Programa del Curso

Introducción a la Mantenimiento Predictivo

  • ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
  • Enfoques predictivos vs. preventivos vs. reactivos
  • ROI real y estudios de casos industriales

Recolección y Preparación de Datos

  • Sensores, IoT y registro de datos en entornos industriales
  • Limpieza y estructuración de datos para el análisis
  • Series temporales y etiquetado de fallas

Modelos de Aprendizaje Automático para Mantenimiento Predictivo

  • Visión general de los modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, detección de anomalías)
  • Elección del modelo adecuado para la predicción de fallas de equipos
  • Entrenamiento, validación y métricas de rendimiento del modelo

Construcción del Flujo de Trabajo Predictivo

  • Flujo de trabajo completo: ingesta, análisis y alertas de datos
  • Uso de plataformas en la nube o cómputo en el borde para el análisis en tiempo real
  • Integración con sistemas existentes CMMS o ERP

Modelado del Índice de Salud y Modos de Falla

  • Predicción de modos específicos de fallas
  • Cálculo de Vida Útil Restante (RUL)
  • Desarrollo de tableros de salud del activo

Sistemas de Visualización y Alertas

  • Visualización de predicciones y tendencias
  • Establecimiento de umbrales y creación de alertas
  • Diseño de insights operativos útiles

Mejores Prácticas y Risk Management

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de equipos industriales y flujos de trabajo de mantenimiento
  • Conocimientos básicos sobre inteligencia artificial y conceptos de aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas de recolección y monitoreo de datos

Destinatarios

  • Ingenieros de mantenimiento
  • Equipos de confiabilidad
  • Gerentes de operaciones
 14 Horas

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