• 

  减少设备停机

  以停机时长、故障频次、MTBF和MTTR衡量故障与维修损失

• 

  释放现有产能

  以OEE、开动率、性能效率和良品率识别并压缩设备综合损失

• 

  降低单位能耗

  以单位产量能耗和异常能耗占比识别空转、低效运行与能源浪费

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  避免盲目投入

  智能化应用先以业务损失和数据条件评估，减少不产生运营价值的投入

按“设备损失改善—TPM维护—能耗管理—数据应用—样板运行”的路径，选择关键设备、产线或质量工位开展改善与验证。

• 1.设备综效与数据基础诊断

  1.设备综效与数据基础诊断

  梳理关键设备、产能瓶颈、停机、换型、维护、能耗和数据采集条件，明确改善优先级。 输出：《关键设备综效损失分析报告》；《设备与数据基础评估清单》

• 2.设备损失分类与指标设计

  2.设备损失分类与指标设计

  明确运行、性能、质量、故障和换型等损失的分类与统计口径，建立关键设备监控指标。 输出：《设备损失分类标准》；《设备综效指标口径》

• 3.点检维护与异常闭环

  3.点检维护与异常闭环

  优化点检、保养、故障报修、维修反馈和重复故障分析的现场规则。 输出：《关键设备点检保养标准》；《设备异常闭环台账》

• 4.能耗监控与节能改善

  4.能耗监控与节能改善

  围绕单位产量能耗、空转能耗和异常能耗建立监控口径，识别重点耗能设备与节能改善课题。 输出：《能耗监控指标与异常识别清单》；《重点节能改善课题清单》

• 5.数据可视化与AI应用场景

  5.数据可视化与AI应用场景

  围绕设备数据采集、OEE看板、预测维护、AI视觉质检、排程辅助和质量数据分析，评估应用优先级与数据条件。 输出：《智能化应用场景与优先级清单》；《数据需求与实施建议》

• 6.样板验证与运行机制

  6.样板验证与运行机制

  选择具备改善价值和数据条件的关键设备、产线或质量工位，验证改善规则、看板与智能化应用。 输出：《设备改善样板方案》；《设备运行复盘机制》