智能下的设备管理体系优化与设备效能提升

智能下的设备管理体系优化与设备效能提升 

培训费用：5180元

授课对象：

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。

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：

² 明确需求 – 智能化时代设备运维管理的新挑战

² 解决思路 – 卓越设备管理与运维体系

² 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。

² 信息化技术 – 信息融合与共享；设备状态信息流的搭建。

² 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

Ø 设备本身在悄然改变

Ø 设备维护方式的变化

Ø 现代设备管理理论

Ø 资产全生命周期管理体系

Ø 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

Ø “智能化数字设备”是智能制造硬件要求

Ø 智能设备的三层业务管理

Ø 深度融合信息化技术

Ø 互联网+设备运维的相匹配

Ø “IE+IT”的深度融合

三 卓越设备管理与运维体系

Ø 通用EFQM模型概述

Ø 适用于设备管理的EFQM模型

Ø 卓越设备模型与信息化融合

Ø 支持卓越设备模型的信息化架构

Ø 信息化核心流程

Ø 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

Ø 设备技术资料管理

Ø 设备台账管理

Ø 机型结构管理

Ø 机型维修策略管理

Ø 机型维护标准管理

Ø 设备一机一档

Ø 电子图文管理

Ø 异常故障树管理

二 人员能力提升

Ø 智能设备运维组织管理

Ø 设备维护技能改善管理

Ø 设备专业知识库平台

三 备品备件管理

Ø 备件采购与需求计划

Ø 备件需求申请

Ø 备件采购计划

Ø 备件暂存入库

Ø 备件票据入库

Ø 备件耗用出库

Ø 备件库存管理

Ø 备件动态管理

Ø 备件统计查询

Ø 备件降本增效改善

四 TPM 与 设备全寿命周期管理维护

Ø 设备全寿命周期管理的范畴与要求

Ø 全员性TPM设备专项维护系统搭建

Ø TPM八项工作内容实施

Ø 计划保全有效性与实施流程

Ø 自主保全的七步骤的现场实施

Ø 三级点检与三级保养技能的提升

Ø 智能化设备全平台的有效运转与维护

五 互联网+智能维护

Ø 设智能维护及应用

Ø 设备在线状态监测

Ø 基于大数据的状态预测

Ø 设备健康分析与管理

Ø 虚拟现实（VR）应用于维护

Ø 移动AR巡检

Ø 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

Ø 精准快速有效的故障检测与诊断

Ø 科学正确的实施维修决策，减少失误

Ø 有效提升设备相关人员专项技能

Ø 全面客观的监督与评价设备状况

Ø 人机交互更加有效便捷。

二 智能设备传感技术

Ø 设备状态监测三种方式

Ø 设备监测传感技术（案例+视频+现场教学）

Ø 设备状态监测基准的建立

Ø 设备监测传感技术的实施

Ø 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

Ø 七类智能故障诊断方法

Ø 智能设备故障诊断基本流程四步骤

Ø 智能故障诊断的应用及案例分享

四 预知性智能设备维护

Ø 目标建立与预测焦点明确

Ø 预测数据的来源依据

Ø 预测状态数据的收集汇总

Ø 预测模型建立与标杆分析

Ø 异常预测结果的验真

Ø 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

Ø 设备运行数据库的搭建

Ø 故障预测模型

Ø 维修决策模型

Ø 设备健康评价模型

Ø 可视化设备监控终端

Ø 结合RFID的实施有效的维保措施

Ø 备件的全寿命模型管理

六 数字孪生与仿真技术运用

Ø 智能数据集成化的设备维护

Ø 基于3D模型的维修指导书

Ø 基于可视化智能界面的人机维保模型

Ø 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）

Ø 组织架构：智能工厂设备部门的配备与智能维保要求

Ø 人员技能：智能制造技术人员的专业培养

Ø 维保方法：TPM全面设备维护管理与全寿命系统管理

Ø 软硬件配备：数据系统+智能化设备的具备

三、案例展示

Ø 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）

Ø 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)

Ø TPM全员设备维护深度剖析:疑难问题与解决对策

Ø TPM全员设备维护内训解决之道:案例延伸与对策分析

n 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）

Ø 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。

报名详情：

培训费5180元（含资料费、午餐费、专家演讲费）；住宿统一安排，费用自理；