Temario del curso
Introducción a la IA en el control de calidad
- Visión general sobre el uso de la inteligencia artificial en los procesos de control de calidad industrial.
- Aplicaciones destacadas en inspección, detección de defectos y cumplimiento normativo.
- Ventajas e limitaciones de los sistemas de control de calidad basados en IA.
Recopilación y preparación de datos para el control de calidad
- Tipos de información empleada (imágenes, sensores, registros productivos).
- Etiquetado eficiente de conjuntos de imágenes mediante la herramienta LabelImg.
- Organización y estructura adecuada para el almacenamiento y entrenamiento de modelos.
Introducción a la visión por computadora aplicada al control de calidad
- Conceptos esenciales del procesamiento digital de imágenes con OpenCV.
- Técnicas básicas de preprocesamiento para imágenes obtenidas en fábricas.
- Identificación y extracción de rasgos visuales relevantes para el análisis posterior.
Aprendizaje automático para la detección de anomalías
- Construcción sencilla de clasificadores que permitan identificar posibles defectos.
- Implementación práctica de redes neuronales convolucionales (CNN).
- Uso del aprendizaje no supervisado con el fin de detectar patrones anómalos sin información previa.
Pronóstico del rendimiento productivo mediante modelos de IA
- Principios básicos sobre las técnicas de regresión estadística aplicables.
- Desarrollo práctico de algoritmos capaces de predecir el nivel esperado de producción.
- Evaluación continua y mejora iterativa del grado de exactitud de dichas predicciones.
Integración de sistemas basados en IA dentro de los procesos productivos
- Alternativas posibles para la implementación de modelos analíticos (entorno local o remoto).
- Diferencias clave entre soluciones de IA en el perímetro industrial frente a aquellas ejecutadas en la nube.
- Automatización eficaz de notificaciones y reportes de control de calidad necesarios.
Estudio de caso real y proyecto final práctico
- Creación completa de un prototipo funcional de inspección basado en IA.
- Entrenamiento y validación del sistema mediante conjuntos específicos de datos industriales.
- Exposición final del modelo desarrollado como solución viable para el control de calidad industrial.
Conclusión y recomendaciones para futuras implementaciones
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre procesos de fabricación o control de calidad.
- Experiencia previa con hojas de cálculo o sistemas digitales de registro de datos.
- Interés por los métodos de control de calidad basados en análisis de datos.
Público objetivo
- Especialistas en aseguramiento de calidad.
- Supervisores y responsables de producción.
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- 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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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