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Temario del curso

Introducción al mantenimiento predictivo

  • ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
  • Enfoques reactivos vs. preventivos vs. predictivos
  • Retorno de la inversión (ROI) en casos del mundo real 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 el análisis
  • Datos de series temporales y etiquetado de fallas

Aprendizaje automático para mantenimiento predictivo

  • Resumen de modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías)
  • Selección del modelo adecuado para predecir fallas en el equipo
  • Entrenamiento del modelo, validación y métricas de rendimiento

Construcción del flujo de trabajo predictivo

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

Modelado de modos de falla e índice de salud

  • Predicción de modos de falla específicos
  • Cálculo del tiempo útil restante (RUL)
  • Desarrollo de paneles de control para la salud de los activos

Sistemas de visualización y alertas

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

Mejores prácticas y gestión de riesgos

  • Superación de problemas de calidad de datos
  • Ética y explicabilidad en sistemas de IA industrial
  • Gestión del cambio y adopción entre equipos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los equipos industriales y los flujos de trabajo de mantenimiento
  • Conocimientos básicos sobre 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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