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Temario del curso

Introducción al mantenimiento predictivo

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

Recopilación y preparación de datos

  • Sensores, IoT y registro de datos en entornos industriales
  • Limpieza y estructuración de datos para su análisis
  • Datos de series temporales y etiquetado de fallas

Aprendizaje automático para mantenimiento predictivo

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

Desarrollo del flujo de trabajo predictivo

  • Pipeline integral: ingestión de datos, análisis y generación de alertas
  • Uso de plataformas en la nube o computación perimetral para el análisis en tiempo real
  • Integración con sistemas CMMS o ERP existentes

Modelado de modos de falla e índice de salud del equipo

  • Predicción de modos específicos de falla
  • Cálculo de la vida útil restante (RUL)
  • Desarrollo de tableros de control para el estado del activo

Sistemas de visualización y alertas

  • Visualización de predicciones y tendencias
  • Configuración de umbrales y creación de alertas
  • Diseño de recomendaciones concretas para los operadores

Mejores prácticas y gestión de riesgos

  • Superación de problemas relacionados con la calidad de los datos
  • Ética y explicabilidad en sistemas de inteligencia artificial industrial
  • Gestión del cambio y adopción entre 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 con sistemas de recopilación y monitoreo de datos

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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