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智能化信息(工业4.0/人工智能/数字化) 装置管控以及相关人员等等 可定制大纲

智能制造时代下的设备管理提升培训

随着制造业智能化、数字化转型加速,设备管理已成为企业生产运营的核心竞争力之一。然而,许多企业仍面临以下挑战:…

授课时长
2天
授课方式
课程讲授50%,实践上手、实例拆解以及小组研讨50%
建议人数
20–40 人
主讲
李希
课程编号
PX-T5322
智能制造时代下的设备管理提升培训
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课程背景

随着制造业智能化、数智化转型加速,装置管控已成为公司生产营运的核心竞争力之一。可是,许多公司仍面临以下挑战:

•

装置管控架构不完善

:缺乏系统化的管控准则,导致装置故障率高、维护成本上升。

•

维修模式滞后

:过度倚重事后维修,预防性、预测性维修本领不足,影响生产效率。

•

智能运维本领薄弱

:对数智化诊断技艺(如IoT、海量资料拆解)运用不足,难以达成装置状态精准管控。

•

装置综合效率(OEE)低下

:因停机、速度损失、质量缺陷等等问题,装置利用率未达最 优水平。

本次培训旨在支援公司装置管人人员掌握先进的管控办法和技艺抓手,促成装置管控从“被动维修”向“主动预防+智能预测”转型,拉升装置可靠性以及生产效率,助力公司降本增效。

课程收益

借助2天系统化培训,参训人员将获得以下核心收益:

1. 架构化认知升级

掌握国际先进的装置管控架构(TPM),构筑全生命周期管控思路,研习系统装置管控办法,精进公司装置管控流程。

2. 维修打法精进

掌握预防性维修和预测性维修的核心办法,减少非规划停机时间。

3. 智能运维本领拉升

弄懂工业物联网、AI诊断、数智化等等技艺在装置管控中的运用。借助实例研习,掌握基于资料的装置健康状态评核和故障预测办法。

4. 装置效率最 大化

纵深领会装置综合效率(OEE)计算办法,识别影响效率的三大损失(停机、速度、质量)。

研习装置效率拉升办法实例,拉升装置可用率和生产效率。

5. 实战运用落地

借助分组研讨、真实实例上手,拟定符合公司实际的装置管控精进方案。

课程大纲

第 一讲:装置管控架构学识

一、

装置管控架构建设的内涵

1. 1.核心目的

1  借助构筑系统、规范的装置管控管控架构来保障装置管控事务良好运行和推进;

2  形成内部装置管控PK制度和模式,形成比、超、赶、追良好氛围;

3  构筑交流交流平台,搭建制度并施行装置管控成熟度评级评价,拉升工厂管控水平;

4  透过装置管控主力练就,构筑内部装置管控专家库,强化内部造血功能;

5  达成装置管控事务生根落地以及,助力PQCDSM拉升,从而整体利润和回报价值持续最 大化。

课堂思索:

谈一下你对:“事后维护-预防维护-改良维护-维护预防 -生产性维护-全员生产性维护”的领会以及构筑系统化管控架构价值和意义

1. 2.装置管控架构的四个全

1. 全效率

2. 全系统

3. 全规范

4. 全 员

一、

装置管控架构系统性构筑

1. 装置管控架构建设开展基本思路

1  注重装置全生命周期的管控

2  注重装置管控KPI的监测

3  注重装置管控基本推演

4  注重装置管控思路革新

5  注重装置管控人的练就

1. 2.装置管控架构建设基本构架

1  管控指引

2  程序文件

3  作业指导书

4  表单

1. 3.装置管控指引梳理推进事务办法

1  准备阶段

2  施行阶段

3  收束阶段

1. 4.装置管控指引构筑

2. 5.装置管将控度构筑

3. 6.装置管控准则指引构筑

4. 7.装置管控表格表单梳理构筑

5. 8.装置管控资料化监测构筑

6. 9.装置管控评价架构构筑

1  7大模块

2  17个大类

3  100个子项

1. 10.装置管控架构内审英才育成

2.

实例分享:

国内某知名上市公司装置管控架构构筑实例分享、交流

3.

课堂碰头:

结合TPM装置管控评价架构自评,查找装置管控薄弱环节和拉升改进方向,并发表分享

4.

次讲:预防性和预测性维修办法

一、装置预防性和预测性维修架构的价值

1. 专精化装置维修轮廓推演

2. 拉升装置综合效率之活动——拉升产出

3. 拉升保养效率的活动——降低保全费用

4. 构筑装置全生命周期的良好的装置管控循环——LCC最小化

二、现代维修架构构筑

1.维修打法演进

:

从被动维修到预测维修的转型路径

2.维修打法矩阵

:

四象限拆解法(故障频率/影响程度)

三、装置预防性维修管控

1.

装置评价和拆解

1

装置分级管控

2

故障

分级分类

1. 劣化复原和弱点改进

2. 情报管控架构构筑

a梳理装置资料化定义计算方式

b 搭建OEE(装置综合效率)

c组织故障PM拆解

d完善备品预算架构

1. 4.定期保全架构构筑-定期维护规划构筑

2.

5.维修作业准则化

1

维修作业准则化

2

备件管控准则化

四、装置预测性维修管控

1.装置状态监测

1

振动拆解技艺

2

油液监测技艺

3

红外热成像技艺

2.装置健康度预测预警

1

装置健康状态评核

2

寿命/故障预测

1.

3.装置专精化巡检体制构筑

实例分享:装置预防性维修和预测性维修实例交流、分享

课堂碰头

:请结合你所在部门/车间/班组谈一下预防性维修和预测性维修怎样推进,并分享交流、发表。

三讲:装置智能诊断数智化管控

2.

一、

当前制造业装置管控普遍存在管控痛点

1. 高

1  装置故障率:十分高

2  备件库存呆滞:33%

3  维修费用高:54万/月

4  平均故障修复时间:>4小时

1. 低

1  无纸化利用率:5%

2  故障响应时间:>30分钟

1. 滞

1  装置在线状态:未知/人工

2  装置产线效率:未知/人工

3  产线维保,进度执行反馈: 未知/人工

1. 散

1  位置分散:人工难盘查、维修记录、心得不共享

2

备件种类散:未共享,采购周期长、采购成本高

一、

公司装置管控智能诊断数智化建设的价值

1. 资产管控最 精进

2. 装置运维数智化

3. 绩效拆解实时化

4.

智能决策高效化

一、

装置管控智能诊断数智化规划理念

1. 拉升装置管控资讯化水平,达成 装置管控规范化和精细化,构筑 装置全生命周期管控架构

2. 周全跟踪装置维护、维修进程, 支援公司掌握装置状态,为公司 装置管控提供准确及时的维护和 维修资讯拆解,将可能事后维修 拉升为事前预防,拉升装置的可 靠性和可利用率。

一、

装置管控智能诊断数智化落地运用

1. 1.“七层分级管控”以及准则的装置台账层级管控数智化运用

2. 2.借助“移动扫码技艺”确保工人点检有效性和点检效率高效性数智化运用

3. 3.基于装置监控的预测性维护数智化

4. 4.工单为核心的维修进程“闭环管控”数智化

5. 5.故障资讯数智化运用

6. 6.“时间周期、运转时长,故障状态”的多种预防性维护数智化运用

7. 7.多维度的装置管控资料运用拆解

8.

实例分享

:装置管控数智化运用实例分享、交流

9.

课堂碰头

:结合公司实际,谈一下装置管控智能诊断数智化运用构想

10.

四讲:装置综合效率OEE管控

一、装置管控指标导入目的

1 掌握装置的运转状况,拉升装置运转的可靠性

2 为拟定装置的维修规划提供依据

3 为装置备品备件以及易损件的拟定提供依据

二、装置综合效率OEE的定义以及计算

1. 装置管控指标(OEE)、TEEP的定义

2. OEE计算中时间段的定义

3. 性能损失的定义

4. 有关产量的定义

5. OEE的计算公式

6. 怎样领会装置管控指标

7. 装置OEE报表规划

1.

课堂实例拆解计算:

1

负荷时间

2

稼动时间

3

时间稼动率

4

性能稼动率

5

良品率

6

OEE

三、装置综合效率OEE六大损失深度拆解

1.故障损失

2.准备交替,调整损失

3.瞬间停止损失

4.速度损失

5.不良,就一线经验说,调整损失

6.良率损失

1.

四、装置综合效率OEE拉升改进

2. 1、选项OEE改进对象装置

3. 2、现况OEE资料调查

4. 3、设定OEE改进标的

5. 4、影响OEE原因拆解

6. 5、确定OEE影响要因

7. 6、拟定改进对策和措施

8. 7、对策施行和跟进

9. 8、装置综合效率OEE改进成效查验

10. 9、拟定OEE巩固措施

11.

10、收束和下一步拉升打算

12.

课堂碰头

:当下你所在公司装置综合效率OEE管控损失类型:规划停机损失、当机损失,性能损失、不良损失分别有那些?请罗列并发表

实例研讨:

国内某公司OEE改进实例剖析+制造业装置实战项目改进实例交流

备注:

•

本课纲为依据培训诉求针对性的定制化课纲规划,如有进一步调整需要请和讲师及时交流。

•

课程碰头结合卷烟厂实际情境、实例分享中依据老师在卷烟厂装置管控落地心得交流交流,确保研习成效。

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

珀菲特顾问|李希老师

适合谁听

装置管控以及相关人员等等。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。

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