Temario del curso
Desglose del Programa
Bloque 1: Cimientos de IA y Machine Learning
• Paradigmas fundamentales
• Clasificación de arquitecturas de modelos
• Ejemplos de éxito industrial
Bloque 2: Estrategias de Mantenimiento Predictivo
• Algoritmos para la detección de desviaciones
• Entrenamiento de modelos con datos etiquetados
• Lectura crítica de métricas de salida
Bloque 3: Mejora de la Eficiencia Productiva
• Diagnóstico de la Eficiencia Global de los Equipos (OEE)
• Localización de restricciones operativas
• Asignación inteligente de activos y recursos
Bloque 4: Analítica para el Control de Calidad
• Previsión de incidencias y no conformidades
• Auditoría de acciones correctivas y preventivas (CAPA)
• Modelado de vulnerabilidades operativas
Bloque 5: Hoja de Ruta de Transformación
• Diseño de la infraestructura de datos
• Gestión de fases y hitos del proyecto
• Cálculo del Retorno de Inversión (ROI)
Requerimientos
Contexto y Enfoque
El objetivo central es ofrecer una perspectiva ejecutiva y técnica sobre la integración de soluciones basadas en IA en la manufactura.
Está dirigido a organizaciones que buscan optimizar sus operaciones mediante el mantenimiento proactivo, la eficiencia productiva, el aseguramiento de calidad y la planificación de recursos, todo ello bajo la guía de especialistas certificados.
Opciones de impartición:
- Modalidad virtual guiada (capacidad de 1 a 10 asistencias)
- Modalidad in situ en las instalaciones del cliente (capacidad de 1 a 15 asistentes)
Competencias adquiridas al finalizar:
• Identificar escenarios operativos aptos para la automatización inteligente
• Realizar un diagnóstico del estado actual de los datos corporativos
• Utilizar modelos matemáticos para la predicción de variables industriales
• Estructurar un plan de adopción tecnológica por etapas
Extensión de la capacitación
El total del programa asciende a 21 horas (3 días con jornadas de 7 horas, incluyendo intervalos de descanso y refrigerio).
Perfiles de Participantes
• Especialistas en ingeniería de procesos
• Técnicos de mantenimiento
• Auditores y analistas de calidad
• Directores de planta y operaciones
• Departamentos de tecnología y transformación digital
