课程背景
TPM(Total Productive Maintenance )
周全装置维护由日本引入中国已有
30
余年，运行层面，在中国很多工厂实践推行取得了不错的成绩，可是在管控装置上也提出了挑战。例如：在推行
TPM
时有大量的点检事务增加了员工事务量的同时降低了生产效率，此时能够借助
AI
技艺来达成智能点检，借助传感器和资料拆解，自动识别装置的要害状态，减少不必要的点检事务，拉升生产效率；忙着手动记录各种装置参数时不但有记错的隐患还不能准确的第一时间收集到，而
AI
能够实时监测装置参数，借助机器研习算法对参数开展拆解和预测，及时发现异常情况并反馈，防止要害问题被隐藏；没有办法即时收集到机台运行的真实状态（运行时间，故障时间、换型时间、停电时间、待料时间、用电状况，用水状况、用气状况等等等等）导致装置异常暴露的过于滞后或者失真造成管控的被动和损失的加大，利用
AI
能够达成装置状态的实时监控和资料采集，借助物联网技艺将装置和云端连接，迅速获取准确的运行资料，为管控决策提供及时依据；生产资料汇总表总是滞后和需要大量的人工统计导致工厂很多资料并没有发挥作用，
AI
能够自动化地对生产资料开展汇总和拆解，实时生成资料报表，拉升资料的及时性和准确性；没有可提供迅速决策和改进跟踪的统计资料支持，工厂很多管人者面对问题收集时采用的是
“
凭感觉
”
管控方式，有时候并不能真正的锁定问题，破解难题时则是
“
拍脑袋
”
并没有一个事实资料做依据等等，而
AI
能够借助资料拆解挖掘出隐藏在资料背后的规律和趋势，为管人者提供科学的决策依据，辅助拟定改进措施。本课在老师长期深耕于装置管控和推行工厂数智化改造进程中开发出来的，主要方向是工厂怎样有效推行
TPM
管控办法和推行推演的同时，运用工厂智能智造数智化管控手段，有效的将装置、计算机、智能云、移动终端、管控系统、手机、微信等等做串联起来达成资讯的及时共享和迅速呈现，最大限度的借助数智化方式给出公司装置管控专精的可视化以及可量化指标，以
OEE
拉升总体标的，可智能化再细分多指标因子资料拆解。辅以柏拉图、饼状图、直方图、折线图等等等等助力装置效能的拉升，成本下降。
课程收益
TPM 系统轮廓
o
工厂数智化的系统轮廓
o
TPM 系统和数智化系统有效融合
o
识别装置损失以及拆解
o
衡量装置效率的核心指标：
OEE、ＭTBF、MTTF、MTTR等等
o
炼就装置各项指标可视化管控系统
o
生产装置资料联网以及方案
o
要害装置智能化方案
o
符合工厂现况的装置安灯系统
o
深刻认识装置的潜在缺陷
o
自主保养准则化文件的构筑
o
装置要害管控要素
AI智能化方案
课程大纲
第一章
TPM 系统轮廓 & AI 机器智能轮廓 & 数智化系统融合
Ø
TPM 简介
Ø
TPM 八大支柱
Ø
A I & 数智化 & TPM & 精益管控的底层推演和贯穿
Ø
何为装置的：精益化、模块化、准则化、自动化、数智化、
Ø
工业
4.0 的相关内容：物联网、互联网络，智能化、光学识别、机机
互联，模块互联、柔性生产、
TPM
Ø
实例：台湾研华公司研发的智能工厂
(Smart Factory) TPM战情室系统
Ø
实例：旺旺集团公司工厂装置智能化系统
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值一：装置互联，消除问题
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值二：在线式自主维护
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值三：在线化规划性维护
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值四：智能化预测性维护
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值五：数智化的维修进程
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值六：数智化维修保养
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值七：数智化 TPM 要害业务指标
Ø
TPM & 数智化管控融合的价值八：数智化绩效驱动管控和改进
Ø
实例：苏州特比姆公司研发的
TPM 物联网系统
Ø
实例：昆山皇裕公司利用特比姆
TPM 数智化系统拉升装置效率
Ø
操练碰头：结合自己的工厂当下哪些装置的管控能够采用数智化的方式
第二章
影响装置效率的
16大损失以及装置智能化识别
Ø
影响装置效率的
16大损失：装置故障损失、设置和调整损失、模具更换损失、频繁启动损失、小停顿损失，速度降低损失、质量降低损失、规划外停机损失、管控的损失、移动的损失、工艺的损失、物流的损失、监测的损失 ，能源损失、模具损失
Ø
何为
MTBF(Mean time between Failures) 平均无故障事务时间：就是从新的 货品在规定的事务环境下开始事务到出现第一故障的时间平均值
Ø
何为
MTTR (mean time to restoration) 平均修复时间：就是可修复货品的平均修复时间。
Ø
何为
MTTF (Mean Time To Failure) 平均失效时间：就是系统平均能够正常运行多长时间，实操中，才发生一次故障
Ø
何为
OEE (Overall Equipment Effectiveness)装置的综合效率
Ø
装置损失时间的收集
Ø
MTBF MTTR MTTF OEE 的计算
Ø
实例操练：
OEE 计算操练
Ø
实例：领 先的汽车零部件公司
OEE 水平
Ø
实例：博世公司装置各项指标计算办法
Ø
16 大损失的改进标的
Ø
OEE 对公司运行的影响：降低库存，降低交付时间、减少停机、稳定流
程等等
Ø
装置智能智造各项指标和装置互联解题打法
Ø
模组化智能化构筑您的可视化指标（
OEE 、产线停机率、 良品率等等） 中
Ø
实例：博世公司装置各项指标数智化方案
第三章
装置的可视化管控
Ø
TPM 在精益制造结构中的定位
Ø
5S 的含义
Ø
人体各部分器官接收情报的本领：视觉、听觉、味觉、触觉、嗅觉
Ø
目视化管控的标的
Ø
生活中的目视化
Ø
目视化抓手的特点：
Ø
目视化抓手的作用：事务规划一目了然、问题故障一目了然、要害资讯一目了然、标的实绩一目了然、预防错误一目了然
Ø
目视化管控的办法：定位法、标识法、分区法、图形法、颜色法，公告法、方向法、地图法、形迹法、备忘法、透明法、监察法
Ø
实例：丰田公司生产实地装置的可视化管控
Ø
实例：日本电装怎样通装置可视化拉升效率
Ø
模组化智能化构筑您的可视化指标（
OEE 、产线停机率、 良品率等等） 中
Ø
操练碰头：结合自己的工厂谈谈当下装置的可视化管控
第四章
装置潜在缺陷以及要害资讯的智能化管控
Ø
工厂管控的三个层次：三流的装置管控、二流的装置管控、一流的装置管控
Ø
对问题层次的领会：海因里希法则
Ø
潜在缺陷
Ø
5 WHY 寻找装置的潜在缺陷
Ø
装置潜在缺陷反应的要则：一目了然、明晰具体、量化、自动化
Ø
潜在缺陷的实例
Ø
自主保养的文件构筑：找出潜在缺陷、明显化、可衡量、目视化、自主化、数智化、智能化
Ø
实例：德国大众
TPM 关于装置潜在缺陷的归类
Ø
装置要害资讯的识别和选项
Ø
收集装置要害资讯之手段：装置原接口、异常报警三色灯，记数传感器、
温度传感器、湿度传感器、电压以及状态传感器、震动传感器、水表接口、
电表接口，天然气接口、流量计接口、螺丝扭力记录仪接口、电子资讯
输入板等等
Ø
装置收集资讯信号统一处理整合传输装置：安灯采集器（无线
I/O)以及原
理构成
Ø
装置中央处理器：整体服务器、资料云服务
Ø
装置资讯输出手段：生产效率数智化广告牌、装置智能化屏幕、工位智
能化屏幕，车间智能化屏幕、办公室智能化屏幕等等
Ø
数智化智能运用：智能组装将控器、组装监控人机界面、装置异常报警
Ø
实例：日本川崎公司数智化装置管控实例
Ø
实例：山东某大型石油集团公司装置数智化管控实例
Ø
实例：中烟集团某工厂数智化管控装置实例
Ø
操练碰头：结合自己工厂的某个要害装置谈谈要害资讯的智能化方案
第五章
装置自主保养的四大准则化文件
Ø
为何要保养？
- 《装置系统原理说明图》
Ø
何为《装置系统原理说明图》
Ø
装置系统说明图的主要内容
Ø
运用
AI 制作《装置系统说明图》
Ø
实例：德国大陆汽车电子某装置的原理图拆解
Ø
保养装置什么？
- 《保养基准书》
Ø
何为《保养基准书》？
Ø
保养基准书的内容：保养什么、保养位置、保养抓手、保养责任、保养准则、保养时间、保养频率、保养办法
Ø
保养办法：清扫、点检、加油，更换油、更换部件
Ø
运用
AI 制作制作《装置保养基准书》的具体步骤
Ø
实例：日本本田公司的冲压装置基准书
Ø
怎么保养？
- 《保养装置作业指导书》
Ø
何为《保养装置作业指导书》？
Ø
保养装置作业指书的主要内容：步骤、要点、依据、图片
Ø
制作《保养装置作业指导书》的具体步骤
Ø
实例：日本丰田合成公司装置保养手顺书
Ø
实例：某大型公司的工位前的电子屏幕作业指导书
Ø
运用
AI 制作制作《装置保养》视频
Ø
保养了还是没保养？
- 《装置点检表》
Ø
何为《装置点检表》？
Ø
《装置点检表》的特点：定人、定点、定量、定周期、定准则、定规划、定记录、定办法
Ø
实例：德国西门子公司点检表
Ø
装置点检的流程
Ø
装置点检制度炼就对装置的五层防护
Ø
第一层防护：班组装置始业点检
Ø
第二层防护：定期点检
Ø
第三层防护：精密点检
Ø
第四层防护：因果探明
Ø
第五层防护：专精定期检测
Ø
制作《班组始业装置点检表》的具体步骤
Ø
运用
AI 制作制作《装置点检测》视频
第六章
答疑
& 碰头
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|周新奇老师
适合谁听
总经理、生产副总、工厂长、生产部长、自动化装置工程师、从事生产。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。