Programa de Especialización en Inteligencia Artificial Aplicado al Mantenimiento

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Programa de Especialización en Inteligencia Artificial Aplicado al Mantenimiento

El Programa de Especialización en Inteligencia Artificial Aplicado al Mantenimiento ha sido diseñado para formar profesionales capaces de integrar analítica de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial en la gestión estratégica del mantenimiento industrial. A través de una formación práctica y orientada a la aplicación real, los participantes fortalecerán sus competencias en análisis de datos con Python, desarrollo de modelos predictivos para detección de fallas, identificación de anomalías, segmentación de activos y construcción de dashboards ejecutivos para la toma de decisiones. Asimismo, aplicarán metodologías de mantenimiento predictivo y analítica avanzada basadas en datos operativos, contribuyendo a mejorar la confiabilidad, disponibilidad y desempeño de los activos industriales. Al finalizar el programa, estarán preparados para liderar iniciativas de transformación digital, optimización del mantenimiento y gestión inteligente de activos en organizaciones de diversos sectores productivos.

Expertos que te guiarán al éxito

Mg. Ing. Erick Falero - Especialista en Inteligencia Artificial Aplicada al Mantenimiento | Ciencia de Datos y Confiabilidad de Activos. Con más de 15 años de experiencia en mantenimiento industrial, confiabilidad y optimización de activos en sectores como consumo masivo, Oil & Gas, minería, construcción y generación de energía, el Ing. Erick Falero ha liderado estrategias de mantenimiento basadas en datos en empresas como Alicorp, National Oilwell Varco (NOV), Odebrecht y Gloria. Su experiencia se centra en la implementación de mantenimiento predictivo, automatización industrial y analítica avanzada para la mejora del desempeño operativo y la reducción de costos de mantenimiento. Es Ingeniero Mecánico-Eléctrico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) y cuenta con una especialización internacional en Ingeniería de Mantenimiento, una especialización en Gestión de Activos y una especialización en Ciencia de Datos Aplicada al Mantenimiento Predictivo. Además, posee experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning, redes neuronales y análisis predictivo utilizando Python, así como en el uso de herramientas como Power BI, SAP y plataformas de gestión de mantenimiento. Su trayectoria incluye la implementación de metodologías de confiabilidad, mantenimiento basado en condición y soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la gestión de activos. Actualmente combina su experiencia en mantenimiento, ciencia de datos y transformación digital para capacitar a profesionales en el uso de tecnologías avanzadas orientadas al mantenimiento inteligente y la Industria 4.0.

Plan de estudio que transformará tu carrera

1. Inteligencia Artificial Aplicada al Mantenimiento

Transformación digital e Industria 4.0
Inteligencia Artificial aplicada al mantenimiento
Mantenimiento predictivo y prescriptivo
Analítica de datos para optimización de activo
Casos de aplicación en la industria

2. Gestión de Mantenimiento, Confiabilidad y Desempeño de Activos

Tipos de mantenimiento: correctivo, preventivo, predictivo y basado en condición
Criticidad de equipos y análisis de fallas
RCM (Reliability Centered Maintenance)
MTBF, MTTR, disponibilidad, confiabilidad y mantenibilidad
OEE y análisis costos de mantenimiento.

3. Python para Análisis de Datos Industriales

Introducción a Python
Configuración del entorno de trabajo con Jupyter Notebook
Variables, tipos de datos y estructuras básicas
Funciones y librerías para análisis de datos
Aplicaciones en Python entornos industriale

4. Lectura, Exploración y Manipulación de Datos con Pandas

Lectura de archivos Excel y CSV
Manejo de DataFrames
Exploración inicial de datos
Selección, filtrado y ordenamiento de información
Validación de calidad de datos industriales

5. Limpieza, Transformación y Preparación de Datos para Mantenimiento

Tratamiento de valores nulos y duplicados
Corrección de errores y estandarización de datos
Conversión de tipos de datos
Creación de variables derivadas
Preparación de bases históricas de mantenimiento

6. Análisis Exploratorio de Datos Aplicado al Mantenimiento

Estadística descriptiva aplicada al mantenimiento
Histogramas, boxplots y gráficos de dispersión
Correlaciones y tendencias operativas
Identificación de patrones y anomalías
Interpretación de datos para la toma de decisiones

7. Fundamentos de Machine Learning para Problemas Industriales

Conceptos fundamentales de Machine Learning
Aprendizaje supervisado y no supervisado
Variables predictoras y objetivo
Entrenamiento y validación de modelos
Casos de uso en mantenimiento

8. Modelos Predictivos de Regresión para Mantenimiento

Regresión lineal aplicada al mantenimiento
Predicción de variables operativas
Predicción de fallas y comportamiento de activos
Implementación con Scikit-Learn
Interpretación técnica de resultado

9. Evaluación de Modelos Predictivos e Interpretación Técnica

Evaluación mediante MAE, MSE, RMSE y R²
Comparación entre valores reales y predichos
Interpretación técnica de errores.
Evaluación de desempeño de modelos
Aplicaciones en mantenimiento predictivo

10. Machine Learning para Clasificación de Condición de Equipos

Regresión logística
Árboles de decisión
Random Forest
K-Nearest Neighbors (KNN)
Support Vector Machine (SVM)
Clasificación de estados operativos

11. Evaluación de Modelos de Clasificación para Detección de Fallas

Matriz de confusión
Accuracy, Precision y Recall
F1-Score
ROC-AUC
Interpretación de falsos positivos y falsos negativos
Optimización de modelos de clasificación

12. Segmentación de Equipos y Detección Inteligente de Anomalías

K-Means y DBSCAN
Isolation Forest
Local Outlier Factor
One-Class SVM
PCA aplicado a detección de anomalías
Priorización de inspecciones y monitoreo predictivo

13. Dashboards Inteligentes y Aplicaciones para Mantenimiento Predictivo

Dashboards interactivos con Dash
KPIs de mantenimiento: MTBF, MTTR, Disponibilidad y OEE
Dashboards ejecutivos en Power BI
Introducción a interfaces gráficas con Tkinter

14. Proyecto Final de Inteligencia Artificial Aplicada al Mantenimiento

Integración de datos, modelos predictivos y dashboards
Desarrollo de un caso aplicado de mantenimiento predictivo
Presentación de resultados y recomendaciones
Sustentación del proyecto final

Potencia tu carrera y obtén la Certificación como Especialista en Inteligencia Artificial Aplicado al Mantenimiento emitido por Innova®.

Obtén un Certificado por haber completado el curso: Programa de Especialización en Inteligencia Artificial Aplicada al Mantenimiento, respaldada por el PMI®.

El Programa otorga un total de 53 PDU’s.

¿Qué aprenderás en la formación? Aprenderás a:

Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial, Machine Learning y analítica de datos aplicados al mantenimiento industrial.
Analizar información operativa utilizando Python y herramientas especializadas para la preparación, limpieza y exploración de datos.
Desarrollar modelos predictivos orientados a la detección temprana de fallas y optimización del desempeño de activos.
Aplicar algoritmos de clasificación, segmentación y detección de anomalías para mejorar la confiabilidad y disponibilidad de equipos.
Diseñar dashboards ejecutivos e indicadores de mantenimiento mediante Dash y Power BI para apoyar la toma de decisiones.
Integrar herramientas de Inteligencia Artificial en proyectos de mantenimiento predictivo y transformación digital de activos industriales.

Además. ¿Qué obtendrás al inscribirte?

Certificación reconocida y valorada por las principales empresas e instituciones del sector.
Acceso a material exclusivo y actualizado.
Podrás conectar y crecer con otros líderes y expertos del sector.
Aprende de docentes especialistas destacados con amplia experiencia en el sector.
Aprendizaje a través de la experiencia con nuestra metodología Innova® Learning.
Vas a acceder a formación exclusiva en habilidades clave y Liderazgo ejecutivo.
Tendrás acceso a oportunidades exclusivas de empleo.

Queremos asegurarnos de que tengas la mejor experiencia, esta formación es solo para ti si cumples este perfil:

El programa está dirigido a ingenieros, supervisores, planners, analistas, especialistas y profesionales vinculados a las áreas de mantenimiento, confiabilidad, gestión de activos, operaciones, producción y transformación digital en sectores como minería, energía, manufactura, hidrocarburos, infraestructura e industria en general.
Asimismo, está orientado a profesionales interesados en desarrollar competencias en analítica de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicadas a la optimización del mantenimiento y la gestión eficiente de activos industriales.

Inversión total: S/ 2,190.00

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