课程定位

供设备、营运、生产、维护及技术管理人员和骨干，借助案例、模拟企业、小组演练和工具表单，讨论设备管理体系的实际建设。

学习收获

• 学习设备全寿命周期管理框架与实施路径。
• 练习A3报告与点检基准等故障管理工具。
• 构建适合企业的预防与预测维修体系思路。
• 运用AI辅助设备管理，研究运维效率改善。
• 建立设备管理绩效考核与持续改进机制。

课程特色

• 资源部分包含7大项80小项技能矩阵、8—120专业评价表、维修道场及知识库，备件按ABCD与六维重要度管理，练习首年采购库存计划。
• AI五场景涵盖规程点检指导书、故障原因分析、记录报告、备件需求和会议数据行动整理；小组完成给定故障案例的分析初稿，并讨论软件及振动红外超声工具选型。
• 流程从前期四阶段、LCC五成本到A3/5Why、零故障七步法、点检七步法、RCM与FMEA，绩效采用三高分析、月会四模块、内评及OEE联动；各工具交付与当期组织安排以正式通知为准。

课程模块

一.规划先行：构建设备管理的战略与体系

• 1. 构建设备全生命周期管理体系总体框架：
• 2. 选择适合你企业的设备管理组织结构：
• 3. 制定设备管理的 3 年滚动规划（含日、月、年）：
• 4. 设备行业分类与主流管理工具概览（5S 、精益、LCC 、TPM 、WCM 、RCM 等）：
• 5. 选择出适合你的设备管理核心策略：
• 6. 厘清设备管理中的职责分工与协作界面：
• 7. 设定设备管理三级考核指标（KPI）：
• 8. 理解设备全寿命管理与资产管理（EAM ）的融合关系：
• 9. 国内领先企业“AI+智能运维”应用案例深度解析：
• 【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。

二.资源赋能：人、物、 AI 协同提升运维效能

• 1. 人才梯队建设：如何系统培养与评估维修团队
• 1.1. 破解人“财”培养的典型困惑：
• 1.2.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。
• 1.3.精准识别与提升维修人员技能弱项：
• ◼ 案例：使用技能矩阵（7大项80小项）及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。
• 1.4.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。
• 2. 备件精益管理：从分类、采购到库存的成本控制
• 2.1.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）。
• 2.2.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。
• 2.3.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。
• 2.4. 制定停产与老旧设备备件的专项管理策略：
• 2.5.掌握备件成本递减的三大核心杠杆：
• 2.6.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。
• 2.7 案例演练：讨论新引进关键设备的供应商备件清单。
• 制定该设备首年备件采购与库存计划。
• 3. AI 实战应用：五大场景快速提升运维效率与决策水平
• 3.1.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。
• 3.2.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。
• 3.3 现场演练：各组运用AI协作分析一个给定设备故障案例。
• 完成结构完整的故障分析报告初稿。
• 4. 工具落地清单：选择与实施你的智能运维软件与监测工具
• 4.1. 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。
• 4.2.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。

三.流程落地：从前期导入到预测维护的全周期执行

• 1. 源头管控：设备前期导入与潜在问题识别。
• 1.1.明确设备前期管理的范围与战略重要性：
• 1.2.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。
• 1.3.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。
• 1.4.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）的概念。
• 重视人机协同与异常自停。
• 1.5.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，建立总拥有成本思维。
• 1.6.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。
• 1.7.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。
• 1.8.【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；
• 1.9.【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？
• 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。
• 设备导入流程等工具。
• 2.故障分析：运用A3与PDCA研究故障处理及递减。
• 2.1.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。
• 2.2.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。
• 2.3.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。
• 2.4.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。
• 【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。
• 3. 预防体系基石：手把手教你制定点检标准与计划
• 3.1.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。
• 3.2.构建设备点检必备的知识框架：
• ◼ 点检理论：一大曲线为浴盆曲线，二大劣化为自然与强制劣化。
• 三大根本为清扫、紧固、润滑等。
• 3.3.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。
• 3.4.创新应用各类点检表与工具：
• ◼ 组合运用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。
• 结合润滑管理清单、点检问题跟踪表等工具。
• 3.5.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。
• 3.6.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。
• 【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。
• 【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
• 4. 预测性维护进阶：从 RCM 到智能诊断的风险预警实践
• 4.1.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。
• 4.2.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。
• 4.3.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。
• 4.4.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。
• 4.5.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。
• 4.6.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。

四.绩效闭环：数据驱动下的绩效评估与持续改善

• 1. 数据驱动决策：从故障分析到管理月会的绩效评估
• 1.1.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。
• 1.2.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。
• 1.3.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。
• 1.4.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。
• 1.5.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。
• 2. 设备全寿命管理体系标准构建
• 2.1.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。
• 2.2.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。
• 2.3.掌握构建企业内部设备管理标准与规范的要点：
• ◼ 将外部标准、标杆实践与企业情况结合，编写适用的管理制度与程序文件。
• 形成可执行的作业指导书。
• 3. 持续改善循环：制定你的设备管理优化行动计划
• 3.1.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。
• 3.2.行动计划研讨与承诺：

适合人群

设备总监和营运总监，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。

师资信息

唐老师，具有中国设备管理协会设备专家副主任、日本能率协会TPM中国区总教头及《TPM》《TBP》《TPS》《QCC》等丰田课程主讲师背景，是《设备精益管理》等设备版权课程开发者、《原汁原味全员生产维护TPM实战》作者。具有十三年一线设备维修经历，包括苏州住电装设备主任十年、日清纺赛龙设备经理三年，建设维修体系并培养一百余名维修技术人员，相关历史项目故障率每年约递减百分之二十、维修成本每年约递减百分之五。来自丰田集团TPS生产调查室，曾负责中国区十八家分公司TPM推进；2017—2019年连续三年中国区故障递减位列集团全球第一，历史年度约递减百分之三十，负责维修培训体系、TPM推进体系、维修班组和绩效考核等工作。专长课程包括《设备增效降本 - OEE 提升与维修成本递减》、《设备体系管理-设备全寿命周期管理》、《设备体系管理-TPM实战运用》、《设备智能运维-在线监测与设备诊断技术》、《现场降本增效-向丰田学精益》、《降低设备故障30%实践》，教学提炼构体系明指标找关键因子的方法，结合AI辅助、数据分析与设备案例。部分服务客户包括：机械行业：布勒机械、日本松下电器、美国博能特、韩国乐星机械；汽车行业：一汽大众、奇瑞汽车、日产、本田、长安汽车、福耀玻璃；重工行业：徐工集团、振华重工、三一重工；电子电器：格力电器、TCL 、创维、日立电梯；食品医药：蒙牛、农夫山泉、泸州老窖、茅台；化工行业：中国石油、广州石化、三菱化学；钢铁行业：宝钢、沙钢、鞍钢。以上为个人历史资格职务、著作及项目指标，不是本课故障下降的结果承诺；完整姓名与当期安排以正式通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。