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Temario del curso

Introducción al mantenimiento predictivo

  • ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
  • Enfoques reactivos, preventivos y predictivos
  • Retorno de la inversión (ROI) en el mundo real y estudios de caso por industria

Recopilación y preparación de datos

  • Sensores, Internet de las cosas (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 mantenimiento predictivo

  • Descripción general de los modelos de aprendizaje automático (regresión, clasificación y detección de anomalías)
  • Selección del modelo adecuado para predecir fallos en equipos
  • Entrenamiento, validación e indicadores de rendimiento de los modelos

Construcción del flujo de trabajo predictivo

  • Pipeline integral: ingestión de datos, análisis y alertas
  • Uso de plataformas en la nube o computación perimetral para el análisis en tiempo real
  • Integración con sistemas existentes de gestión de mantenimiento asistido por computadora (CMMS) o planificación de recursos empresariales (ERP)

Modelado de modos de fallo e índice de salud

  • Predicción de modos específicos de fallo
  • Cálculo de la vida útil restante (RUL, por sus siglas en inglés)
  • Desarrollo de paneles de control para la salud de los activos

Sistemas de visualización y alertas

  • Visualización de predicciones y tendencias
  • Configuración 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 datos
  • Ética y explicabilidad en sistemas industriales de IA
  • Gestión del cambio y adopción por parte de los equipos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de equipos industriales y flujos de trabajo de mantenimiento
  • Familiaridad básica con conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia en sistemas de recopilación y monitoreo de datos

Dirigido a:

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

Número de participantes


Precio por participante

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