建）

中國高科 | 復星國際 | 華彩咨詢 | 管理咨詢顧問、投資分析師 | 2001 – 2004

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