Inteligencia Artificial para el Mantenimiento Predictivo en la Industria

Presentación

En un entorno industrial anticipar fallos en equipos y optimizar los tiempos de intervención se ha convertido en un factor crítico para la rentabilidad y continuidad operativa. Este programa formativo proporciona los conocimientos fundamentales y las herramientas prácticas necesarias para desarrollar e implementar sistemas de mantenimiento predictivo basados en algoritmos de aprendizaje automático, análisis de datos y procesamiento de señales.

A lo largo del curso, los participantes aprenderán a aplicar técnicas de Machine Learning y Deep Learning para analizar datos de sensores, identificar patrones de degradación en maquinaria, y construir modelos predictivos que permitan programar mantenimientos antes de que ocurran fallos críticos.

Objetivos

• Comprender y aplicar los principios del aprendizaje automático para desarrollar estrategias de mantenimiento predictivo en entornos industriales reales.
• Desarrollar habilidades prácticas en la recolección, análisis y modelado de datos provenientes de sensores industriales, utilizando herramientas y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).
• Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos que permitan anticipar fallas y optimizar la operación de equipos críticos
• Integrar herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo en la visualización de resultados, automatización de reportes técnicos y mejora de procesos de análisis.

Dirigido a

Profesionales de mantenimiento, ingenieros y técnicos industriales que desean aplicar aprendizaje automático (Machine Learning) para anticipar fallas y mejorar la eficiencia operativa.

Contenido

1. Fundamentos de IA para Mantenimiento Predictivo en la Industria 4.0
   Se introducen los conceptos clave de la inteligencia artificial aplicada al mantenimiento industrial, incluyendo su rol en la transformación digital y cómo permite anticipar fallos antes de que ocurran.
2. Ingeniería de Características y Preprocesamiento de Datos Industriales
   Se enseña cómo preparar y transformar datos provenientes de sensores y equipos industriales para que sean útiles en modelos de IA, incluyendo limpieza, normalización y selección de variables relevantes.
3. Machine Learning Supervisado: Clasificación de Fallos y Predicción de Vida Útil (RUL)
   Se exploran algoritmos supervisados para identificar tipos de fallos y estimar la vida útil restante de componentes, mejorando la planificación del mantenimiento y reduciendo costos operativos.
4. Redes Neuronales
   Se estudian los fundamentos de las redes neuronales artificiales, su estructura y funcionamiento, y cómo se aplican en la detección de patrones complejos en datos industriales.
5. Deep Learning
   Se profundiza en arquitecturas avanzadas como redes convolucionales y recurrentes, que permiten analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la precisión en la predicción de fallos.
6. Casos de Estudio
   Se presentan ejemplos reales de aplicación de IA en mantenimiento predictivo en distintas industrias, permitiendo a los participantes conectar la teoría con la práctica y visualizar el impacto de estas tecnologías.

Expositores

Msc. Emil Emmanuel Cuadros Zegarra

Magister en Internet de las cosas por la UCSP, investigador de Robótica, Inteligencia Artificial, Sistemas Computacionales e Internet de las Cosas (IoT). Desarrollo de sistemas robóticos, aprendizaje de máquina y servicios de comunicación de máquinas. Participación en proyectos de investigación y aplicados en las áreas de machine Learning, robótica, control y automatización.

Metodología

El curso se dictará de manera virtual.

Requisitos de admisión

Conocimientos Básico de programación

Duración

08 sesiones.

Calendario

Inversión

• Inversión: S/ 350.00
• Descuento:
  • 5% de descuento corporativo (2 personas).
  • 10% de descuento corporativo (3 personas a más).
  • 5% de descuento para los Colegiados del Colegio de Ingenieros del Perú.
  • 5% de descuento para los miembros de la Cámara de Comercio e Industria de Arequipa.
  • 20% de descuento para antiguos alumnos UCSP.
• Cierre de inscripciones: 20 de marzo de 2026.

Certificación

Certificado digital otorgado por la Dirección de la Escuela de Postgrado y el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.

Organiza