Convierta datos reales de planta en decisiones de mantenimiento fiables, aprendiendo a interpretar y validar modelos de Machine Learning en escenarios industriales prácticos. Este programa te prepara con los fundamentos necesarios para desarrollar posteriormente programas avanzados de PdM con algoritmos y soluciones Machine Learning y Deep Learning.
Desarrollamos ingenieros capaces de anticipar fallos, interpretar datos industriales y liderar estrategias de mantenimiento predictivo basadas en Inteligencia Artificial y Machine Learning, mediante un modelo de formación diseñado para convertirlos en analistas y tomadores de decisiones expertos en mantenimiento.
Llevamos la Inteligencia Artificial al mantenimiento predictivo de forma práctica y rigurosa, permitiendo a los profesionales trabajar con modelos avanzados en escenarios reales de planta sin programar y sin complejidad matemática innecesaria, enfocándose en lo que realmente importa: tomar mejores decisiones.
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.
El curso esencial de Mantenimiento Predictivo con Machine Learning (PdM con ML) está diseñado para proporcionar a ingenieros y responsables de gestión una visión aplicada de cómo los datos industriales y la inteligencia artificial pueden transformar la gestión de activos y la toma de decisiones de mantenimiento.
A lo largo de tres talleres secuenciales, el participante desarrolla una comprensión progresiva del ciclo de analítica predictiva: caracterizar el comportamiento de los activos a partir de los datos, modelar la evolución de su degradación y detectar y clasificar condiciones anómalas en operación. El recorrido conecta los fundamentos analíticos con situaciones reales de ingeniería, poniendo el foco en la interpretación de resultados y en su utilidad para la gestión de la confiabilidad y el desempeño de los equipos.
El enfoque es práctico, industrial y orientado a la toma de decisiones. Cada sesión trabaja con datos reales de bombas centrífugas y utiliza Google Colab y Python como entorno de experimentación, permitiendo concentrar el aprendizaje en los conceptos, los modelos y su aplicación al mantenimiento, sin que la infraestructura tecnológica constituya una barrera.
Más que aprender algoritmos de forma aislada, el curso busca desarrollar la capacidad de entender qué información aportan los datos, qué puede predecirse con Machine Learning y cómo convertir esas predicciones en conocimiento útil para anticipar fallas y mejorar las estrategias de mantenimiento.
El curso busca desarrollar una comprensión integral del mantenimiento predictivo basado en datos, integrando tres perspectivas complementarias: el pensamiento técnico, la analítica de datos y la comprensión fenomenológica del fallo.
Al finalizar el curso, el participante será capaz de:
La metodología se estructura en una secuencia progresiva, desde la comprensión del dato industrial hasta la aplicación de modelos predictivos para la detección de fallas.
1. Exploración de datos
Análisis, limpieza y visualización de datos operativos para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes.
2. Modelamiento predictivo
Construcción de modelos de regresión lineal y Random Forest para representar la degradación y estimar su evolución.
3. Diagnóstico y clasificación
Aplicación de modelos de clasificación para detectar anomalías, distinguir estados operativos y anticipar condiciones de falla.
Cada taller combina fundamentos conceptuales, demostración técnica y aplicación práctica sobre datos industriales reales, conectando el análisis de datos con la interpretación de fenómenos de degradación y la toma de decisiones de mantenimiento.
“De la estrategia al piloto escalable”
“Aprender a ver los datos”
“Aprender a predecir la evolución de la falla”
“Aprender a detectar y clasificar fallas en operación”
Hector René Alvarez Laverde. Licenciado en Matemáticas. Maestría en Estadística aplicada. Maestría en Dirección de Producción. Doctor (Ph.D) en Ingeniería Industrial (Ciencia de datos aplicada a la industria) por la Universidad Politécnica de Cataluña. Recibió entrenamiento como científico de datos industriales en la empresa Fuji Xerox de Japón. Certificado como Seis Sigma nivel Master. Formador experto en RAM 4.0 y RCM. Ha desarrollado proyectos de ciencia de datos en sectores como industria petrolera, siderúrgica, alimentación, bebidas, cosmética, cuidado personal, papel, automotriz, química y tecnología.
Humberto Alvarez Laverde. Ingeniero Mecánico. MBA por el IESE Business School. Formación avanzada en electrónica. Graduado en Dirección Industrial en el Instituto Asia Bunka Kaikan de Tokio. Instructor internacional TPM. Certificado en Gestión de Proyectos de Innovación Tecnológica por la Universidad de Texas A&M. Formado en tecnologías de mantenimiento con la Comisión Internacional de Energía de Naciones Unidas. Ex director de formación de la Asociación Española de Mantenimiento. Dilatada carrera profesional como ingeniero, directivo y consultor industrial.
Solicita mayor información en el siguiente enlace. Este programa lo podemos impartir para el equipo de ingenieros de su empresa en forma presencial y en sus instalaciones. Consúltenos alternativas.
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