Objetivo General

Desarrollar competencias avanzadas en el uso de herramientas digitales, análisis de datos e inteligencia artificial aplicada a la gestión del mantenimiento predictivo.

Objetivos Específicos

         1. Comprender las bases teóricas y prácticas de las herramientas digitales.
         2. Aplicar técnicas de análisis de datos para la toma de decisiones.
         3. Integrar inteligencia artificial en procesos de mantenimiento predictivo.

Módulo 1

        Introducción a las Herramientas Digitales
        Aprendizaje Esperado: Adquirir un conocimiento básico sobre las herramientas digitales aplicadas al TPM.
      Contenidos:
        Definición y evolución de las herramientas digitales en el mantenimiento.
        Principales plataformas y software utilizados en la industria.
        Ventajas y desafíos de la digitalización del mantenimiento.
        Casos de éxito en la implementación de herramientas digitales.
        Tendencias futuras en tecnología digital para el mantenimiento.
        Actividad Práctica: Realizar una investigación en línea sobre una plataforma digital de mantenimiento, elaborando un informe sobre sus características y beneficios.

Módulo 2

        Análisis de Datos en Mantenimiento Predictivo
        Aprendizaje Esperado: Desarrollar habilidades para interpretar y analizar datos en contextos de mantenimiento predictivo.
      Contenidos:
        Introducción al análisis de datos: conceptos y terminología básica.
        Herramientas de análisis de datos: Excel, Python, R y Power BI.
        Métodos estadísticos aplicados a la predicción de fallas.
        Visualización de datos para la toma de decisiones efectivas.
        Estudios de caso: análisis de datos en mantenimiento predictivo.
        Actividad Práctica: Utilizar Power BI para crear un dashboard interactivo que permita visualizar datos de mantenimiento en tiempo real.

Módulo 3

        Fundamentos de la Inteligencia Artificial
        Aprendizaje Esperado: Comprender los conceptos básicos de inteligencia artificial y su aplicación en el mantenimiento.
      Contenidos:
        Historia y evolución de la inteligencia artificial.
        Principales técnicas de inteligencia artificial: machine learning y deep learning.
        Aplicaciones de inteligencia artificial en la industria del mantenimiento.
        Desafíos éticos y de seguridad en la implementación de IA.
        Casos de estudio: éxito de la IA en mantenimiento predictivo.
        Actividad Práctica: Diseñar un modelo simple de machine learning utilizando una plataforma en línea, aplicando datos de mantenimiento reales.

Módulo 4

        Integración de IA en el Mantenimiento Predictivo
        Aprendizaje Esperado: Integrar técnicas de inteligencia artificial en procesos de mantenimiento predictivo para optimizar resultados.
      Contenidos:
        Proceso de integración de IA en sistemas existentes de mantenimiento.
        Optimización de procesos a través de algoritmos de IA.
        Automatización de la detección de fallos mediante IA.
        Evaluación de resultados y ajuste de modelos predictivos.
        Impacto de la IA en la eficiencia operativa y reducción de costos.
        Actividad Práctica: Crear un algoritmo básico que prediga fallas en equipos utilizando datos históricos, evaluando su efectividad en un entorno simulado.

Módulo 5

        Implementación de Proyectos de IA en Mantenimiento
        Aprendizaje Esperado: Planificar y ejecutar proyectos de inteligencia artificial en el ámbito del mantenimiento predictivo.
      Contenidos:
        Fases de un proyecto de IA: planificación, ejecución y evaluación.
        Gestión de recursos y equipos en proyectos de IA.
        Herramientas de gestión de proyectos para IA en mantenimiento.
        Evaluación de riesgos y elaboración de estrategias de mitigación.
        Presentación de proyectos de IA a stakeholders y toma de decisiones.
        Actividad Práctica: Desarrollar un plan de proyecto para la implementación de IA en el mantenimiento de una planta industrial, considerando recursos y cronogramas.

Módulo 6

        Evaluación y Mejora Continua en Proyectos de IA
        Aprendizaje Esperado: Evaluar el impacto de proyectos de inteligencia artificial y promover la mejora continua en mantenimiento.
      Contenidos:
        Métodos de evaluación de efectividad en proyectos de IA.
        Análisis de resultados y retroalimentación para la mejora continua.
        Técnicas de actualización y mejora de modelos predictivos.
        Cultura organizacional y su influencia en la adopción de IA.
        Tendencias futuras en IA y su impacto en el mantenimiento.
        Actividad Práctica: Realizar una evaluación completa de un proyecto de IA en mantenimiento, proponiendo mejoras basadas en los resultados obtenidos y retroalimentación de usuarios.