IA 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.
• Visión general de los casos de uso de la IA en operaciones.
• Métricas de rendimiento clave e indicadores clave de rendimiento (KPI).

Recopilación y preparación de datos

• Fuentes de datos de fabricación (sensores, PLC, MES).
• Limpieza y formato 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.
• Cuadros de mando personalizados con Power BI.

Aprendizaje automático para la optimización de procesos

• Aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Agrupamiento (clustering) para el descubrimiento de patrones.
• Regresión y clasificación para la predicción.

IA para el mantenimiento predictivo y la calidad

• Detección de anomalías y alertas predictivas.
• Modelos de predicción de fallos.
• Mejora de la calidad del producto a través de los insights del modelo.

Analítica en tiempo real y bucles de retroalimentación

• Datos en streaming y procesamiento en tiempo real.
• Integración con sistemas SCADA/MES.
• Retroalimentación para ajustes automáticos del proceso.

Caso de estudio 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 basado en IA.

Resumen y próximos pasos