Aprendizaje de Máquinas en Confiabilidad y Mantenimiento Predictivo – AMCM
Aprendizaje de Máquinas en Confiabilidad y Mantenimiento Predictivo - AMCM
Duración:
16 hrs.
Idioma:
Español
Introducción
Este curso apunta a presentar, discutir, y entrenar profesionales en las técnicas de análisis de aprendizaje de máquinas y Big Data analytics en mantenimiento y confiabilidad, y así permitir el desarrollo y análisis de soluciones predictivas para la detección, diagnóstico y pronóstico de fallas en activos físicos. El curso usa el ecosistema de herramientas llamado DataBruin: un ambiente de programación gráfica basado en web y de acceso abierto para el desarrollo de soluciones predictivas en base a aprendizaje de máquinas en confiabilidad y mantenimiento. En DataBruin, los procedimientos de preparación y análisis de la data, su visualización y la implementación de soluciones predictivas se hace de una manera intuitiva de arrastrar y soltar bloques, lo cual ofrece una plataforma rápida de creación de soluciones de confiabilidad y mantenimiento predictivo, y sin la necesidad de implementar código.
Dirigido a
- Ingenieros e ingenieras con roles activos o interés en las áreas de integridad de equipos, confiabilidad y mantenimiento
- Es ideal para profesionales que buscan desarrollar sus competencias en Inteligencia Artificial, Big Data Analytics, y Digitalización, ya sea en el sector privado o público
- El curso está diseñado para atraer a aquellos en la industria que aspiran a innovar y optimizar procesos y activos físicos mediante el análisis de datos, aplicado a la confiabilidad, gestión y mantenimiento de activos
OBJETIVOS
- Entender la Integración de IoT, Big Data, y Inteligencia Artificial en confiabilidad y mantenimiento
- Mejorar la toma de decisiones basada en datos, mediante la aplicación de Inteligencia Artificial y Big Data en el contexto de confiabilidad y mantenimiento
- Capacitar en el procesamiento y manejo eficiente de la data en contextos de mantenimiento y confiabilidad.
- Desarrollar soluciones predictivas en base a Inteligencia Artificial (aprendizaje de máquinas)
- Interpretar las métricas que se usan en el desarrollo de soluciones predictivas en base a Inteligencia Artificial (aprendizaje de máquinas) así como también las métricas relacionadas a la calidad y rendimiento de la solución desarrollada
Habilidades a desarrollar
- Comprender los conceptos de identificación, diagnóstico y pronóstico de daños
- Comprender los conceptos de redes neuronales profundas
- Implementar redes neuronales profundas en problemas de análisis del estado de salud de activos físicos
- Aplicar las distintas metodologías para el procesamiento y la extracción de información en señales de vibración
- Diseñar, implementar y entrenar soluciones predictivas en base a redes neuronales profundas para solucionar problemas de diagnóstico de fallas
Temario
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