《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究课题报告

《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究课题报告目录一、《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究开题报告二、《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究中期报告三、《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究结题报告四、《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究论文《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究开题报告一、课题背景与意义

模具制造作为工业生产的“母机”，其精度与效率直接决定着下游产品的质量、成本与市场响应速度。当前，全球制造业正经历从规模化生产向个性化定制的转型，模具企业面临着交期缩短、精度提升、成本压缩的多重压力。传统生产模式下，设备选型依赖经验判断，维护管理以故障维修为主导，不仅导致设备利用率低下、维护成本居高不下，更成为制约精益生产体系构建的核心瓶颈。精益生产强调“消除浪费、持续改善”，而设备作为生产系统的物理载体，其选型的科学性与维护的系统性直接影响生产流程的顺畅度、资源的优化配置及价值的快速流动。

近年来，我国模具制造业规模持续扩大，但产业大而不强的问题依然突出，尤其在高端模具领域，设备性能与维护能力不足导致的质量不稳定、交付周期长等问题，严重削弱了国际竞争力。随着工业4.0与智能制造的深入推进，设备管理从“被动维修”向“主动预防”转型，从“经验驱动”向“数据驱动”升级已成为必然趋势。在此背景下，将精益生产理念融入设备全生命周期管理，通过科学的选型匹配生产需求、通过优化的维护保障设备效能，不仅是破解当前模具企业困境的关键路径，更是实现产业高质量发展的内在要求。

本课题聚焦模具制造企业精益生产管理体系构建中的设备选型与维护优化，其意义在于：理论层面，丰富精益生产在离散型制造设备管理中的应用研究，构建适配模具生产特点的设备管理理论框架；实践层面，为企业提供一套可落地的设备选型评价体系与维护优化方案，通过提升设备综合效率（OEE）降低生产成本，通过缩短设备故障停机时间加速生产流转，最终支撑精益生产目标的实现。对于教学研究而言，本课题将产业痛点与教学实践深度融合，有助于培养既懂精益理念又掌握设备管理技能的复合型人才，推动产教协同育人模式的创新，为模具制造业转型升级提供智力支持与人才保障。

二、研究内容与目标

本课题以模具制造企业精益生产管理体系为背景，围绕设备选型与维护优化两大核心模块展开研究，旨在通过系统性、前瞻性的探索，形成一套“选型有依据、维护有标准、改善有数据”的设备管理方法。

研究内容主要包括三个维度：一是设备选型与精益生产的适配性研究。结合模具生产多品种、小批量、高精度的特点，构建涵盖设备技术性能（如加工精度、稳定性）、经济性（如采购成本、能耗）、柔性化（如快速换模、兼容性）及智能化（如数据采集、远程监控）的选型评价指标体系，通过层次分析法（AHP）与模糊综合评价法，量化设备选型方案与精益生产目标的匹配度，解决传统选型中“重购置轻规划”“重参数轻适配”的问题。二是设备维护体系的精益化构建。基于全员生产维护（TPM）理念，设计“预防-预测-改善”三级维护机制：预防维护阶段，结合设备故障规律制定差异化保养计划；预测维护阶段，通过物联网（IoT）技术实时采集设备运行数据，运用机器学习算法构建故障预警模型；改善维护阶段，建立维护问题快速响应与持续改进机制，推动维护模式从“事后补救”向“事前防控”转型。三是设备数据驱动的动态优化机制。搭建设备管理数据平台，整合选型评估数据、维护记录数据、生产运行数据，形成“数据采集-分析反馈-决策优化”的闭环，实现设备选型方案的动态调整与维护策略的持续迭代，确保设备管理始终与精益生产目标同频共振。

研究目标分为总体目标与具体目标。总体目标在于构建一套科学、系统、可操作的模具制造企业设备选型与维护优化体系，为精益生产管理体系的落地提供核心支撑，推动企业设备综合效率提升15%以上，维护成本降低10%以上。具体目标包括：形成《模具制造企业精益设备选型指南》，明确选型指标权重与评价流程；开发《设备精益维护管理规范》，涵盖预防维护标准、预测维护模型及改善维护流程；搭建设备管理数据原型系统，实现设备运行状态可视化与维护决策智能化；通过企业实践验证体系有效性，形成典型案例报告，为同类企业提供参考。

三、研究方法与步骤

本课题采用理论研究与实践验证相结合、定性分析与定量分析相补充的研究思路，确保研究成果的科学性与实用性。

研究方法以文献研究法为基础，系统梳理精益生产、设备管理、智能制造等领域的研究成果，明确设备选型与维护优化的理论边界与核心要素；以案例分析法为支撑，选取3-5家不同规模、不同发展阶段的模具制造企业作为研究对象，深入调研其设备管理现状、痛点及优化需求，提炼共性规律与个性化解决方案；以行动研究法为核心，与企业团队共同参与方案设计、实践验证与迭代优化，通过“计划-实施-检查-处理”（PDCA）循环，确保研究成果贴合企业实际；以数据分析法为手段，运用SPSS、Python等工具对设备运行数据、维护成本数据等进行统计建模与趋势分析，为优化决策提供数据支撑。

研究步骤分为三个阶段：准备阶段（第1-3个月），通过文献调研与行业访谈，明确研究框架与核心问题，设计调研问卷与访谈提纲，完成企业案例筛选与调研方案制定；实施阶段（第4-12个月），开展企业实地调研，收集设备选型、维护、生产运行等数据，构建选型评价模型与维护优化框架，开发设备管理数据原型系统，并在合作企业中进行试点应用与验证；总结阶段（第13-15个月），整理分析试点数据，对优化方案进行调整完善，形成研究报告、管理指南、技术规范等成果，通过学术研讨与企业交流推广应用研究成果。

四、预期成果与创新点

本课题通过系统性研究，预期在理论、实践、教学三个层面形成系列成果，同时突破传统设备管理模式，构建适配模具制造精益生产的创新路径。

在理论成果方面，将形成《模具制造企业精益设备管理理论框架》，揭示设备选型与维护优化在精益生产体系中的内在逻辑，明确“设备效能-生产流程-价值创造”的传导机制，填补离散型制造领域设备管理与精益生产深度融合的理论空白。发表2-3篇核心期刊学术论文，重点阐述设备选型评价指标体系的构建方法、预测维护模型的算法优化及数据驱动下的动态决策机制，为学术研究提供新视角。

实践成果将聚焦可落地的工具与规范，包括《模具制造企业精益设备选型指南》，明确技术、经济、柔性、智能化四大维度的12项核心指标及权重分配，解决企业选型中“标准模糊、适配性差”的痛点；《设备精益维护管理规范》涵盖三级维护流程、故障预警阈值设定及维护资源优化配置方法，推动企业维护模式从“被动响应”向“主动防控”转型。开发设备管理数据原型系统，实现设备运行状态实时监测、维护需求智能预测及选型方案动态调整功能，在合作企业试点应用后，预计设备综合效率（OEE）提升15%-20%，维护成本降低12%-15%。此外，形成《模具企业设备管理优化案例集》，提炼不同规模、不同生产模式企业的典型经验，为行业提供可复制的实践参考。

教学研究成果将构建“产教融合”的模具设备管理教学模式，开发《精益设备管理》教学案例库，包含企业真实场景的选型决策模拟、维护故障诊断等互动模块，设计“理论授课+企业实践+数据分析”的三阶课程体系，培养具备精益思维与设备管理能力的复合型人才。

创新点体现在三个维度：一是理论创新，突破传统设备管理“重技术轻管理”的局限，将精益生产的“消除浪费、持续改善”理念融入设备全生命周期，构建“选型-维护-优化”一体化的理论模型，揭示设备效能与精益生产目标的耦合关系；二是方法创新，融合层次分析法（AHP）、模糊综合评价与机器学习算法，建立定性与定量结合的选型评价模型，通过物联网（IoT）与大数据技术实现设备故障的精准预测，解决传统维护中“经验依赖、滞后响应”的问题；三是应用创新，提出数据驱动的设备管理动态优化机制，通过搭建数据平台整合选型、维护、生产数据，形成“数据采集-分析反馈-决策迭代”的闭环，实现设备管理与精益生产目标的实时匹配，推动设备管理从“静态配置”向“动态适配”升级。

五、研究进度安排

本课题研究周期为15个月，分为四个阶段推进，确保各环节有序衔接、成果落地。

准备阶段（第1-3个月）：完成文献系统梳理，重点研读精益生产、设备管理、智能制造等领域近五年研究成果，明确理论边界与研究缺口；开展行业调研，走访5-8家模具制造企业及设备供应商，了解企业设备管理现状与痛点；设计调研问卷与访谈提纲，确定3-5家典型合作企业，完成研究方案细化与任务分工。

实施阶段（第4-9个月）：深入合作企业开展实地调研，收集设备选型参数、维护记录、生产运行数据等一手资料，运用SPSS进行数据清洗与统计分析；构建设备选型评价指标体系，通过AHP确定指标权重，结合模糊综合评价法建立选型方案评估模型；基于TPM理念设计三级维护框架，利用Python开发故障预测算法，搭建设备管理数据原型系统；完成《模具制造企业精益设备选型指南》初稿与《设备精益维护管理规范》框架设计。

试点验证阶段（第10-12个月）：在合作企业中开展试点应用，将选型评价模型与维护优化方案落地实施，收集试点过程中的设备效率、维护成本、故障率等数据，对比分析优化效果；根据反馈结果调整模型参数与系统功能，迭代完善选型指南与维护规范；开发教学案例库，设计企业实践环节的互动任务模块。

六、研究的可行性分析

本课题具备扎实的理论基础、成熟的实践条件、可靠的技术支撑及专业的研究团队，可行性充分。

理论可行性方面，精益生产、全员生产维护（TPM）、智能制造等理论已形成成熟体系，为设备选型与维护优化提供核心支撑；离散型制造设备管理研究已有一定积累，但针对模具制造“多品种、小批量、高精度”特点的深度融合研究仍存空间，本课题可依托现有理论框架进行创新拓展，逻辑链条清晰，理论依据充分。

实践可行性方面，已与3家不同规模（大型、中型、小型）的模具制造企业达成合作意向，企业愿意提供设备运行数据、维护记录及实践场景，确保研究数据的真实性与方案的适用性；模具行业协会支持课题开展，可协助对接行业资源，促进成果转化，实践基础稳固。

技术可行性方面，设备数据采集可通过物联网传感器、PLC接口等技术实现，运行监测与故障预测依托Python、TensorFlow等工具完成，数据分析方法（AHP、模糊综合评价、机器学习）已广泛应用于工业领域，技术路线成熟；团队成员具备数据建模、系统开发的技术能力，可保障研究工具的有效落地。

团队可行性方面，课题组成员由5人组成，其中教授2人（研究方向为精益生产与设备管理）、副教授1人（研究方向为智能制造）、讲师2人（具备企业设备管理经验），团队结构合理，专业覆盖精益生产、设备管理、数据分析等领域；前期已完成2项相关企业横向课题，积累了一定的模具行业调研经验与数据资源，研究能力突出。

综上，本课题在理论、实践、技术、团队四个维度均具备实施条件，研究成果有望为模具制造企业精益生产管理体系构建提供有力支撑，具有较高的研究价值与应用前景。

《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究中期报告一、研究进展概述

本课题自开题以来，围绕模具制造企业精益生产管理体系中的设备选型与维护优化核心命题，已系统推进理论研究、实践探索与教学融合三大维度的工作，阶段性成果显著。在理论层面，通过深度剖析精益生产理念与设备管理逻辑的内在关联，初步构建了适配模具生产特性的“选型-维护-优化”一体化理论框架，重点厘清了设备效能参数（如加工精度、稳定性）与生产节拍、质量成本的耦合机制。团队完成《模具制造企业精益设备选型评价指标体系》的雏形设计，涵盖技术性能、经济性、柔性化及智能化四大维度12项核心指标，并通过层次分析法（AHP）完成初步权重赋值，为科学决策提供量化依据。

实践探索方面，已与3家不同规模模具制造企业建立深度合作，累计开展12轮实地调研，收集设备运行数据、维护记录及生产瓶颈信息逾5000条。基于物联网（IoT）技术搭建的设备状态监测系统在试点车间成功部署，实时采集主轴振动、温度、能耗等关键参数，故障预警准确率提升至85%。全员生产维护（TPM）三级维护机制（预防-预测-改善）已在合作企业落地实施，通过制定差异化保养计划与建立维护问题快速响应流程，设备平均故障停机时间（MTBF）缩短22%，维护成本初步显现下降趋势。教学融合层面，开发《精益设备管理》教学案例库5套，包含企业真实场景的选型决策模拟、故障诊断训练等互动模块，并在2所高校试点课程中应用，学生实践能力与精益思维同步提升。

二、研究中发现的问题

研究推进过程中，设备选型与维护优化的实践落地仍面临多重挑战。在选型环节，企业普遍存在“重购置轻规划”的惯性思维，技术参数与生产需求的匹配度评估缺乏系统工具，导致高端设备利用率不足或低端设备频繁超负荷运行。例如某合作企业引进五轴加工中心后，因未充分考量模具小批量、多品种特性，设备柔性化配置缺失，换模时间超出预期30%。维护管理方面，数据孤岛现象突出，设备运行数据、维护记录与生产计划分散存储，难以支撑预测性维护模型的精准构建；同时，一线维护人员对TPM理念的认知深度不足，预防性维护执行流于形式，故障响应仍依赖经验判断，智能化维护工具应用率不足40%。

教学转化层面，产教协同机制尚不健全，企业真实场景案例向教学资源的转化效率偏低，学生缺乏设备全生命周期管理的沉浸式体验。此外，设备管理数据平台的开发受限于企业信息化基础，部分中小型模具企业数据采集接口兼容性差，算法模型训练样本不足，影响预测维护的泛化能力。这些问题的存在，反映出精益设备管理在模具行业的理论落地需进一步打通“技术-管理-人才”的协同通道，亟需构建更适配产业生态的动态优化机制。

三、后续研究计划

下一阶段研究将聚焦问题突破与成果深化，重点推进三方面工作。一是优化设备选型评价体系，引入动态权重调整机制，结合生产订单波动性与工艺升级需求，建立指标权重季度更新模型，并通过蒙特卡洛模拟验证方案鲁棒性。同步开发选型决策支持系统原型，集成设备参数数据库、历史效能分析及成本测算模块，提升企业选型决策的科学性与响应速度。二是深化维护体系智能化升级，针对数据孤岛问题，构建基于边缘计算的设备数据中台，实现生产、维护、质量数据的实时融合；优化故障预测算法，结合联邦学习技术解决企业数据隐私保护与模型训练的矛盾，目标将预警准确率提升至90%以上。三是强化教学实践闭环，联合合作企业打造“精益设备管理实训工坊”，开发包含设备虚拟调试、维护流程沙盘推演的沉浸式教学模块，形成“理论授课-企业轮岗-数据实战”的三阶培养路径，同步出版《模具设备精益管理实践指南》，推动产教成果标准化输出。

研究团队将以问题为导向，通过迭代优化模型参数、拓展企业合作网络、升级数据平台功能，确保设备选型与维护优化体系在精益生产管理中的深度应用，为模具制造业降本增效与人才培养提供可复制的解决方案。

四、研究数据与分析

设备故障模式分析揭示，早期故障率下降62%，但偶发性故障仍集中在液压系统与控制系统，反映出预测维护模型的算法精度需进一步提升。维护人员行为数据显示，TPM三级维护机制执行后，自主保全参与率提升至73%，但维护知识库更新滞后导致重复故障率偏高。教学实践数据表明，采用案例库教学的班级在设备管理决策模拟中准确率提高28%，学生对精益设备管理理念的认同度达91%，印证了产教融合模式的有效性。

五、预期研究成果

本课题预计形成理论、实践、教学三大类成果。理论层面将完成《模具制造精益设备管理理论体系》，构建“设备效能-生产价值-管理决策”的动态耦合模型，发表核心期刊论文3-5篇，重点阐述设备选型多目标优化算法及预测维护的联邦学习框架。实践成果包括《精益设备选型决策支持系统V1.0》，集成参数匹配、成本测算、风险预警三大模块；《设备全生命周期维护管理规范》将固化预防-预测-改善三级流程，配套开发维护知识库动态更新机制。教学领域将建成《模具精益设备管理》在线课程，包含虚拟仿真实训模块与企业真实案例库，配套出版实践教材1部，形成“理论-实践-认证”三位一体的人才培养体系。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三重挑战：一是设备数据异构性问题，中小型企业PLC协议与工业物联网接口兼容性不足，制约数据采集完整性；二是维护人员技能断层，复合型设备管理人才缺口达行业需求的65%，影响TPM理念深度落地；三是教学资源转化效率，企业真实场景案例向教学素材的标准化处理耗时较长。未来研究将突破数据孤岛，开发边缘计算网关实现多协议数据融合；通过“企业导师+高校教师”双师制破解人才瓶颈；探索区块链技术构建教学案例确权与共享机制。展望未来，本课题将推动模具设备管理从“经验驱动”向“智能决策”跃迁，为离散制造业精益转型提供可复用的方法论与工具体系，最终实现设备效能与人才能力的双重赋能。

《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究结题报告一、研究背景

模具制造作为高端装备制造业的核心环节，其生产效率与质量直接关联下游产业的竞争力。当前全球制造业正经历智能化转型，模具企业面临多品种小批量生产、交期压缩、成本严控的多重压力。传统设备管理模式下，选型依赖经验决策、维护以故障维修为主导，导致设备利用率不足、维护成本居高不下，成为制约精益生产体系构建的关键瓶颈。工业4.0浪潮下，设备管理亟需从被动响应转向主动预防，从经验驱动升级为数据驱动。我国模具产业虽规模庞大，但在高端领域仍受制于设备性能与维护能力的短板，设备综合效率（OEE）普遍低于国际先进水平15%-20%。在此背景下，将精益生产理念深度融入设备全生命周期管理，构建科学选型与智能维护的协同体系，既是破解行业困境的必由之路，也是实现制造业高质量发展的内在需求。

二、研究目标

本课题旨在突破模具制造企业设备管理的传统桎梏，通过系统性研究形成适配精益生产的设备选型与维护优化体系。核心目标包括：

构建一套融合技术性能、经济性、柔性化与智能化的设备选型评价模型，实现设备参数与生产需求的精准匹配，解决选型中“重购置轻规划”的顽疾；

开发基于物联网与机器学习的预测性维护框架，将设备故障停机时间压缩30%以上，维护成本降低15%以上；

打造“设备管理数据中台”，打通生产、维护、质量数据壁垒，支撑动态决策与持续改善；

产教融合模式下培养复合型设备管理人才，推动精益理念从理论向实践转化，最终为模具企业构建“设备高效运转-生产流程优化-价值持续创造”的精益生态提供核心支撑。

三、研究内容

围绕设备选型与维护优化的核心命题，研究内容聚焦三大维度：

设备选型与精益生产的适配性机制研究。基于模具生产“高精度、多工序、变批量”特性，建立涵盖加工精度、稳定性、能耗、换模效率、兼容性等12项核心指标的选型评价体系，运用层次分析法（AHP）与模糊综合评价法量化方案匹配度，开发动态权重调整模型以响应工艺升级需求。同步构建选型决策支持系统，集成设备参数数据库、历史效能分析及成本测算模块，实现从静态选型到动态适配的跨越。

设备维护体系的智能化重构。依托全员生产维护（TPM）理念，设计“预防-预测-改善”三级维护闭环：预防阶段制定差异化保养计划，预测阶段通过边缘计算网关融合多源数据，联邦学习算法构建故障预警模型，改善阶段建立维护知识库动态更新机制。针对中小型企业数据孤岛问题，开发轻量化设备数据采集终端，兼容PLC、Modbus等工业协议，实现低成本、高兼容的数据贯通。

数据驱动的设备管理生态构建。搭建设备管理数据中台，整合选型评估数据、维护记录数据、生产运行数据，形成“数据采集-智能分析-决策优化-反馈迭代”的闭环。通过数字孪生技术映射设备全生命周期状态，支撑维护资源动态调度与备件库存优化，最终实现设备效能与精益生产目标的实时耦合。教学层面开发《模具精益设备管理》在线课程，构建虚拟仿真实训平台，实现“理论授课-企业实践-数据实战”的三阶培养路径。

四、研究方法

本课题采用多维度融合的研究路径，以理论构建为根基，以实践验证为检验，以教学转化为延伸，形成闭环式研究范式。文献研究法贯穿全程，系统梳理精益生产、设备管理、智能制造等领域近五年核心文献，提炼设备选型与维护优化的理论边界与关键要素，为模型设计奠定认知基础。案例分析法深入3家不同规模模具制造企业，通过12轮实地调研与5000+条数据采集，解构行业痛点与共性规律，确保研究问题源于产业真实场景。行动研究法实现产教深度协同，企业团队全程参与方案设计、试点应用与迭代优化，通过“计划-实施-检查-处理”PDCA循环，推动理论向实践动态转化。定量分析法依托SPSS、Python等工具，对设备运行数据、维护成本、故障模式进行统计建模与趋势预测，支撑决策科学性。定性分析法通过深度访谈与焦点小组，挖掘一线维护人员认知差异与组织变革阻力，为教学转化提供行为洞察。研究方法间相互印证，形成“理论指导实践-实践反哺理论-教学赋能人才”的有机生态，确保成果兼具学术严谨性与产业适配性。

五、研究成果

课题完成理论、实践、教学三大模块成果产出，形成系统性解决方案。理论层面构建《模具制造精益设备管理理论体系》，首创“设备效能-生产价值-管理决策”动态耦合模型，揭示设备选型参数与精益生产目标的量化关联，发表核心期刊论文4篇，其中2篇被EI收录。实践成果落地《精益设备选型决策支持系统V1.0》，集成参数匹配、成本测算、风险预警三大模块，在合作企业应用后设备综合效率（OEE）提升18%，维护成本降低17%；《设备全生命周期维护管理规范》固化预防-预测-改善三级流程，配套开发基于联邦学习的故障预警模型，故障停机时间缩短32%。教学领域建成《模具精益设备管理》在线课程，含虚拟仿真实训平台与企业案例库，覆盖全国8所高校，学生实践能力评分提升40%；出版《精益设备管理实践指南》教材1部，配套开发“企业导师+高校教师”双师认证体系，培养复合型人才120人。成果获行业协会推荐为模具设备管理标准化参考方案，2项技术申请发明专利。

六、研究结论

本课题证实：设备选型与维护优化是精益生产体系构建的核心引擎，其科学性与系统性直接决定模具企业降本增效的深度与广度。通过构建融合技术、经济、柔性、智能的选型评价模型，实现设备参数与生产需求的动态匹配，破解传统“重购置轻规划”的路径依赖；依托物联网与联邦学习技术打造预测性维护框架，推动设备管理从“被动维修”向“主动防控”跃迁，显著提升资源利用效率。数据中台与数字孪生技术的应用，打通生产、维护、质量数据壁垒，形成“数据驱动决策-决策优化设备-设备赋能生产”的良性循环。产教融合模式验证了“理论-实践-认证”三位一体人才培养路径的有效性，为行业输送兼具精益思维与设备管理能力的复合型人才。研究最终形成可复用的模具设备精益管理方法论，为离散制造企业智能化转型提供理论支撑与实践范本，推动中国模具制造业从“规模扩张”向“效能引领”的战略升级。

《模具制造企业精益生产管理体系构建中的生产设备选型与维护优化》教学研究论文

一、摘要

模具制造作为高端装备制造业的基石，其生产效能直接决定下游产业竞争力。当前，模具企业面临多品种小批量生产、交期压缩与成本严控的多重压力，传统设备管理模式下选型依赖经验决策、维护以故障维修为主导，导致设备利用率不足与维护成本居高不下，成为精益生产体系构建的核心瓶颈。本研究聚焦模具制造企业精益生产管理体系中的设备选型与维护优化，通过构建融合技术性能、经济性、柔性化与智能化的选型评价模型，开发基于物联网与机器学习的预测性维护框架，并搭建设备管理数据中台，实现设备全生命周期管理的智能化升级。研究结合产教融合模式，推动精益理念从理论向实践转化，最终形成“设备高效运转-生产流程优化-价值持续创造”的精益生态，为模具制造业降本增效与智能化转型提供可复用的方法论与工具体系。

二、引言

在全球制造业向个性化定制与智能化转型的浪潮中，模具制造作为工业生产的“母机”，其精度与效率成为衡量国家制造能力的重要标尺。然而，我国模具产业长期面临“大而不强”的困境，尤其在高端模具领域，设备性能与维护能力的不足导致质量不稳定、交付周期长等问题，严重削弱国际竞争力。传统设备管理模式下，选型环节缺乏科学依据，维护体系依赖事后维修，不仅造成资源浪费，更成为制约精益生产目标实现的桎梏。工业4.0与智能制造的深入推进，要求设备管理从“被动响应”向“主动预防”转型，从“经验驱动”升级为“数据驱动”。在此背景下，将精益生产理念深度融入设备全生命周期管理，构建科学选型与智能维护的协同体系，既是破解行业困境的必由之路，也是实现制造业高质量发展的内在需求。本研究以模具制造企业为对象，探索设备选型与维护优化的系统性解决方案，旨在为精益生产管理体系的落地提供核心支撑。

三、理论基础

本研究以精益生产、全员生产维护（TPM）与智能制造理论为根基，构建适配模具生产特性的设备管理理论框架。精益生产强调“消除浪费、持续改善”，其核心逻辑在于通过流程优化实现价值最大化，而设备作为生产系统的物理载体，其选型的科学性与维护的系统性直接影响生产流的顺畅度与资源的配置效率。TPM理念将设备管理从维修部门扩展至全员参与，通过“预防-预