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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

Número de participantes


Precio por participante

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