Programa del Curso

Introducción a la IA en Control de Calidad

  • Visión general de la IA en los procesos de calidad de fabricación
  • Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento
  • Ventajas y limitaciones del control de calidad impulsado por IA

Recopilación y Preparación de Datos de Calidad

  • Tipos de datos utilizados en QC (imágenes, sensores, registros de producción)
  • Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg
  • Almacenamiento y estructura de datos para entrenar modelos

Introducción a Computer Vision para QC

  • Conceptos básicos del procesamiento de imágenes con OpenCV
  • Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales
  • Extracción de características visuales para análisis

Detección de Anomalías con Machine Learning

  • Entrenamiento de clasificadores simples para la detección de defectos
  • Uso de redes neuronales convolucionales (CNNs)
  • Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías

Mejora del Rendimiento Forecasting con Modelos AI

  • Introducción a las técnicas de regresión
  • Construcción de modelos para pronosticar el rendimiento de producción
  • Evaluación y mejora de la precisión predictiva

Integración de IA con Sistemas de Producción

  • Opciones de implementación para modelos de inspección
  • Edge AI vs. análisis basado en la nube
  • Automatización de alertas y informes de calidad

Estudio de Caso Práctico y Proyecto Final

  • Desarrollo de un prototipo de inspección AI end-to-end
  • Entrenamiento y prueba con conjuntos de datos QA de muestra
  • Presentación de una solución funcional de control de calidad impulsada por IA

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Comprender procesos básicos de fabricación o QA (Control de Calidad)
  • Familiaridad con hojas de cálculo u otros formatos digitales de informes
  • Interés en métodos de control de calidad basados en datos

Participantes

  • Especialistas en control de calidad
  • Líderes de producción
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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