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【課程背景】

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

本課程由深耕制造業(yè)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(fù)責(zé)人）設(shè)計，結(jié)合智能化技術(shù)的發(fā)展趨勢及制造業(yè)的最佳實(shí)踐，聚焦設(shè)備管理領(lǐng)域的精益管理方式與智能化（IOT，AI技術(shù)）的融合，重點(diǎn)關(guān)注以O(shè)EE為代表的核心指標(biāo)的目標(biāo)管理，數(shù)據(jù)采集和治理，設(shè)備智能運(yùn)維和備件管理中的創(chuàng)新思維。

【課程收益】

1.重構(gòu)設(shè)備管理戰(zhàn)略思維?：理解技術(shù)變革（AI/大數(shù)據(jù)）對設(shè)備管理范式的顛覆性影響，避免“蒸汽馬車”式偽創(chuàng)新陷阱

2.構(gòu)建精準(zhǔn)管控能力：

建立科學(xué)設(shè)備KPI體系?：掌握OEE（設(shè)備綜合效率）的深度解析方法，穿透數(shù)據(jù)匯總陷阱（如多設(shè)備OEE矛盾值），鎖定真實(shí)改善靶點(diǎn)

實(shí)現(xiàn)目標(biāo)-行動閉環(huán)管理?：運(yùn)用BPD（業(yè)務(wù)計劃展開）工具，將戰(zhàn)略分解為可執(zhí)行的驅(qū)動指標(biāo)，打通“財務(wù)目標(biāo)→過程指標(biāo)→行動策略”鏈條

3.掌握核心技術(shù)路徑：

?攻克設(shè)備數(shù)據(jù)治理難關(guān)?：構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集體系（振動/溫度/電流等），解決“數(shù)據(jù)孤島”“命名混亂”問題，鍛造可信決策基石

?落地預(yù)測性維護(hù)（PdM）??：學(xué)習(xí)殼牌、北京奔馳等企業(yè)級案例，掌握“云邊協(xié)同”架構(gòu)部署、故障預(yù)測模型構(gòu)建、RUL（剩余壽命）精準(zhǔn)測算

4.實(shí)現(xiàn)可量化價值：

降低30%+非計劃停機(jī)?：通過PdM替代傳統(tǒng)預(yù)防性維護(hù)（PM），將故障響應(yīng)從“事后救火”升級為“事前防控”，顯著減少生產(chǎn)中斷損失

?優(yōu)化20%+備件庫存成本?：應(yīng)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(shù)融合：破解工業(yè)4.0落地難題?

?揭示 ?AIoT、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新技術(shù)?在設(shè)備管理的創(chuàng)新應(yīng)用

?云邊協(xié)同架構(gòu)?；跨工廠數(shù)據(jù)“可用不可見”?的知識聯(lián)邦體系；?人機(jī)協(xié)同革新?：滴滴搶單模式提升維修響應(yīng)速度

2.財務(wù)穿透和機(jī)理探究：

為技術(shù)方案配備?量化經(jīng)濟(jì)效益模型，破解“技術(shù)價值說不清”痛點(diǎn)，比如：預(yù)測性維護(hù)ROI公式?

預(yù)測性維護(hù)功效的機(jī)理

備件庫存模型設(shè)置的機(jī)理

3.工具即學(xué)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(biāo)準(zhǔn)化工具模板，課堂演練與企業(yè)痛點(diǎn)無縫銜接

核心工具清單：EFMEA分析模板；設(shè)備分級評估表；OEE計算優(yōu)化器；維護(hù)策略決策矩陣

4.實(shí)戰(zhàn)案例驅(qū)動：工業(yè)場景深度還原?

?摒棄純理論教學(xué)，在多個章節(jié)為學(xué)員拆解真實(shí)案例，比如：殼牌、北京奔馳等預(yù)測性維護(hù)全球標(biāo)桿案例?；備件國產(chǎn)化、備件自制；滴滴搶單模式；安燈管理在設(shè)備Reason Code和Failure Code標(biāo)記的應(yīng)用等案例

【課程對象】

1.設(shè)備管理專業(yè)人員?：設(shè)備經(jīng)理、維修主管、設(shè)備工程師

2. ?生產(chǎn)運(yùn)營管理者?：生產(chǎn)總監(jiān)、運(yùn)營經(jīng)理、車間主任

3. ?精益與持續(xù)改進(jìn)專家?：精益黑帶、持續(xù)改進(jìn)專員、Kaizen推進(jìn)員

4. ?智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人?：智能制造經(jīng)理、IT總監(jiān)、數(shù)據(jù)治理專家

5. ?高層決策者?：工廠廠長、運(yùn)營副總裁、投資管理者。

【課程大綱】

導(dǎo)論：破局制造“不可能三角”——精益為骨，智能為翼的績效升維戰(zhàn)

教學(xué)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(shù)相結(jié)合

1.傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)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(shù)賦能設(shè)備管理

模塊一：指標(biāo)為錨，智能為舵：設(shè)備管理目標(biāo)體系構(gòu)建與落地

??課程特色??：融合工業(yè)4.0指標(biāo)體系與財務(wù)影響分析，建立數(shù)字化管理思維

1.業(yè)務(wù)計劃閉環(huán)——從戰(zhàn)略到行動的PDCA引擎

將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為年度財務(wù)預(yù)算

為什么我們需要驅(qū)動指標(biāo)？

建立支撐財務(wù)指標(biāo)的驅(qū)動指標(biāo)

BPD的管理循環(huán)

案例：某企業(yè)應(yīng)用BPD工具從事業(yè)部到工廠，指導(dǎo)車間、班組的業(yè)務(wù)計劃展開的實(shí)踐活動

2.??設(shè)備管理KPI樹構(gòu)建??

設(shè)備效率類的指標(biāo)樹（KPI Tree）

設(shè)備可靠性相關(guān)的指標(biāo)樹（KPI Tree）

資源投入相關(guān)的指標(biāo)樹（KPI Tree）

看圖學(xué)指標(biāo)

上述KPI對財務(wù)報表（資產(chǎn)負(fù)債表，損益表和現(xiàn)金流量表）的影響及傳導(dǎo)機(jī)制

3.OEE深度解析——穿透數(shù)據(jù)陷阱，鎖定改善靶點(diǎn)

OEE的算法辨析

OEE計算邏輯的爭議與改進(jìn)：分子/分母加權(quán)匯總法

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

4.鳥瞰智能化賦能目標(biāo)管理

在目標(biāo)管理領(lǐng)域企業(yè)遇到的常見“痛點(diǎn)”

以智能化賦能目標(biāo)管理的“階梯”

模塊二：透視設(shè)備生命線：數(shù)據(jù)采集掘金與治理破局之道

1.設(shè)備數(shù)據(jù)采集與治理概述

2.設(shè)備指標(biāo)數(shù)據(jù)自動采集的范圍定義

以O(shè)EE為例，分享底層數(shù)據(jù)直采的最佳實(shí)踐

3.按問題分析的需要來定義數(shù)據(jù)采集范圍

以O(shè)EE為例，分析數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)范圍

介紹問題分析中”人機(jī)料法環(huán)”的假設(shè)框架與，“四層數(shù)據(jù)框架”（用數(shù)據(jù)驗(yàn)證假設(shè)）的組合應(yīng)用

4.按設(shè)備預(yù)測性分析的需要來定義數(shù)據(jù)采集范圍

設(shè)備預(yù)測性分析在預(yù)測性維護(hù)模型訓(xùn)練和實(shí)時監(jiān)測中所需要的數(shù)據(jù)范圍及其采集方式定義

5.設(shè)備數(shù)據(jù)治理：從混亂到可信的智能管理基石

設(shè)備數(shù)據(jù)的三大病癥

設(shè)備數(shù)據(jù)治理的實(shí)施路徑圖

物理層、邏輯層、業(yè)務(wù)層的三大策略

模塊三：運(yùn)維戰(zhàn)略圖譜：AI驅(qū)動下的維護(hù)模式重構(gòu)與協(xié)同決策

副標(biāo)題：從“被動救火”到“主動防控”的智能躍遷

1.重構(gòu)故障認(rèn)知：穿透劣化本質(zhì)的AI之眼?

2.構(gòu)建智能決策矩陣：四象限策略引擎?

設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)的類別：按實(shí)施主體和按方法論分兩個維度

維護(hù)策略的決策模型

3.數(shù)智化維護(hù)執(zhí)行：從工單到閉環(huán)的效能躍遷

工單智能派發(fā)系統(tǒng)：從“人派活”到“算法派單”的智能躍遷

智能維護(hù)執(zhí)行與效能閉環(huán)

4.人機(jī)協(xié)同進(jìn)化：重構(gòu)運(yùn)維組織DNA

智能運(yùn)維時代的人才轉(zhuǎn)型方向

融合式系統(tǒng)架構(gòu)：支撐角色轉(zhuǎn)型的技術(shù)基座

用量化指標(biāo)衡量轉(zhuǎn)型價值，用成熟度模型指引演進(jìn)方向

模塊四：AI驅(qū)動下的自主維護(hù)（AM）體系升級

1. AM核心價值與實(shí)施邊界

自主維護(hù)（AM）是什么？

自主維護(hù)的職責(zé)邊界

自主維護(hù)的“投入-產(chǎn)出”分析

2.AM七階段智能進(jìn)階路徑

各階段的主要工作內(nèi)容

各階段新技術(shù)的應(yīng)用機(jī)會

3. AM在運(yùn)維決策矩陣中的定位

AM 與 PdM 的協(xié)同關(guān)系：就像“保健醫(yī)生”與“?？漆t(yī)生”

綜述：AI技術(shù)對自主維護(hù)帶來的可預(yù)期改變

模塊五：PM與PdM：從預(yù)防到預(yù)測的維護(hù)革命

副標(biāo)題：用數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)備零故障未來

1.設(shè)備維護(hù)模式選擇方法論的細(xì)化

設(shè)備維護(hù)模式選擇方法論的總體思路

利用“風(fēng)險-可預(yù)測性”矩陣進(jìn)行設(shè)備維護(hù)模式選擇的四步法

設(shè)備生命周期階段與對應(yīng)的保養(yǎng)方式

2.預(yù)防性維護(hù)（PM）實(shí)戰(zhàn)指南

設(shè)備預(yù)防性維護(hù)的定義

PM計劃的制訂、執(zhí)行管控和持續(xù)優(yōu)化

3.預(yù)測與狀態(tài)維護(hù)（PdM&CBM）技術(shù)落地

預(yù)測性維護(hù)的概念及其主要價值

預(yù)測性維護(hù)的實(shí)施步驟

實(shí)施案例: 荷蘭皇家殼牌公司（Shell）案例

實(shí)施案例：北京奔馳工廠機(jī)器人預(yù)測性維護(hù)

預(yù)測性維護(hù)的適用場景

2025年中國預(yù)測性維護(hù)（PdM）TOP供應(yīng)商（跨行業(yè)版）

4.維護(hù)策略經(jīng)濟(jì)學(xué)：選對方法，讓每一分投入產(chǎn)生可觀回報

從“基于時間”到“基于狀態(tài)”的維護(hù)范式轉(zhuǎn)移

核心優(yōu)勢量化分析：權(quán)威數(shù)據(jù)洞察（來自麥肯錫和德勤的數(shù)據(jù)）

模塊六：故障秒級響應(yīng)×知識聯(lián)邦：AI驅(qū)動的應(yīng)急維修生態(tài)體系

1.本章的架構(gòu)

2.破壁時刻——應(yīng)急維修的痛點(diǎn)與破局

應(yīng)急維修中的常見“痛點(diǎn)”及其內(nèi)在聯(lián)系

導(dǎo)致問題的根本原因

傳統(tǒng)解決方案及其局限性

3.響應(yīng)革命——秒級診斷與動態(tài)資源網(wǎng)絡(luò)

將應(yīng)急維修流程標(biāo)準(zhǔn)化

安燈在提升EM的響應(yīng)和維修效率中的實(shí)踐

智能派單和滴滴搶單模式的結(jié)合

來自企業(yè)縮短響應(yīng)時間的其他探索

4.知識聯(lián)邦——跨域維修智能體的協(xié)同進(jìn)化

打破孤島，實(shí)現(xiàn)知識協(xié)同進(jìn)化

構(gòu)建知識聯(lián)邦

企業(yè)在應(yīng)急維修方面的實(shí)踐活動

5.備件管理革新——精準(zhǔn)高效的維修資源保障體系

本節(jié)知識地圖

備件的定義和分類

備件管理的目標(biāo)與KPI體系

核心策略：數(shù)據(jù)驅(qū)動的庫存建模與動態(tài)調(diào)整?

備件標(biāo)準(zhǔn)化、通用化與編碼革新

他山之石：基于預(yù)測的備件更換

他山之石：備件自制

他山之石：備件國產(chǎn)化

他山之石：開發(fā)與Maximo系統(tǒng)連接的備件管理移動端應(yīng)用

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

吳老師

吳維 | 精益數(shù)字化戰(zhàn)略與落地專家

核心價值主張?

20年頭部汽車零部件企業(yè)運(yùn)營管理經(jīng)驗(yàn)，專注于通過 “精益為基，數(shù)字化為翼”? 的策略，為企業(yè)構(gòu)建可衡量財務(wù)回報的智能制造運(yùn)營系統(tǒng)。兼具精益生產(chǎn)、數(shù)字化系統(tǒng)架構(gòu)、財務(wù)分析及管理咨詢的復(fù)合型背景，確保技術(shù)投入精準(zhǔn)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。

核心成就亮點(diǎn)

全球制造系統(tǒng)架構(gòu)師?

主導(dǎo)構(gòu)建覆蓋全球138個基地的數(shù)字化制造運(yùn)營平臺，將體系要求與財務(wù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)流程深度融合，成為總部全球運(yùn)營管控的核心抓手。

價值驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型先鋒?

牽頭企業(yè)數(shù)據(jù)倉項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)25+項(xiàng)KPI數(shù)據(jù)直連與智慧分析，為OEE、人工效率提升奠定基礎(chǔ)，直接驅(qū)動結(jié)構(gòu)性降本。

國家級最佳實(shí)踐打造者?

構(gòu)建的亞太最佳實(shí)踐管理系統(tǒng)推廣至全球，累計實(shí)現(xiàn)超7000萬元成本節(jié)約，榮獲2020年度“中國質(zhì)量標(biāo)桿”獎。

賦能行業(yè)的資深講師?

“三節(jié)課”、“華師-課師寶”、“課匠堂”、“助力講師團(tuán)”等平臺講師，課程覆蓋紫江、采埃孚、米其林、北汽藍(lán)谷麥格納等知名企業(yè)，主題聚焦精益數(shù)字化融合與AI落地應(yīng)用。

核心能力維度

1.戰(zhàn)略與系統(tǒng)構(gòu)建?

制造運(yùn)營系統(tǒng)設(shè)計 | 精益數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略 | 業(yè)務(wù)流程再造 |業(yè)財融合的目標(biāo)管理系統(tǒng)搭建

2.數(shù)字化落地實(shí)踐?

數(shù)據(jù)中臺規(guī)劃 | 制造系統(tǒng)電子平臺開發(fā) | 智能運(yùn)維體系建設(shè) | BI可視化

3.精益生產(chǎn)與質(zhì)量?

豐田/博世生產(chǎn)體系 | 精益黑帶 | 零缺陷質(zhì)量管理系統(tǒng) | 全球質(zhì)量標(biāo)桿評審

主要職業(yè)經(jīng)歷

精益數(shù)字化顧問/培訓(xùn)師? | 2025年4月 - 至今

（專注知識賦能與行業(yè)咨詢，主要課程：《精益數(shù)字化實(shí)戰(zhàn)路徑：從認(rèn)知破局到增長飛輪》《業(yè)財融合下的制造業(yè)運(yùn)營目標(biāo)管控實(shí)戰(zhàn)》、《數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備運(yùn)維：用AI讓每一分維護(hù)成本都創(chuàng)造利潤》等）

延鋒國際? | 集團(tuán)制造系統(tǒng)高級經(jīng)理 | 2015 - 2025年3月

（期間主導(dǎo)全球制造系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉、最佳實(shí)踐系統(tǒng)等核心項(xiàng)目）

延鋒汽車內(nèi)飾? | 質(zhì)量與持續(xù)改進(jìn)高級經(jīng)理 | 2004 - 2015年

（負(fù)責(zé)質(zhì)量體系與早期制造系統(tǒng)構(gòu)建）

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

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