Iniciación al Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial
De sensores a insights: una introducción práctica al PdM soportado por ML e IA
Si eres ingeniero de mantenimiento y quieres evolucionar hacia la inteligencia artificial aplicada, este es tu punto de partida.
Presentamos un curso fundamental de mantenimiento predictivo donde se entienden de forma clara los modelos de mantenimiento predictivo y proactivo, y el papel clave de los datos en la toma de decisiones industriales.
Una formación práctica y aplicada que introduce las bases necesarias para desarrollar competencias en inteligencia artificial, machine learning y análisis de datos en mantenimiento industrial.
Mantenimiento en la Era de la IA
El entorno industrial ya no se basa únicamente en alarmas y calendarios de mantenimiento. Hoy, los datos proporcionan información clave para la toma de decisiones, y la capacidad de interpretarlos marca la diferencia en el rendimiento operativo.
Sin embargo, muchos ingenieros de mantenimiento reconocen el potencial de la inteligencia artificial, pero no cuentan con una ruta clara para su aplicación en el día a día.
Este curso cubre ese vacío. No es un bootcamp para programadores, sino una formación diseñada específicamente para ingenieros de mantenimiento que buscan aplicar la inteligencia artificial y el mantenimiento predictivo de forma práctica en su entorno industrial.
¿Qué vas a aprender?
Primero, se comprenderán las diferencias clave entre mantenimiento predictivo, proactivo e inteligente, y cómo los modelos basados en datos permiten anticipar fallos a partir del comportamiento histórico de los activos.
Segundo, se introducen los conceptos fundamentales de machine learning y deep learning desde una perspectiva aplicada, centrada en la comprensión de los principales tipos de algoritmos utilizados en mantenimiento industrial, sin entrar en complejidad matemática innecesaria.
Tercero, se proporciona una hoja de ruta clara para continuar la formación y aplicar la inteligencia artificial en el entorno profesional, integrando estos conocimientos en la toma de decisiones de mantenimiento.
¿Porqué este programa es diferente?
Este programa está diseñado por y para ingenieros de mantenimiento. Su formato in-company permite adaptarlo a los equipos de profesionales de cada empresa en entornos industriales, trabajando sobre casos reales de sus propios activos y operaciones.
No se requiere experiencia en programación, únicamente conocimiento del entorno de mantenimiento y disposición para trabajar con datos desde una nueva perspectiva.
Al finalizar, se tendrá una comprensión clara de los principales enfoques del mantenimiento predictivo con inteligencia artificial, cómo iniciar proyectos piloto en planta y qué competencias son necesarias para evolucionar hacia modelos de mantenimiento basados en datos.
¿A quién va dirigido?
A ingenieros de mantenimiento, supervisores de planta y técnicos con experiencia que quieren dar el primer paso firme en inteligencia artificial. Si te suenan términos como machine learning o redes neuronales pero nunca los has aplicado, este curso es para ti. También si lideras equipos y necesitas entender qué pueden hacer hoy la IA y el análisis de datos.
Contenido del programa
Fundamentos y visión de la IA
- De la intuición a los datos: por qué el mantenimiento ya no puede basarse solo en la experiencia
- Diferencia clave: mantenimiento predictivo, proactivo e inteligente con ejemplos reales
- Qué son los datos importantes y cómo identificarlos en tu planta
- Introducción sin miedo a la inteligencia artificial: qué puede y qué no puede hacer hoy
- Machine learning para ingenieros: clasificación, regresión y clustering explicados con casos de fallos
- Deep learning: cuándo tiene sentido usarlo en mantenimiento
- Recorrido visual por los algoritmos existentes (árboles, redes neuronales, SVM, etc.) sin matemáticas pesadas
- Ejercicio grupal: identificar qué algoritmo usarías para un problema real de tu trabajo
De la teoría a la acción y plan de futuro
- Cómo construir un proyecto piloto de mantenimiento predictivo desde cero
- Errores comunes al empezar con IA (y cómo evitarlos)
- Datos, sensores y sistemas antiguos o existentes en tu planta: qué necesitas realmente antes de pensar en algoritmos
- Taller práctico sobre decisiones que debes tomar en un proyecto piloto.
- Hoja de ruta para desarrollar nuevas competencias en IA, machine learning y deep learning
- Estrategia para tu formación futura y profundizar en los métodos cuantitativos
- Recursos gratuitos y de bajo costo para seguir practicando
- Cierre con plan de acción personal. Análisis final
Beneficios clave del programa
Al finalizar el curso, los participantes diferenciarán qué problemas industriales son resolubles con inteligencia artificial y cuáles no, dominarán el lenguaje básico de los equipos de datos y contarán con una guía de aprendizaje continua sin caer en formaciones dispersas. Para la empresa, esto se traduce en ingenieros capaces de liderar pequeños proyectos de mantenimiento inteligente, reduciendo ensayos improductivos y acelerando la adopción de tecnologías predictivas con el talento ya disponible en planta.
Formador
Hector René Alvarez
Licenciado en Matemáticas. Maestría en Dirección de Producción. Doctor (Ph.D) en Ingeniería Industrial (Ciencia de datos aplicada a la industria) por la Universidad Politécnica de Cataluña. Recibió entrenamiento como científico de datos industriales en la empresa Fuji Xerox de Japón. Certificado como Seis Sigma nivel Master. Formador experto en RAM 4.0 y RCM. Ha desarrollado proyectos de ciencia de datos en sectores como industria petrolera, siderúrgica, alimentación, bebidas, cosmética, cuidado personal, papel, automotriz, química y tecnología.
Este programa puede ser impartido en formato «in company». Consúltenos