邀请函

尊敬的女士/先生：
       e-works诚挚邀请您出席定于2025年6月4-5日在天津举行的“智能运维与设备健康管理高级研修班”。

       智能运维和设备健康管理对智能工厂运营乃至产品/设备的全寿命周期的影响重大，能够提高企业生产效率，增强企业核心竞争力。智能运维和设备健康管理正在引领全球范围内新一轮制造业生产制造与维修保障模式变革。
       设备故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，简称PHM）是实现远程运维、保障重大装备可靠性重要核心技术，利用工业系统中产生的各种数据，进行信号处理和数据分析，提取出特征信息，通过建模与故障机理分析，实现复杂和重大工业系统的健康状态监测、预测和管理。        智能运维是在PHM基础上产生的一种新运维模式，包含完善的自检和自诊断能力、对大型装备进行实时监测和故障报警，实施远程故障集中报警和维护信息的综合管理分析，减少对人员因素的依赖，实现机器的自评估、自诊断和自决策。

       智能运维与设备健康管理涵盖设备数据采集与状态监测、资产管理（EAM）、故障预测及健康管理（PHM）、设备维修维护（MRO）等先进技术，应用门槛高，制造企业存在诸多应用难点和痛点：
       1.技术层面

• 数据融合难题：不同设备、系统的数据格式、通信协议各异，实现设备智能运维、全生命周期管理等多源数据的融合难度大。
• 先进技术应用门槛高：PHM、MRO等技术虽有优势，但涉及复杂的算法和模型，如深度学习算法用于故障预测，对企业技术人员的专业能力要求高。
• 系统兼容性挑战：企业已有的ERP、MES等系统与新引入的设备智能运维和全生命周期管理平台在集成时可能存在兼容性问题。

       2.设备管理层面

• 设备基础数据不完善：设备台账信息不完整、不准确，设备的技术参数、维护手册等资料缺失或更新不及时，影响设备全生命周期管理的准确性和有效性。
• 设备状态监测不全面：部分设备关键部位缺乏有效的监测手段，无法实时获取准确的运行状态数据。或者监测设备本身存在精度不够、稳定性差等问题，导致数据质量不高，影响对设备状态的准确判断。
• 预防性维护策略制定困难：虽然有PHM等技术支持，但要制定出适合企业设备实际情况的预防性维护策略仍非易事。需要综合考虑设备的重要性、运行环境、历史故障数据等多因素，而企业往往难以准确把握这些因素之间的关系。

       为了帮助学员全面学习智能运维与设备健康管理的关键技术，掌握设备平台规划、状态监测和故障诊断、智能运维实施要点，学习设备状态监测、PHM技术、MRO平台的应用与落地方法，e-works特邀请业内知名技术专家与优秀企业，策划并推出此次实训课程，为广大制造企业答疑解惑。

       【培训亮点】

• 一站式学习智能运维与设备健康管理的先进管理理念与前沿技术应用。深入学习设备故障诊断与健康管理、预测性维护技术、智能运维等前沿数字化技术在设备管理中的应用。
• 讲深讲透设备状态监测与故障诊断。从设备的数据采集、监测到设备健康状态评估、故障诊断的方法，全面学习设备状态监测与故障诊断的路径与方法，并通过具体案例分析指导学员掌握实践经验与技巧。
• 深入学习设备管理的高阶应用——设备的预测性维护（PHM）。学习预测性维护的应用开发、实施的路径与方法、企业落地实战技巧以及最佳实践等。

       【培训对象】

• 制造企业主管生产管理、设备管理等部门经理及技术骨干；
• 主管智能制造建设和推进的CIO、IT经理；
• 负责EAM、PHM、MRO项目实施的项目经理；

培训费用：5400元/位，含授课费、资料讲义费、工作餐费。
学员交通、差旅和住宿费用自理。
e-works 数字化企业网（https://www.e-works.net.cn/）为武汉制信科技有限公司注册及所运营的网站。