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課程背景：

在智能制造與數字化轉型的浪潮下，設備管理已從“故障維修”轉向“全壽命健康管理”。

然而許多企業仍陷于“重采購、輕運維”“重維修、輕預防”的被動局面，導致：

- 設備故障頻發，影響產能與交付

- 維修成本居高不下，缺乏系統控制

- 缺乏標準化流程，依賴個人經驗

- 數字化工具應用不足，預測維護難以落地

本課程基于豐田 TPM 體系與中國設備管理協會的全壽命周期團體標準，結合講師 20

年實戰經驗與 AI 輔助工具，幫助企業構建科學、系統、可落地的設備全壽命周期管理

體系。

參加對象：

設備運維、工程技術、生產管理、資產管理人員，及負責設備全生命周期管控、智能化改造相關崗位人員。

課程收益

正統體系+實戰工具：融合 TPM、WCM、RCM、LCC 等方法論，提供 20+套即用型模板

案例貫穿+場景演練：每章均設企業真實案例與小組實戰演練，確保學以致用

AI 賦能+數字化轉型：融入 DeepSeek 等 AI 工具在設備管理中的五大應用場景

講師資深+結果導向：講師具備豐田體系背景與多家行業龍頭輔導成果，注重培訓實效

課程大綱：

一、頂層設計：為設備管理確立清晰的戰略方向與實施藍圖

1、構建設備全生命周期管理體系總體框架

學習如何搭建一個覆蓋規劃、采購、使用、維護到報廢的全過程、多維度

的管理架構，告別碎片化管理

2、選擇適合你企業的設備管理組織結構

分析混合式、平行式、委外式等組織模式的優劣，結合企業規模與業務特

點，找到最高效的管理陣型

3、制定設備管理的 3 年滾動規劃（含日、月、年）

掌握將長期戰略目標分解為年度重點、月度計劃與日常任務的科學方法，

確保管理活動方向一致、節奏可控

4、設備行業分類與主流管理工具

了解離散制造與流程工業的設備管理差異，并認知各經典工具的核心思想

與適用場景，避免盲目套用

5選擇出適合你的設備管理核心策略

通過設備 QCDSP 分析，明確企業應主打預防維護、預測維護還是修復性維

護，形成策略聚焦

6、厘清設備管理中的職責分工與協作界面

明確從公司高層到一線員工，以及生產、維修、技術、采購等跨部門在設

備管理中的角色、責任與協作流程，杜絕管理真空

7、設定設備管理三級考核指標（KPI）

學習設計公司級、部門/車間級、班組/個人級的關鍵績效指標，確保設備

管理績效可衡量、可追溯、可激勵。

8、理解設備全壽命管理與資產管理（EAM）的融合關系

探討如何將技術狀態管理與資產經濟效益管理相結合，實現設備價值的最

大化。

9、國內領先企業“AI+智能運維”應用案例深度解析

通過真實案例，直觀感受 AI 技術在故障預警、智能巡檢、決策支持等方面

的落地成效與實施路徑

【演練環節】分組研討并設定一套適用于企業的設備管理體系指標

【工具交付】設備戰略規劃項目表

二、資源賦能：人、物、AI 協同提升運維效能

1、人才梯隊建設：如何系統培養與評估維修團隊

破解人“財”培養的典型困惑

制定行之有效的內外培訓計劃

精準識別與提升維修人員技能弱項

打造維修技能提升的實體與虛擬道具

2、備件精益管理：從分類、采購到庫存的成本控制

實施備件重要度分級管理

科學管理備件采購與安全庫存

規范備件出入庫與倉儲可視化管理

制定停產與老舊設備備件的專項管理策略

掌握備件成本遞減的三大核心杠桿

了解備件管理信息化（AI）的價值與案例

【案例演練】針對一臺新引進的關鍵設備，供應商給出來很多備件清單，

小組討論并制定其首年備件采購與庫存計劃

3、AI 實戰應用：五大場景快速提升運維效率與決策水平

掌握 AI 基礎操作與高效提問（Prompt）技巧

場景一：智能生成設備操作規程、點檢標準與維修作業指導書

場景二：輸入故障現象，獲取 AI 提供的可能原因分析樹與排查對策建議

場景三：自動將雜亂的維修記錄歸類、摘要，并生成規范的周期性報

場景四：基于設備運行數據與維護計劃，預測未來一段時間的備件需求

場景五：整理會議紀要，輔助進行數據對比、問題歸納與行動計劃梳理

【現場演練】各小組使用 AI 工具，圍繞一個給定的設備故障案例，協作

完成一份結構完整的故障分析報告初稿

4、工具落地清單：選擇與實施你的智能運維軟件與監測工具

設備預防性維護的軟件與硬件工具選型指南

智能運維行業案例深度分享

化工行業案例：在設備信息化平臺建設、大數據分析預測方面的實踐

電力行業案例：在設備全壽命周期數據管理、可靠性工程應用體系

三、流程落地：從前期導入到預測維護的全周期執行

1、源頭管控：做好設備前期導入，杜絕 70%潛在問題

明確設備前期管理的范圍與戰略重要性剖析為何前期管理是 TPM 的基石

掌握設備前期導入的四個關鍵階段與驗收標準

辨識并糾正常見的設備前期導入錯誤觀點

全景透視設備投資的全生命周期成本（LCC）

探索 AI 在設備前期項目管理中的應用潛力

【案例演練】給三家供應商參數，計算并選擇綜合最優的設備采購方案

【案例演練】對于一臺老舊設備，應維修、改造還是更換

【工具交付】設備前期管理問題點檢表、常用檢查項目清單、極限測試

清單、MP 情報、設備導入流程

2、故障殲滅戰：運用 A3 與 PDCA 實現故障根本消除與遞減

建立以 PDCA 循環為核心的設備管理體系

精通防止再發利器：A3 故障報告

開展專項改善活動，遵循 TPM“零故障七步法”系統攻關

制定與執行“設備維修費用/時間遞減計劃表”，設定明確挑戰目標

月度維修匯總分析報告：識別高頻、長時間停機，損失大的故障

借助 DeepSeek 等工具進行不確定性故障的輔助分析

【工具交付】設備流程圖、A3 故障分析報告、維修記錄清單、故障對策

3、預防體系基石：手把手教你制定點檢標準與計劃

系統理解預防點檢體系的構成與價值：

構建設備點檢必備的知識框架

實踐設備點檢標準制作的七步法

創新應用各類點檢表與工具

設計專業團隊的設備預防點檢流程

利用 DeepSeek 輔助點檢標準的制定與優化

【案例演練】選取一臺典型設備，實際制作其點檢基準書，并進行互評

【工具交付】年度檢修計劃、月度點檢表、點檢基準書、潤滑點檢表、

點檢記錄等

4、預測性維護進階：從 RCM 到智能診斷的風險預警實踐

入門智能診斷技術與工具

辨析智能維護的內涵與未來趨勢

清晰區分預防性維修與預知性維修

預知性維修的三大要素：明確實施時期、實施價值與運維管理

以可靠性為中心的維修（RCM）方法論

實施預測性維護的關鍵步驟：設備潛在失效模式分析（FMEA）

唐老師

定位：專注設備管理領域，TPM最專業老師

《原汁原味全員生產維護TPM實戰》作者

《現代設備全壽命周期管理》11章12章作者

20年設備維修管理經驗：曾任職豐田集團精益

推進主任，負責中國區18家公司TPM推行

設備專家副主任（中國設備管理協會）

TPM中國區總教頭（日本能率協會）

中國設備管理創新論文評審專家

2家設備軟件信息公司的合伙人

《TPM》《TBP》《TPS》《QCC》等豐田主講師

《設備精益管理》等多門設備管理版權課程開發者

一、工作經驗：

13年一線設備維修：蘇州住電裝設備主任10年+日清紡賽龍設備經理3年；在負責企業設備維修體系建設同時，成功為公司培養了100余位維修技術人員；每年故障率：約20%左右遞減；維修成本：每年約5%遞減。

豐田集團TPS生產調查室出身：負責中國區18家分公司TPM推行期間，2017-2019連續3年中國區故障遞減位列集團全球第一（每年約遞減30%）；主要負責集團在TPM領域培訓維修體系、TPM推行體系應用、維修班組體系、績效目標考核體系等方面工作。

二、核心優勢：

源自正統，經驗深厚：

唐老師接受了日本專家的系統培訓，多次赴日本總公司深入學習TPM（全員生產維護）和TPS（豐田生產系統），累計學習時間達6個月。他不僅在豐田分公司等企業推行TPM，還長期往返于蘇州和上海，持續5年學習和實踐這套理論。作為全職老師，他常邀請日本專家交流/授課，確保所傳授知識的權威性和有效性。

專業扎實，實戰豐富：

擁有20年設備維修管理經驗（13年一線經驗），唐老師注重實用與創新，在維修體系組建、精益TPM、備件管理、快速換線（SMED）、低成本自動化、預測性維護等方面經驗豐富。近年來，他積極將AI技術融入設備管理，通過數據分析和機器學習，幫助企業實現故障預測、智能維護和效率優化，推動設備管理向智能化轉型，減少停機時間并降低維修成本。

實戰導向，注重實效：

唐老師擅長將企業實戰經驗系統化，提煉出“構體系明指標，找關鍵因子”的方法論。他結合輔導案例和工作經驗，引導學員解決實際問題，并引入AI驅動的解決方案，幫助學員掌握設備數據分析、故障診斷和預防性維護技能，提升工作效率。這種實戰導向的教學方式，確保學員能夠快速應用所學，解決實際問題，助力企業在數字化轉型中保持競爭力。

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