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相关关键词专题：
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智能下的设备管理体系优化与设备效能提升 |
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| 【参加对象】 |
制造业的设备经理、设备工程师、使用设备的技术人员、生产经理、工艺经理、质量经理、所有与设备有直接关系的管理和技术人员。 |
| 【时间地点】 |
2026年8月28-29日 广州 |
| 【培训讲师】 |
陈飞鸣 |
| 【课程费用】 |
5180元/人（含资料费、午餐费、专家演讲费）；住宿统一安排，费用自理； |
| 【服务热线】 |
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我该如何报名?  下载课纲  |
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课程背景：
《智能制造之卓越设备管理与运维实践》实际出发，结合工作实践，以理论联系实际的方法，将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、先进的维护策略（预测性维护、基于可靠性的维护）等以信息化手段进行固化与落地，指导智慧工厂的建设，支持智能制造转型。
“中国制造2025”提出了我国实施智能制造的行动方案与路线图。智能制造必然要求在设备投资、设备管理组织、设备使用层面采用全新的、智能化的管理方法。加快推动新一代信息技术与制造技术的融合发展，将智能制造作为两化深度融合的主攻方向；提出着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。设备的技术状态直接关系企业的制造水平，设备的健康状况更是制约着企业的质量、成本、安全、健康、环保等管理要素，设备的维护费用、管理水平直接影响企业的经营效益。因此，设备管理与运维是工业企业的核心业务，相应的信息系统是工业信息化的重要组成部分，智能设备、设备智能化和设备管理智能化是智能制造的重要组成部分。
本课程以智能化工厂设备管理工作为主线，详细阐述了智能化设备管理内容和管理过程之间的逻辑关系，以及智能化设备管理中的执行管理和设备管理中的项目管理。
培训目标：
◇ 明确需求 – 智能化时代设备运维管理的新挑战
◇ 解决思路 – 卓越设备管理与运维体系
◇ 管理方法 – 运维资源信息化管理；精益实施管理；TPM深度现场实施；卓越绩效管理；互联网+；设备智能维护。
◇ 信息化技术 – 信息融合与共享；设备状态信息流的搭建。
◇ 落地指导 – 智能化数字设备监控维护改善平台系统的建立。
课程大纲
“智能制造” 之 “设备运维需求与变革”
一 设备运维管理的新挑战
◇ 设备本身在悄然改变
◇ 设备维护方式的变化
◇ 现代设备管理理论
◇ 资产全生命周期管理体系
◇ 未来智能工厂的设备运转模式
二 智能制造对设备管理的要求
◇ “智能化数字设备”是智能制造硬件要求
◇ 智能设备的三层业务管理
◇ 深度融合信息化技术
◇ 互联网+设备运维的相匹配
◇ “IE+IT”的深度融合
三 卓越设备管理与运维体系
◇ 通用EFQM模型概述
◇ 适用于设备管理的EFQM模型
◇ 卓越设备模型与信息化融合
◇ 支持卓越设备模型的信息化架构
◇ 信息化核心流程
◇ 卓越设备管理体系应用功能概述
案例分享：智能数字化工厂的核心体系模型（老师现场辅导）
智能设备管理与运维实操
一 智能设备运维资源信息化管理
◇ 设备技术资料管理
◇ 设备台账管理
◇ 机型结构管理
◇ 机型维修策略管理
◇ 机型维护标准管理
◇ 设备一机一档
◇ 电子图文管理
◇ 异常故障树管理
二 人员能力提升
◇ 智能设备运维组织管理
◇ 设备维护技能改善管理
◇ 设备专业知识库平台
三 备品备件管理
◇ 备件采购与需求计划
◇ 备件需求申请
◇ 备件采购计划
◇ 备件暂存入库
◇ 备件票据入库
◇ 备件耗用出库
◇ 备件库存管理
◇ 备件动态管理
◇ 备件统计查询
◇ 备件降本增效改善
四 TPM 与 设备全寿命周期管理维护
◇ 设备全寿命周期管理的范畴与要求
◇ 全员性TPM设备专项维护系统搭建
◇ TPM八项工作内容实施
◇ 计划保全有效性与实施流程
◇ 自主保全的七步骤的现场实施
◇ 三级点检与三级保养技能的提升
◇ 智能化设备全平台的有效运转与维护
五 互联网+智能维护
◇ 设智能维护及应用
◇ 设备在线状态监测
◇ 基于大数据的状态预测
◇ 设备健康分析与管理
◇ 虚拟现实（VR）应用于维护
◇ 移动AR巡检
◇ 智能装备及维护策略
案例分享：
1智能设备专业资料数据管理模型（现场实操案例）
2 TPM全面设备专项维护案例分享
“智能设备”数字信息化管理与平台搭建运用
一 智能设备的信息融合与共享
◇ 精准快速有效的故障检测与诊断
◇ 科学正确的实施维修决策，减少失误
◇ 有效提升设备相关人员专项技能
◇ 全面客观的监督与评价设备状况
◇ 人机交互更加有效便捷。
二 智能设备传感技术
◇ 设备状态监测三种方式
◇ 设备监测传感技术（案例+视频+现场教学）
◇ 设备状态监测基准的建立
◇ 设备监测传感技术的实施
◇ 设备监测数据的收集与倾向性管理
三 智能设备异常故障抢修
◇ 七类智能故障诊断方法
◇ 智能设备故障诊断基本流程四步骤
◇ 智能故障诊断的应用及案例分享
四 预知性智能设备维护
◇ 目标建立与预测焦点明确
◇ 预测数据的来源依据
◇ 预测状态数据的收集汇总
◇ 预测模型建立与标杆分析
◇ 异常预测结果的验真
◇ 预测模型的长效化实施
五 设备日常运行状态评价与运维模型
◇ 设备运行数据库的搭建
◇ 故障预测模型
◇ 维修决策模型
◇ 设备健康评价模型
◇ 可视化设备监控终端
◇ 结合RFID的实施有效的维保措施
◇ 备件的全寿命模型管理
六 数字孪生与仿真技术运用
◇ 智能数据集成化的设备维护
◇ 基于3D模型的维修指导书
◇ 基于可视化智能界面的人机维保模型
◇ 移动AR技术实施设备运行巡检
七 智能设备数字信息化平台运维（实操）
◇ 组织架构：智能工厂设备部门的配备与智能维保要求
◇ 人员技能：智能制造技术人员的专业培养
◇ 维保方法：TPM全面设备维护管理与全寿命系统管理
◇ 软硬件配备：数据系统+智能化设备的具备
三、案例展示
◇ 案例介绍：设备智能化状态监控维护可视化平台系统（数据系统平台）（老师亲自辅导项目展示）
◇ TPM全员设备管理活动成果案例展示 (老师亲自主持辅导东本公司设备效能指标创新改善实例报告)
◇ TPM全员设备维护深度剖析:疑难问题与解决对策
◇ TPM全员设备维护内训解决之道:案例延伸与对策分析
总结 提问答疑
课后练习 -(实践模拟)（参选）
一、参选项目 课后作业 - 学员模拟练习 与 课程作业：
课程后期 作业要求：（课程结束后30天之内完成）
◇ 依据课程内容，编写本部门《设备智能数字化改善方案》（参照案例与专项工作模板），要求如下
1. 设备智能化管理指标：依据公司与部门管理指标实施分解确定。
2. 传感技术：关键指标对应的关键设备-关键零件与运行状态的状态检测与预防。
3. 智能展示分析：关键绩效设备状态的智能化平台搭建与运维
4. 对应管理：异常智能分析 – 反馈 – 建议 – 实施
讲师介绍：
陈飞鸣老师：
教育及资格认证：
5S、TPM高级培训师；5S、TPM咨询师；六西格玛黑带；ISO体系审核员
讲师经历及专长：
陈老师具有超过15年世界五百强跨国企业工作经验，在企业成功推行TPM、5S、精益生产体系，拥有坚实的现场管理技能及管理背景。在企业中历任设备工程师，设备维护经理、车间主任、TPM项目负责人、内部培训师等，主导大型跨国企业现场改善多年，精通现场5S& TPM，以及相关的精益生产体系。
自90年代起，陈老师就从事企业生产现场的生产管理和技术工作，并有多年的一线设备管理维护工作实践，非常了解现今各类企业生产状况和问题，有着丰富的实际经验和管理经验。 2000年至今，一直在大型合资企业独立组织推行TPM（含5S）活动的开展，包括各级人员培训，现场各级改善活动，TPM（含5S）各项规定的建立，TPM相关文件的建立和编写，TPM（含5S）公司体系的建立和修改，TPM（含5S）各项审核的标准编写和审核活动的组织和汇总。
陈老师在任职期间，成立了约5000名员工组成的100个活动小组，开展活动多年，不仅提高了员工的技能，而且大大延长了设备的使用周期，使建厂初期的设备现在仍然在突破同系统生产线的产量记录，使LCC大幅度降低。
培训客户及培训风格：
陈老师曾服务过的客户有南京爱立信、铁姆肯－恩斯克轴承（日美合资）、南京电力自动化研究所、诺基亚通信、阿斯顿强生枝纺、玛努利液压器材、联塑（苏州）精密工程、缤特力通讯科技、汉姆沃斯船用设备、波尔威、百利盖、水星海事技术、泰诺风保泰、迅达电子、迪吉多电子、贝卡尔特新材料、霍尼韦尔航空发动机、艾默生环境优化等300余家企业。
陈老师具备丰富的现场改善经验，课程中融合真实改善案例进行讲解，并擅于帮助学员解决实际工作中的问题，课程内容饱满，课程实用性高。
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◎ 报名方式
方式一：在线提交报名表
方式二：下载报名表->填写后通过传真或邮箱提交->来电确认->发出会务确认函->费用支付->参加培训!
方式三： 下载课纲->填写课纲最下面的报名表通过传真或邮箱提交->来电确认->发出会务确认函->费用支付->参加培训! |
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