Core Skills · Laboratorios Prácticos

Machine Learning aplicado al Mantenimiento Industrial

Transforme los datos de su planta en decisiones de mantenimiento basadas en evidencia. Desarrolle las competencias para interpretar, validar y aplicar Machine Learning al mantenimiento predictivo en situaciones industriales reales.

4 Laboratorios

Casos reales de planta

No-Code

Sin necesidad de programar

2-4 Días

Formato intensivo

Transversal

Aplicable a tu industria

Punto de partida

Hoy muchas organizaciones están incorporando inteligencia artificial en mantenimiento sin entender realmente qué hay detrás de los modelos predictivos. Se generan dashboards, alertas y “scores de salud” que parecen útiles, pero que en muchos casos no son interpretables ni confiables para la toma de decisiones en planta.

El resultado es una brecha crítica: se dispone de datos y algoritmos, pero no de criterio técnico para validar si un modelo realmente anticipa fallos, si está sobreajustado o si está generando falsas señales que pueden llevar a decisiones incorrectas.

Objetivo del entrenamiento

Este programa tiene como objetivo desarrollar criterio técnico en Machine Learning aplicado a mantenimiento industrial, de forma que el participante pueda entender, interpretar y evaluar modelos predictivos utilizados en entornos reales de planta.

Aprenderá cómo los datos se transforman en variables predictivas, cómo funcionan los principales algoritmos y qué métricas determinan si un modelo es fiable. El foco no está en programar modelos complejos, sino en saber cuándo un modelo es válido y qué alternativa utilizar según el objetivo operativo.

Contenido del programa

Cinco pilares para dominar el criterio técnico detrás de los algoritmos.

1. Arquitectura del PdM

Comprenda la arquitectura completa del Mantenimiento Predictivo (PdM), entendiendo cómo se integran los datos, los modelos analíticos y la toma de decisiones en un sistema industrial basado en Machine Learning.

2. Preparación de Datos

Profundice en la fase crítica de preparación: depuración, tratamiento de inconsistencias, calidad de la información e ingeniería de características (Feature Engineering) aplicada a variables de mantenimiento y patrones de fallo.

3. Algoritmos Esenciales

Analice los algoritmos esenciales de la industria, comprendiendo su lógica, ventajas y limitaciones. Regresión Logística, Árboles, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM), KNN y Clustering.

4. Simulación en Entornos Reales

Trabaje en entornos de simulación con datos reales de planta, donde podrá ejecutar modelos, comparar resultados, ajustar parámetros y evaluar el comportamiento de diferentes enfoques predictivos.

5. Toma de Decisiones

Desarrolle competencias prácticas para interpretar resultados de predicción y convertirlos en decisiones de mantenimiento fiables, definiendo acciones en función del riesgo y la criticidad del activo.

Laboratorios prácticos incluidos

Cada laboratorio utiliza un activo industrial diferente y algoritmos específicos.

Laboratorio 1

Predicción Temprana de Fallas: Construyendo el Primer Clasificador

Activo: Bomba centrífuga hidráulica utilizada en sistemas industriales de transporte de fluidos. Objetivo: Generar una probabilidad de falla en tiempo real que permita emitir alertas tempranas al personal de mantenimiento y reducir la ocurrencia de fallos inesperados.

Regresión Logística Árbol de Decisión Random Forest SVM

Laboratorio 2

Ingeniería de Alertas Predictivas: Minimizando Falsas Alarmas

Activo: Compresor de tornillo industrial utilizado en sistemas de aire comprimido. Objetivo: Comparar diferentes modelos de clasificación evaluando métricas como precisión, recall, F1-score y curvas ROC, analizando cómo los errores afectan los costos y la disponibilidad.

Regresión Logística Random Forest Gradient Boosting XGBoost

Laboratorio 3

Pronóstico de Vida Útil Remanente (RUL): ¿Cuánto Tiempo le Queda?

Activo: Rodamientos de un compresor de tornillo sometidos a degradación progresiva. Objetivo: Estimar la Vida Útil Remanente (RUL) del activo para apoyar la planificación de mantenimiento basada en condición.

Regresión Lineal Random Forest Regressor Gradient Boosting Regressor XGBoost Regressor

Laboratorio 4

Vigilancia Inteligente: Detección Temprana de Anomalías

Activo: Intercambiador de calor industrial operando bajo condiciones variables de proceso. Objetivo: Detectar comportamientos anormales en el activo, aun cuando no existan registros históricos de fallas.

Isolation Forest Local Outlier Factor (LOF) One-Class SVM K-Means

Metodología

El programa se desarrolla en formato intensivo de dos días, disponible en modalidad presencial o en formato online para empresas.

La formación se basa en laboratorios prácticos con datos reales de planta preparados específicamente para simular situaciones industriales. Cada participante trabaja en su propio entorno digital, ejecutando modelos de Machine Learning y analizando sus resultados.

El objetivo es desarrollar criterio técnico a través de la práctica, no de la teoría.

Dirigido a

Este programa está diseñado para profesionales de mantenimiento, confiabilidad, ingeniería de mantenimiento, digitalización industrial y responsables de proyectos de transformación digital.

Especialmente indicado para:

Jefes de mantenimiento
Ingenieros de planta
Especialistas en confiabilidad
Líderes técnicos que necesitan validar modelos de IA

Resultados del aprendizaje

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

Interpretar modelos de Machine Learning aplicados a mantenimiento industrial.
Evaluar la calidad y fiabilidad de un modelo predictivo.
Identificar problemas como overfitting o baja generalización.
Comparar algoritmos según el tipo de problema de mantenimiento.
Tomar decisiones informadas sobre el uso de modelos en planta.

Instructores

Hector René Alvarez Laverde

Licenciado en Matemáticas. Maestría en Estadística aplicada y Dirección de Producción. Doctor (Ph.D) en Ingeniería Industrial (Ciencia de datos aplicada a la industria) por la UPC. Entrenado en Fuji Xerox de Japón. Certificado Seis Sigma Master. Formador experto en RAM 4.0 y RCM.

Humberto Alvarez Laverde

Ingeniero Mecánico. MBA por el IESE Business School. Graduado en Dirección Industrial en Tokio. Instructor internacional TPM. Certificado en Gestión de Proyectos de Innovación Tecnológica por Texas A&M. Ex director de formación de la Asociación Española de Mantenimiento.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Necesito saber programación para este curso?

No es necesario ser programador. Se introducen los conceptos básicos necesarios para trabajar con herramientas de Machine Learning de forma guiada. El proceso de enseñanza se realiza a través de laboratorios con herramientas digitales de ejecución de algoritmos.

¿Es un curso teórico con pesada matemática o programación?

Es un curso altamente práctico basado en laboratorios con datos reales de planta y simulaciones de escenarios industriales. Las soluciones que emplearemos son "no-code" y no emplearemos el tiempo de formación para estudiar tediosos modelos matemáticos. Sin embargo, esto no implica perder el rigor científico que respaldan los algoritmos.

¿Qué herramientas se utilizan?

Se utilizan entornos de laboratorio de Machine Learning (como Orange Data Mining, Knime u otros entornos guiados) diseñados para facilitar el aprendizaje aplicado.

¿Es aplicable a mi industria?

Sí. Los conceptos y modelos se trabajan desde una perspectiva transversal aplicable a distintos sectores industriales.

¿Qué diferencia este curso de otros cursos de IA?

Este curso no se centra en programación ni teoría matemática avanzada, sino en desarrollar criterio técnico para tomar decisiones reales de mantenimiento basadas en modelos de Machine Learning.

¿Está su organización preparada para tomar decisiones basadas en predicciones?

Solicite información sobre la realización de este programa en su empresa. Lo podemos impartir en cinco sesiones de tres horas en formato online en vivo.

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