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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