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Programa del Curso
Introducción a la Mantenimiento Predictivo
- ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
- Enfoques predictivos vs. preventivos vs. reactivos
- ROI real y estudios de casos industriales
Recolección y Preparación de Datos
- Sensores, IoT y registro de datos en entornos industriales
- Limpieza y estructuración de datos para el análisis
- Series temporales y etiquetado de fallas
Modelos de Aprendizaje Automático para Mantenimiento Predictivo
- Visión general de los modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías)
- Elección del modelo adecuado para la predicción de fallas de equipos
- Entrenamiento, validación y métricas de rendimiento del modelo
Construcción del Flujo de Trabajo Predictivo
- Flujo de trabajo completo: ingesta, análisis y alertas de datos
- Uso de plataformas en la nube o cómputo en el borde para el análisis en tiempo real
- Integración con sistemas existentes CMMS o ERP
Modelado del Índice de Salud y Modos de Falla
- Predicción de modos específicos de fallas
- Cálculo de Vida Útil Restante (RUL)
- Desarrollo de tableros de salud del activo
Sistemas de Visualización y Alertas
- Visualización de predicciones y tendencias
- Establecimiento de umbrales y creación de alertas
- Diseño de insights operativos útiles
Mejores Prácticas y Risk Management
- Superar problemas de calidad de datos
- Ética y explicabilidad en sistemas industriales de IA
- Gestión del cambio y adopción entre equipos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de equipos industriales y flujos de trabajo de mantenimiento
- Conocimientos básicos sobre inteligencia artificial y conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con sistemas de recolección y monitoreo de datos
Destinatarios
- Ingenieros de mantenimiento
- Equipos de confiabilidad
- Gerentes de operaciones
14 Horas