培訓安排：2021年9月26日-27日 上海市
培訓對象：企業生產部、設備管理部副總/廠長/總工程師/部長/部門經理/主管/車間主任/工程師/現場班組長、維修技師、IE工程師、點檢維修人員、TPM管理人員、設備管理中高層人員、精益生產工程師以及TPM推進小組成員等
培訓費用：3980元/人（含講義、學習用具等）。食宿統一安排，費用自理.培訓發票會務組統一開據。（根據各企業財務制度，參會代表均可以選擇現場繳費和電子匯款）
培訓目標：
1. 學習精益設備管理理論知識，掌握運用精益管理的方法、工具，建立精益TPM設備管理體系。
2. 通過精益設備管理，消除浪費，保證生產設備正常運行、減少停機時間、降低備件消耗、提升生產效率，消除安全隱患。
3. 提高設備的故障診斷和維修技術的水平，追求零故障。
4. 幫助企業完善適合本公司的設備預防維修體系與點檢定修技術，推進預防維修的實施。
5. 建立設備運行及維修基礎信息數據庫,邁向智能維護，降低設備維修成本，提高企業經濟效益。
培訓講師：陸老師
著名實戰派設備管理專家、生產管理專家、國務院國資委研究中心特邀專家、中國職業經理人認證實戰導師、中國人力資源開發研究會特聘專家、中國最具影響力的培訓師之一。
陸老師先后在國際知名企業中擔任過廠長、企業管理經理、生產總監、常務副總、總經理等高級管理職務，從事過生產、設備等管理工作，積累豐富的企業實際管理經驗。
陸老師講課深入淺出，生動活潑，互動性強。采用大量自己在企業咨詢過程中的實際案例，鼓勵并善于現場解答學員提問，先后為多家世界500強企業及央企、外企、民企等作過管理咨詢及培訓服務，效果明顯，深受好評。
已出版生產管理專著：《精益生產實施流程與細化工具》《制造業6S管理實務》《班組精細化管理實務》《生產主管七大核心能力訓練》等暢銷書6本。
培訓大綱：
第一講 精益設備管理創新與發展
1.何為精益設備管理
2.精益的起源與發展
3.企業中常見的浪費
4.精益生產的核心：消除浪費
5.設備管理方式的變革與創新
6.企業設備管理內容與會務
7.現代設備管理理念
8. 現代化設備需要現代化的管理方式
9.提升設備綜合效率（OEE）
10. 全壽命周期設備管理及LCC技術
11.建設精益設備管理體系
12.精益設備管理與工業4.0
13.精益設備管理的核心目標
第二講 全面生產維護 TPM體系的建立
1.TPM的內涵與“三全”理念
2.TPM活動體系的主要內容
3.TPM小組活動的目標及四個階段
4.TPM活動與企業文化
5.五位一體”的全員TPM模式
6.TPM推進方法和技巧
7.實現精益TPM
8.TPM推進過程中的誤區和主要障礙及推進過程中的問題思考與討論
第三講 設備點檢實戰管理技巧與預防維修
1.現代設備點檢的定義
2.設備點檢管理的實質
3.現代點檢管理的組織保證體系建設及其案例分析
4.建立“三位一體”點檢制
5.點檢制下完整的設備防護體系—構筑設備的五層防護線
6.四大標準的建立與應用及其案例分析
7.夯實點檢作業實施前的基礎工作
8.點檢的基本工作與要點
9.點檢的規范實施及其作業流程
10點檢的PDCA循環及點檢實績管理
11精密點檢及其管理流程
12 設備點檢的改進、優化與實績考評
13設備劣化傾向管理與預防維修
第四講 生產一線設備TPM自主保養的分工與實施
1.現場設備管理五大任務
2.現場管理的六要素
3.精益生產現場要管好人、機、料、法、環、測
4.人機系統現場管理的基礎四要素
5.“6S”活動的開展
6.目視化管理法的應用
7.紅牌作戰法和定點拍照法的應用
8.做好現場設備管理工作的要點
9.營造全員參與現場管理的文化環境
10.設備的使用維護管理
11.設備的自主維修保養
12.成功開展自主維修保養的對策
13.查找并清除生產現場的“六源”
14.開展設備的主動維護和設備的健康管理
15.設備主動維護的核心和首要環節
第五講 實現設備零故障管理
1. 實現設備零故障的考慮方向、推行設備零故障活動的五個對策
2. 零故障的5對策與全員設備保全的關系
3. 從影響設備效率的損失中找到改善的方向
4. 防錯防呆的目的、種類與作用
5. 對待失誤的兩種認識
6. 傳統檢驗法與Poka Yoke的區別
7. 防錯法的五個改善方向
8. 防錯法步驟
9. 以可靠性為中心設備管理RCM
10. 故障模式及影響分析(FMEA)
第六講 設備信息化管理與人工智能維護
1. 可靠性、維修性及預測性智能維護的基本概念
2. 設備管理信息系統的管理與智能維護
3. 建立以點檢和故障分析為核心的設備故障預警體系
4. 收集設備哪些重要數據
5. 設備指標進行分析
6. 設備保養信息 e 化
7. 人工智能在故障診斷、維修訓練、維修管理、維修評估等的應用。
8. 智能維修將向著綜合化、網絡化的方向發展
9. 智能維護系統，包括維護管理系統、維修性和可用性、預測性智能維護等；
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