Temario del curso
Introducción al mantenimiento predictivo
- ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
- Enfoques reactivos, preventivos y predictivos
- ROI en el mundo real y estudios de casos de la industria
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 fallos
Aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo
- Visión general de modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías)
- Selección del modelo adecuado para la predicción de fallos de equipos
- Entrenamiento, validación y métricas de rendimiento del modelo
Construcción del flujo de trabajo predictivo
- Tubería integral: ingesta de datos, análisis y alertas
- Uso de plataformas en la nube o computación en el borde para el análisis en tiempo real
- Integración con sistemas CMMS o ERP existentes
Modelado de modos de fallo e índices de salud
- Predicción de modos de fallo específicos
- Cálculo de la vida útil restante (RUL)
- Desarrollo de paneles de control de salud de activos
Visualización y sistemas de alertas
- Visualización de predicciones y tendencias
- Establecimiento de umbrales y creación de alertas
- Diseño de información accionable para los operadores
Mejores prácticas y gestión de riesgos
- Superación de problemas de calidad de los datos
- Ética y explicabilidad en sistemas de IA industrial
- Gestión del cambio y adopción en los equipos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de equipos industriales y flujos de trabajo de mantenimiento.
- Familiaridad básica con los conceptos de IA y aprendizaje automático.
- Experiencia en sistemas de recopilación y monitorización de datos.
Público objetivo
- Ingenieros de mantenimiento.
- Equipos de fiabilidad.
- Directores de operaciones.
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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