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Temario del curso
Introducción a la IA en la Manufactura
- Tendencias en la manufactura inteligente y la Industria 4.0
- Descripción general de casos de uso de la IA en operaciones
- Métricas clave de desempeño e indicadores clave de rendimiento (KPI)
Recopilación y Preparación de Datos
- Fuentes de datos de manufactura (sensores, PLC, MES)
- Limpieza y formato de datos de serie temporal
- Uso de Pandas y Jupyter para el procesamiento previo
Análisis Descriptivo y Diagnóstico
- Exploración y visualización de datos
- Análisis de correlación e identificación de causas raíz
- Dashboards personalizados con Power BI
Aprendizaje Automático para la Optimización de Procesos
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Agrupamiento para el descubrimiento de patrones
- Regresión y clasificación para la predicción
IA para Mantenimiento Predictivo y Calidad
- Detección de anomalías y alertas predictivas
- Modelos de predicción de fallas
- Mejora de la calidad del producto mediante información del modelo
Análisis en Tiempo Real y Bucles de Retroalimentación
- Procesamiento de datos en secuencia (streaming) y en tiempo real
- Integración con sistemas SCADA/MES
- Retroalimentación para ajustes automáticos del proceso
Estudio de Caso y Proyecto Final
- Análisis práctico de conjuntos de datos reales
- Diseño y validación de un modelo de optimización
- Presentación final del plan de mejora impulsado por IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de procesos de manufactura o gestión de operaciones
- Experiencia con análisis de datos o informes basados en Excel
- Familiaridad básica con programación o scripting
Público Objetivo
- Ingenieros de procesos
- Supervisores de planta
- Profesionales de Lean Six Sigma
21 Horas