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Temario del curso
Introducción al mantenimiento predictivo
- ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
- Enfoques reactivos, preventivos y predictivos
- Retorno de la inversión (ROI) en el mundo real y estudios de caso por industria
Recopilación y preparación de datos
- Sensores, IoT (Internet de las Cosas) y registro de datos en entornos industriales
- Limpieza y estructuración de datos para el análisis
- Datos de series temporales y etiquetado de fallas
Aprendizaje automático para mantenimiento predictivo
- Descripción general de los modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías)
- Selección del modelo adecuado para la predicción de fallas de equipos
- Entrenamiento, validación y métricas de desempeño del modelo
Construcción del flujo de trabajo predictivo
- Canalización integral: ingestión de datos, análisis y alertas
- Uso de plataformas en la nube o computación perimetral (edge computing) para el análisis en tiempo real
- Integración con sistemas existentes de gestión de mantenimiento asistido por computadora (CMMS) o planificación de recursos empresariales (ERP)
Modelado de modos de falla e índice de salud
- Predicción de modos específicos de falla
- Cálculo del tiempo útil restante (RUL)
- Desarrollo de paneles de control del estado de los activos
Sistemas de visualización y alertas
- Visualización de predicciones y tendencias
- Configuración de umbrales y creación de alertas
- Diseño de acciones concretas derivadas de la información obtenida para los operarios
Mejores prácticas y gestión de riesgos
- Superación de problemas de calidad de datos
- Ética y explicabilidad en los sistemas de IA industrial
- Gestión del cambio y adopción entre los equipos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento del equipamiento industrial y los flujos de trabajo de mantenimiento
- Familiaridad básica con conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia en sistemas de recopilación y monitoreo de datos
Público objetivo
- Ingenieros de mantenimiento
- Equipos de fiabilidad
- Gestores de operaciones
14 Horas