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Temario del curso

Introducción al mantenimiento predictivo

  • ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
  • Enfoques reactivos versus preventivos versus predictivos
  • Retorno de la inversión (ROI) en casos reales y estudios de caso industriales

Recopilación y preparación de datos

  • Sensores, IoT y registro de datos en entornos industriales
  • Limpieza y estructuración de datos para análisis
  • Datos de series temporales y etiquetado de fallos

Aprendizaje automático para mantenimiento predictivo

  • Visión general de los modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías)
  • Selección del modelo adecuado para la predicción de fallos en equipos
  • Entrenamiento, validación y métricas de rendimiento del modelo

Construcción del flujo de trabajo predictivo

  • Pipeline integral: ingestión de datos, análisis y alertas
  • Uso de plataformas en la nube o computación perimetral para el análisis en tiempo real
  • Integración con sistemas CMMS o ERP existentes

Modelado de modos de falla e índice de salud del activo

  • Predicción de modos específicos de falla
  • Cálculo de la vida útil restante (RUL, por sus siglas en inglés)
  • Desarrollo de dashboards para monitorear la salud del activo

Sistemas de visualización y alertas

  • Visualización de predicciones y tendencias
  • Definición de umbrales y creación de alertas
  • Diseño de acciones concretas derivadas de los insights para los operadores

Mejores prácticas y gestión de riesgos

  • Superación de problemas de calidad en los datos
  • Ética y explicabilidad en sistemas de IA industriales
  • Gestión del cambio y adopción por parte de los equipos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento del equipo industrial y de los flujos de trabajo de mantenimiento
  • Familiaridad básica con conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas de recopilación y monitoreo de datos

Público objetivo

  • Ingenieros de mantenimiento
  • Equipos de confiabilidad
  • Gerentes de operaciones
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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