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Temario del curso

Introducción a la IA generativa

  • Descripción general de la IA en la manufactura
  • Principios de la IA generativa
  • Aplicaciones del mundo real y estudios de caso

Optimización del diseño con IA generativa

  • Uso de la IA para el diseño y desarrollo de productos
  • Estudio de caso: diseño generativo en la práctica
  • Fomento de la creatividad y la innovación en el diseño de productos

Mantenimiento predictivo

  • Implementación de IA para la previsión del mantenimiento de equipos
  • Taller: construcción de un modelo de mantenimiento predictivo
  • Reducción del tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento con IA

Mejora del control de calidad

  • Aplicación de la IA en los procesos de aseguramiento de la calidad
  • Ejercicio: detección y análisis de defectos impulsada por IA
  • Mejora de la calidad del producto con algoritmos de aprendizaje automático

Análisis de datos y toma de decisiones

  • Interpretación de las perspectivas generadas por la IA para la mejora de la producción
  • Actividad grupal: escenarios de toma de decisiones basadas en datos
  • Uso de la visualización de datos para comprender mejor las salidas de la IA

Integración de la IA en los sistemas de manufactura

  • Estrategias para adoptar la IA en los flujos de trabajo de manufactura existentes
  • Panel de discusión: superación de desafíos en la integración de IA
  • Mejores prácticas para implementar IA en entornos de manufactura

Tendencias futuras en la IA para la manufactura

  • Exploración de tecnologías emergentes y su impacto potencial
  • Sesión interactiva: preparación para el futuro de la IA en la manufactura
  • Anticiparse a las tendencias con el aprendizaje continuo en IA

Sesiones prácticas

  • Proyectos prácticos utilizando herramientas de IA generativa
  • Revisiones entre pares y presentaciones grupales
  • Proyecto final: desarrollo de una estrategia integral de IA para un escenario de manufactura

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Antecedentes en ingeniería de manufactura o mejora de procesos
  • Familiaridad con conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de manufactura
  • Especialistas en mejora de procesos
  • Desarrolladores de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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