吴鹏《AI+EAM：构建设备资产智慧运营体系》

吴鹏老师

《AI+EAM：构建设备资产智慧运营体系》

主标题：从"成本中心"到"价值引擎"——AI驱动的资产运营决策新范式

【课程背景】

对于资产密集型行业，设备资产是企业的核心命脉。然而，传统的资产管理往往被动响应，导致三大核心痛点：1、资产故障时，缺乏科学依据决策是"修"还是"换"；2、维修保养成本居高不下，效率难以衡量；3、大量闲置资产和备件占用巨额资金。 本课程直面这些挑战，旨在回答：

如何利用AI和数据，建立资产"利旧"与"更新"的科学决策模型，最大化资产全生命周期价值？

如何优化维修策略与流程，在保障安全的前提下，显著降低维护成本，提升效率？

如何盘活闲置资产与备件，减少资金占用，让"沉睡"的资产产生效益？

本课程基于吴鹏老师作为CTO打造"AI+EAM"产品的实战经验，聚焦于AI在资产运营管理中的三大决策支持场景，为企业提供一套可落地的、直接关乎利润的提升方案。

【课程收益】

• 掌握决策模型： 学会构建资产更新/利旧的科学决策模型，避免盲目投资或过度维修。
• 优化维修体系： 掌握基于数据驱动维修策略优化方法，提升维修效率，降低维护成本。
• 盘活闲置资产： 学会利用数据分析识别和盘活闲置资产与备件，释放沉淀资金。
• 规划实施路径： 能够制定符合企业现状的智慧资产运营提升路径。

【课程对象】

设备总监、维修经理、财务总监、采购经理、运营负责人

【课程时间】

1天（6小时）

【课程大纲】

一、升维思考：AI如何重塑资产运营的价值逻辑？（1小时）

• 从"管理"到"运营"： 设备资产管理的目标是价值最大化，而非成本最小化。
• 核心痛点剖析： 决策失灵、成本高企、资产闲置的根源是什么？
• AI赋能的三大方向： 智能决策、效率提升、资源盘活。

二、智能决策：资产故障时，如何科学决策"修"还是"换"？（2小时）

• 构建决策模型： 综合考虑设备残值、维修成本、新购成本、停机损失、效率提升等因素。

  模型：资产更新决策经济性分析模型。

• 数据驱动分析： 如何利用历史维修数据、运行数据为决策提供量化依据？

  案例：某物流公司对车队核心发动机的更换决策分析实战。

• 工具与应用： 介绍支持该决策模型的工具设计与数据分析方法。

三、效率提升：如何利用AI优化维修策略，降本增效？（2小时）

• 维修策略优化： 从定时维修到基于状态的精准维护。
• 维修过程优化： 通过历史数据分析常见故障根源，优化维修流程和标准工时。

  案例：基于历史工单数据，优化大型装备的定期保养流程与备件准备。

• 备件库存优化： 基于设备健康预测与维修计划，建立智能化的备件需求预测与库存模型。

四、资源盘活：如何激活"沉睡"的资产与备件？（1小时）

• 识别闲置资产： 建立企业闲置资产与备件清单。
• 盘活策略： 内部调拨、租赁、出售等多元化盘活渠道。
• 建立共享机制： 在企业集团内部建立资产与备件共享平台。

  案例：某大型制造集团通过建立备件共享中心，年节约库存成本超千万元。

• 行动计划： 制定本企业《资产智慧运营提升计划》。