Inteligencia artificial para la optimización de procesos en operaciones de fabricación

Introducción a la IA en la fabricación

• Tendencias en la fabricación inteligente e Industria 4.0
• Resumen de casos de uso de la IA en operaciones
• Métricas clave de rendimiento e indicadores clave de desempeño (KPI)

Recopilación y preparación de datos

• Fuentes de datos de fabricación (sensores, PLC, MES)
• Limpieza y formateo de datos de series temporales
• Uso de Pandas y Jupyter para el preprocesamiento

Analítica descriptiva y diagnóstica

• Exploración y visualización de datos
• Análisis de correlación e identificación de causas raíz
• Paneles de control 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 predicción

IA para el mantenimiento predictivo y la calidad

• Detección de anomalías y alertas predictivas
• Modelos de predicción de fallas
• Mejora de la calidad del producto mediante información de modelos

Analítica en tiempo real y bucles de retroalimentación

• Datos en flujo y procesamiento en tiempo real
• Integración con sistemas SCADA/MES
• Retroalimentación para ajustes automáticos de procesos

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 de un plan de mejora impulsado por IA

Resumen y próximos pasos