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Temario del curso
Introducción a la IA en la manufactura
- Tendencias en la manufactura inteligente e Industria 4.0
- Descripción general de casos de uso de IA en las operaciones
- Métricas clave de rendimiento e indicadores clave de desempeño (KPI)
Recopilación y preparación de datos
- Fuentes de datos manufactureros (sensores, PLC, MES)
- Limpieza y formato de datos de series temporales
- Uso de Pandas y Jupyter para el preprocesamiento
Análisis descriptivo y diagnóstico
- Exploración y visualización de datos
- Análisis de correlación e identificación de la causa raíz
- Tableros personalizados con Power BI
Aprendizaje automático para la optimización de procesos
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Agrupamiento para el descubrimiento de patrones
- Regresión y clasificación para la predicción
IA para mantenimiento predictivo y calidad
- Detección de anomalías y alertas predictivas
- Modelos de predicción de fallos
- Mejora de la calidad del producto mediante insights de los modelos
Análisis en tiempo real y bucles de retroalimentación
- Datos transmitidos (streaming) y procesamiento en tiempo real
- Integración con sistemas SCADA/MES
- Retroalimentación para ajustes automáticos del proceso
Estudio de caso y proyecto final
- Análisis práctico de conjuntos de datos del mundo real
- Diseño y validación de un modelo de optimización
- Presentación final del plan de mejora impulsado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los procesos manufactureros o la gestión de operaciones
- Experiencia con análisis de datos o informes basados en Excel
- Conocimiento básico de programación o scripting
Público objetivo
- Ingenieros de procesos
- Supervisores de planta
- Profesionales de Lean Six Sigma
21 Horas