各单位及相关人员：

在智能制造与数字化转型不断深化的时代背景下，设备管理正经历一场从“被动式故障维修”到“主动式全寿命健康管理”的范式革命。这一转变不仅意味着管理重心的迁移，更代表着企业运营理念从“成本控制”向“价值创造”的系统性升级。然而，面对这一趋势，大量企业仍在传统管理模式中徘徊，陷入“重采购、轻运维”、“重维修、轻预防”的典型困境。这种脱节的理念与实践，导致了一系列严峻的运营挑战：

设备可靠性不足，生产连续性受损：非计划性停机频发，直接冲击生产节拍，导致产能无法稳定释放，订单交付延误成为常态，严重削弱客户信任与企业市场竞争力。

综合运维成本居高不下，缺乏有效管控：维修支出往往成为“黑洞”，因缺乏前瞻性规划和系统性分析，备件库存不合理、紧急外协费用高昂、过度维修与维修不足并存，企业利润被无形侵蚀。

管理体系标准化缺失，知识传承断层：设备管理高度依赖个别“老师傅”的经验与直觉，缺乏可复制、可检验的标准化流程与作业规范。一旦关键人员流失，相关技术经验随之湮灭，组织能力出现断层。

数字化建设与业务需求脱节，智能赋能受阻：许多企业虽引入了数字化管理系统，但工具与应用停留在数据记录层面，未能深入业务流程，更未与人工智能等先进技术有效结合。数据沉睡，价值无法挖掘，基于状态的预测性维护和智能化决策支持难以真正落地，数字化转型流于形式。

为切实破解以上普遍性难题，推动企业设备管理实现质的飞跃，本课程应运而生。它并非简单的知识堆砌，而是一套深度融合了国际先进方法论、中国本土化标准、行业前沿技术与丰富实战经验的系统性解决方案。

课程核心基石融合了源自丰田生产体系的精益设备管理思想与源自中国设备管理协会的团体标准，确保体系既具备全球视野的先进性，又契合中国企业的实际运营环境与管理文化。同时，课程创造性地引入人工智能等新一代信息技术作为关键赋能工具，展示如何利用AI进行故障智能诊断、维护策略优化、备件需求预测等，将数字化潜力转化为实实在在的管理效能。

尤为关键的是，整套体系经由拥有超过二十年行业实战经验的资深专家进行淬炼与重构。讲师不仅深谙理论，更亲身主导过多家大型制造企业的设备管理体系变革与智能化升级项目，深知从理念到落地过程中的每一个沟坎。因此，课程设计极度注重“可落地性”，旨在帮助企业构建一套科学、系统、可执行的设备全寿命周期管理体系，最终实现设备可靠性显著提升、运维总成本有效受控、全生命周期资产价值最大化的战略目标。

一、培训对象

企业生产部、设备管理部副总/厂长/总工程师/部长/部门经理/主管/车间主任/工程师/现场班组长及相关中高层管理人员等(组团参加效果最佳)

二、课程模型

三、课程特色

正统体系+实战工具：融合TPM、WCM、RCM、LCC等国际方法论，提供20+套即用型管理模板

案例贯穿+场景演练：每章均设企业真实案例与小组实战演练，确保学以致用

AI赋能+数字化转型：融入DeepSeek等AI工具在设备管理中的五大应用场景

讲师资深+结果导向：讲师具备丰田体系背景与多家行业龙头辅导成果，注重培训实效

四、培训目标

1.掌握设备全寿命周期管理的系统框架与实施路径；

2.学会使用A3报告、点检基准等工具，实现故障率下降30%；

3.构建适合企业的预防&预测维修体系；

4.运用AI工具辅助设备管理，提升运维效率；

建立设备管理绩效考核机制，推动持续改善。

五、培训课程大纲

模块一 规划先行：构建设备管理的战略与体系

从顶层设计开始，为设备管理确立清晰的战略方向与实施蓝图。

1.构建设备全生命周期管理体系总体框架：

学习如何搭建一个覆盖规划、采购、使用、维护到报废的全过程、多维度的管理架构，告别碎片化管理。

2.选择适合你企业的设备管理组织结构：

分析混合式、平行式、委外式等组织模式的优劣，结合企业规模与业务特点，找到最高效的管理阵型。

3.制定设备管理的3年滚动规划（含日、月、年）：

掌握将长期战略目标分解为年度重点、月度计划与日常任务的科学方法，确保管理活动方向一致、节奏可控。

4.设备行业分类与主流管理工具概览（5S、精益、LCC、TPM、WCM、RCM等）：

了解离散制造与流程工业的设备管理差异，并认知各经典工具的核心思想与适用场景，避免盲目套用。

5.选择出适合你的设备管理核心策略：

通过设备QCDSP分析，明确企业应主打预防维护、预测维护还是修复性维护，形成策略聚焦。

6.厘清设备管理中的职责分工与协作界面：

明确从公司高层到一线员工，以及生产、维修、技术、采购等跨部门在设备管理中的角色、责任与协作流程，杜绝管理真空。

7.设定设备管理三级考核指标（KPI）：

学习设计公司级、部门/车间级、班组/个人级的关键绩效指标，确保设备管理绩效可衡量、可追溯、可激励。

8.理解设备全寿命管理与资产管理（EAM）的融合关系：

探讨如何将技术状态管理与资产经济效益管理相结合，实现设备价值的最大化。

9.国内领先企业“AI+智能运维”应用案例深度解析：

通过真实案例，直观感受AI技术在故障预警、智能巡检、决策支持等方面的落地成效与实施路径。

【演练环节】： 分组研讨并设定一套适用于模拟企业的设备管理体系核心指标。

【工具交付】： 设备战略规划项目表。

模块二 资源赋能：人、物、AI协同提升运维效能

第1节：人才梯队建设：如何系统培养与评估维修团队

1.破解人“财”培养的典型困惑：

深入分析企业在新老交替、技能断层、培训效果不佳等方面面临的普遍挑战，并探讨系统性解决方案。

2.制定行之有效的内外培训计划：

【案例解析】：如何根据岗位能力模型，制定一份紧贴业务需求的内部年度培训计划。

【案例解析】：如何将外部培训成果有效转化、内化，形成组织的知识资产。

3.精准识别与提升维修人员技能弱项：

【案例解析】：运用“技能矩阵”（7大项80小项）&8-120专业技能评价表对维修团队进行量化能力评估。

学习如何从日常的A3故障报告中提炼培训需求。

掌握如何分析年度维修数据，发现技能短板与改进机会。

4.打造维修技能提升的实体与虚拟道具：

【案例解析】：逐步搭建一个分类清晰、查询便捷的维修知识库/案例库。

【案例解析】：规划与建立一个小型化、模块化的实物“维修道场”，用于技能实训与认证。

第2节 ：备件精益管理：从分类、采购到库存的成本控制

1.实施备件重要度分级管理：

学习根据设备停机影响、采购周期等因素，将备件分为A、B、C、D四级的处理方法。掌握评价备件重要度的六个核心维度（如采购难度、可替代性、成本等）。

2.科学管理备件采购与安全库存：

【案例解析】：为新设备申购备品备件时，如何提出有理有据的数量清单。学习运用历史消耗数据，科学设定各类备件的安全库存水平，平衡保障与资金占用。

3.规范备件出入库与仓储可视化管理：

探讨解决“账物不符”、出入库记录遗漏等常见问题的流程与技术手段。

【案例解析】：通过颜色、标识、定置定位实现仓库备件的可视化、高效化管理。

【案例解析】：设计一个简洁高效的备件请购、审批、领用、退库全流程。

4.制定停产与老旧设备备件的专项管理策略：

应对设备制造商停产带来的备件断供风险，探讨定制、修复、替代等方案。

5.掌握备件成本递减的三大核心杠杆：

从推进标准化、优化采购模式、鼓励修旧利废三个方向，系统性降低备件综合成本。

6.了解备件管理信息化（AI）的价值与案例：

简要介绍如何通过信息化系统实现备件需求预测、库存优化与全生命周期跟踪。

7.【案例演练】： 针对一台新引进的关键设备，供应商给出来很多备件清单，小组讨论并制定其首年备件采购与库存计划

第3节： AI实战应用：五大场景快速提升运维效率与决策水平

1.掌握AI基础操作与高效提问（Prompt）技巧：

学习与AI高效对话的5大核心原则与提问结构。

掌握5种基础指令模式，让AI准确理解并完成你的任务。

2.深入AI在设备管理中的五大实战场景：

场景一：智能生成设备操作规程、点检标准与维修作业指导书。

场景二：输入故障现象，获取AI提供的可能原因分析树与排查对策建议。

场景三：自动将杂乱的维修记录归类、摘要，并生成格式规范的周期性分析报告。

场景四：基于设备运行数据与维护计划，预测未来一段时间的备件需求，辅助采购决策。

场景五：快速整理会议纪要，并辅助进行数据对比、问题归纳与行动计划梳理。

3.【现场演练】： 各小组使用AI工具，围绕一个给定的设备故障案例，协作完成一份结构完整的故障分析报告初稿。

第4节：工具落地清单：选择与实施你的智能运维软件与监测工具

1.设备预防性维护的软件与硬件工具选型指南：

梳理设备管理系统的核心功能与常见的坑

介绍振动分析仪、红外热像仪、超声检测仪等状态监测工具的适用场景与选型要点。

2.智能运维行业案例深度分享：

化工行业案例：解读其在设备信息化平台建设、大数据分析预测方面的领先实践。

电力行业案例：学习其在设备全寿命周期数据管理、可靠性工程应用方面的扎实体系。

模块三 流程落地：从前期导入到预测维护的全周期执行

第1节：源头管控：做好设备前期导入，杜绝70%潜在问题

1.明确设备前期管理的范围与战略重要性：

理解“出生决定一生”，认识前期决策对设备全寿命周期可靠性、可维护性及总成本的压倒性影响。

2.剖析为何前期管理是TPM的基石：

从丰田生产系统视角，理解前期管理在“零故障”目标中的根本性作用。

3.掌握设备前期导入的四个关键阶段与验收标准：

系统学习规划论证、选型采购、安装调试、竣工验收各阶段的管控要点与交付物标准。

4.辨识并纠正常见的设备前期导入错误观点：

摒弃“价低者中标”的单一成本导向思维。

破除“设备问题主要是维修人员能力不足”的片面归因。

区分“自动化”（Automation）与“自働化”（Jidoka，带人字旁的自动化）的本质差异，重视人机协同与异常自停。

5.全景透视设备投资的全生命周期成本（LCC）：

剖析购置费、运维费、维修费、能耗费、处置费等五大成本构成，建立总拥有成本（TCO）思维。

6.夯实设备全寿命资产管理的基础工作**：

建立包含设备编码、型号、位置、重要度等信息的设备台账。

规范设备技术图纸、说明书、维修手册等参数文件的管理。

实施周期性的设备资产实物盘点，确保账实相符。

7. 探索AI在设备前期项目管理中的应用潜力：

了解AI如何辅助进行供应商资质审查、技术方案比对、合同风险提示等。

8.【案例演练】：给定三家供应商参数，计算并选择综合最优的设备采购方案；

9.【案例演练】：讨论并决策：对于一台老旧设备，应维修、改造还是更换？

10.【工具交付】： 设备前期管理问题点检表、常用检查项目清单、极限测试清单、MP情报、设备导入流程等。

第2节：故障歼灭战：运用A3与PDCA实现故障根本消除与递减

1.建立以PDCA循环为核心的设备管理体系：

从设备重要度分类开始按计划、执行、检查、处理的持续改善闭环。

2.精通防止再发利器：A3故障报告：学习使用一页纸的A3报告格式，结构化地完成故障处理：

运用“5Why”分析法层层深入，直至找到真因。

制定有效、可验证的永久对策，并跟踪实施效果。

汇总形成设备故障清单，为趋势分析提供数据基础。

3.掌握故障递减的三大组合方法：

方法一：开展专项改善活动，遵循TPM“零故障七步法”系统攻关。

方法二：制定与执行“设备维修费用/时间递减计划表”，设定明确挑战目标。

方法三：利用“月度维修汇总分析报告”，识别高频、长时间停机，损失大的故障。

4.借助DeepSeek等工具进行不确定性故障的辅助分析：

在面对偶发、复杂、无明确模式的故障时，学习如何利用AI进行数据关联分析与可能性推演。

5.【工具交付】： 设备流程图、A3故障分析报告、维修记录清单、故障对策行动计划等。

第3节：预防体系基石：手把手教你制定点检标准与计划

1.系统理解预防点检体系的构成与价值：

明确点检是发现设备劣化萌芽、防止故障发生的第一道主动防线。

2.构建设备点检必备的知识框架：

快速学习点检所依据的“一大曲线（浴盆曲线）、二大劣化（自然与强制）、三大根本（清扫、紧固、润滑）…”等基础理论。

3.实践设备点检标准制作的七步法：

跟随实战验证的步骤，为你负责的一台关键设备现场编制一份可操作的点检基准书。

4.创新应用各类点检表与工具：

掌握年度点检计划排程表、月度点检任务派工单、设备点检基准书、润滑管理清单、点检问题跟踪表等工具的组合应用。

5.设计专业团队的设备预防点检流程：

明确计划、实施、记录、异常处理、分析与优化的完整流程闭环。

6.利用DeepSeek辅助点检标准的制定与优化：

演示如何利用AI快速生成点检项目的初稿，并根据历史点检数据持续优化点检内容和周期。

7.【案例演练】：小组为单位，选取一台典型设备，实际制作其点检基准书，并进行互评。

8.【工具交付】：年度检修计划、月度点检表、点检基准书（SOP）、润滑点检表、点检记录等。

第4节：预测性维护进阶：从RCM到智能诊断的风险预警实践

1.入门智能诊断技术与工具：

了解振动分析、红外热成像、油液分析等主流智能诊断设备及其工具包。

明确实施智能诊断所需的数据采集、信号处理与图谱解读三大核心技能。

观摩智能诊断在实际生产中成功预警故障、避免停机的应用案例。

2.辨析智能维护的内涵与未来趋势：

分析智能装备的故障特征与传统设备的差异。

探讨针对智能装备的维护策略转型。

展望“可见、可测、可控”的智能运维未来。

3.清晰区分预防性维修与预知性维修：

通过同一台设备的两种维护方式对比，深刻理解基于时间与基于状态的本质区别。

4.把握预知性维修成功的三大要素：

明确实施时期、实施价值与运维管理的有效结合是关键。

5.学习以可靠性为中心的维修（RCM）方法论：

理解RCM的分析逻辑与实施过程，学会识别故障后果并选择适当的维修策略。

6.实施预测性维护的关键步骤：设备潜在失效模式分析（FMEA）：

学习开展设备FMEA，系统识别设备潜在的失效模式、影响及风险，并确定监测优先级。

模块四：绩效闭环：数据驱动下的绩效评估与持续改善

第1节：数据驱动决策：从故障分析到管理月会的绩效评估

1.锻造数据分析与总结能力：

明确故障记录必须包含哪些关键数据项，以保证分析有效性。

掌握核心故障数据（如停机时间、维修成本、故障频率）的记录规范与计算口径。

学习对数据进行“三高”（高频次、高时长、高成本）异常分析，快速定位重点问题。

2.召开富有成效的设备管理月度会议：

重新认知月度会议在绩效回顾与持续改进中的核心作用。

设计包含“绩效回顾、问题根因分析、行动计划制定、资源协调”四大模块的标准会议议程。

遵循“用数据说话、聚焦改进、责任到人”的月度总结原则。

3.建立与运行设备管理体系内部评价机制：

明确体系评价的覆盖范围与频率。

确定从安全、效率、成本、人员等多维度评价的具体项目与权重。

实现评价、反馈、纠正、验证的闭环管理。

4.模拟设备管理体系审核：

以小组互评形式，体验内部审核的过程，发现改进机会。

5.将设备绩效与组织及个人绩效联动：

探讨如何将设备OEE、故障率等核心KPI合理纳入相关部门与人员的绩效考核，驱动全员参与。

【项目演练】： 根据清单练习，设定适合本企业设备管理评价体系项目与权重。

第2节 设备全寿命管理体系标准构建

1.解读中国设备管理协会的全寿命周期管理团体标准：

学习标准的核心框架与管理要求，明确行业最佳实践基准。

2.深度复盘化工行业设备全寿命周期管理标杆案例：

从其体系设计、流程固化、平台建设到文化养成，汲取可借鉴的经验。

3.掌握构建企业内部设备管理标准与规范的要点：

学习如何将外部标准、标杆实践与企业实际情况相结合，编写适用、可执行的管理制度、程序文件与作业指导书。

第3节：持续改善循环：制定你的设备管理优化行动计划

1.课程核心内容回顾与工具串讲：

系统梳理两天所学知识框架与工具方法，形成个人学习地图。

2.制定个人/团队课后90天改善行动计划：

在讲师引导下，结合本企业实际痛点，拟定一份包含具体目标、行动步骤、资源需求、时间节点与衡量标准的实战改善计划。

3.行动计划研讨与承诺：

小组分享初步计划，接受讲师与同学质询和建议，完善计划并做出实施承诺。

六、报考资料

报名时提供电子版资料，报到时携带实体资料，详细资料如下：

1.本人身份证复印件（1 份，正反面）；

2.本人白底2 寸照片（2 张，不含报名表）；

3.学历证明复印件（1 份）；

4.本人签字的报名表原件（1 份）。。

七、培训时间与地点

培训时间：8月10日-11日 长沙

9月14日-15日 苏州

八、收费标准

学习研讨费用 4280 元/人（费用含资料费，培训费等） 食宿统一安排，费用自理。

需要参加相应考试鉴定的学员需要交纳以下费用，不参加考试无需交纳：

A类设备管理工程师证书：820元；

B类专家智库推选：4800元；

C类职业技能等级证书电工/钳工/焊工/设备点检员/化工总控工；

职业技能证书考培费用：4800元/三级，7800元/二级/技师,9800元/一级/高级技师；

九、收款账号

缴费方式可釆取银行汇款或者在线支付两种方式，收款账号见附件，在线支付方式另行索取。

十、联系方式

全国客服：4008313522

固定电话：010-56299996

报名邮箱：mail@zcxl.cn

报名手机：13241420256

联 系 人：曹老师