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Temario del curso
Introducción al mantenimiento predictivo
- ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
- Enfoques reactivos, preventivos y predictivos.
- Retorno de inversión (ROI) en casos reales y estudios de la industria.
Recolección y preparación de datos
- Sensores, IoT y registro de datos en entornos industriales.
- Limpieza y estructuración de datos para su análisis.
- Datos de series temporales y etiquetado de fallas.
Aprendizaje automático para mantenimiento predictivo
- Panorama de modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías).
- Selección del modelo adecuado para predecir fallas en equipos.
- Entrenamiento y validación de modelos, así como métricas de rendimiento.
Construcción del flujo de trabajo predictivo
- Pipeline completo: ingestión de datos, análisis y alertas.
- Uso de plataformas en la nube o computación en el borde para análisis en tiempo real.
- Integración con sistemas CMMS o ERP existentes.
Modelado de modos de falla e índice de salud
- Predicción de modos específicos de falla.
- Cálculo de la vida útil restante (RUL).
- Desarrollo de paneles de control para monitorear la salud de los activos.
Sistemas de visualización y alertas
- Visualización de predicciones y tendencias.
- Configuración de umbrales y creación de alertas.
- Diseño de información accionable para los operadores.
Mejores prácticas y gestión de riesgos
- Superación de problemas relacionados con la calidad de los datos.
- Ética y explicabilidad en sistemas industriales de IA.
- Gestión del cambio y adopción entre equipos.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento de equipos industriales y flujos de trabajo de mantenimiento.
- Familiaridad básica con conceptos de IA y aprendizaje automático.
- Experiencia en sistemas de recolección y monitoreo de datos.
Público objetivo
- Ingenieros de mantenimiento.
- Equipos de confiabilidad.
- Gerentes de operaciones.
14 Horas