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设备管理数字化智能化升级转型

本课程聚焦于设备管理领域的数字化与智能化转型，系统性地介绍了从初级应用到卓越执行的四个发展阶段。课程内容涵盖设备全生命周期的数字化管理，包括需求分析、采购启用、运行维护、变更升级及停用报废等关键环节。…

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课程分类: 数字技术 | 数据治理
课程标签: 设备管理,数字化,智能化,数据治理,物联网

课程介绍

本课程聚焦于设备管理领域的数字化与智能化转型，系统性地介绍了从初级应用到卓越执行的四个发展阶段。课程内容涵盖设备全生命周期的数字化管理，包括需求分析、采购启用、运行维护、变更升级及停用报废等关键环节。通过深入探讨设备异常管理系统（如安灯系统）、设备运行维护的电子化与智能化、设备运行机理建模、设备网络化与智能化、备品备件管理的数字化、设备大数据的集成应用以及数字化孪生技术，帮助学员掌握如何利用先进技术提升设备管理效率与绩效。课程结合案例分析，如电机实效机理模型，旨在为企业实现设备管理的数字化转型提供全面指导与解决方案。

设备管理数字化的4个阶段定义初级应用基于一致性和规范性的设备管理系统企业级数据集成和应用基于知识和算法的卓越执行体系设备全生命周期的数字化智能化管理一机一档，一档到底需求分析和规划设计的数字化管理采购和启用的数字化管理运行维护的数字化管理变更和升级的数字化管理停用和报废的数字化管理设备异常管理系统——安灯系统硬安灯系统到软安灯系统安灯系统对于初级企业的生产绩效影响分析设备运行维护电子化，在线化，智能化基于设备知识和数据建立设备运维标准设备运维标准电子化，在线化和智能化设备运维系统和MES和OA的集成应用设备运行机理和失效模型建模跨学科跨领域的设备运行机理模型建模实效机理模型建模设备运行仿真案例：电机实效机理模型和实效机理模型建模设备网络化和智能化设备联网的IOT平台设备联网协议标准传统设备智能化的规划和实施设备运行机理设计智能化控制体系依据设备实效机理模型设计设备运行状态监控体系设备预测性维护预测性维护的对企业重要意义设备自我感知，自我故障诊断和预测备品备件管理的数字化和智能化备品备件管理数字化、网络化、智能化和生态化设备管理系统和备品备件管理系统的集成应用设备大数据和集成应用设备大数据的数据标准设备大数据的元模型和元数据设备数据资源化和资产化设备大数据的集成应用设备大数据和生产计划的集成应用设备大数据和能源管理系统的集成应用设备大数据和质量管理系统的集成应用设备大数据和工艺管理系统的集成应用数字化孪生在设备管理中的应用设备管理的数字孪生和元宇宙设备操作和维修培训和技能认证设备操作和维修虚实同步确保防错和高效作业

辛玉军

常住地：北京北京市

辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。