Curso de Mantenimiento predictivo industrial con IoT, Big Data e inteligencia artificial

Name: Mantenimiento predictivo industrial con IoT, Big Data e inteligencia artificial
Price: 260 EUR

Tecnologías y metodologías para anticipar fallos en planta con IoT, Big Data e IA. Reduce costes, mejora la disponibilidad y optimiza tus activos industriales.

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El mantenimiento predictivo industrial se ha convertido en un pilar estratégico dentro de la Industria 4.0, permitiendo a las organizaciones anticiparse a fallos, optimizar recursos y maximizar la disponibilidad de los activos. Este curso te introducirá en las metodologías, tecnologías y herramientas clave que están transformando el mantenimiento tradicional en un modelo inteligente basado en datos. A lo largo de la formación, aprenderás a aplicar técnicas de monitorización, análisis predictivo e integración de tecnologías como IoT, Big Data e Inteligencia Artificial en entornos industriales, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y aumentar la competitividad empresarial.

Dirigido a
- Profesionales de mantenimiento industrial que deseen actualizar sus competencias hacia entornos digitales.
- Ingenieros/as industriales, mecánicos o eléctricos interesados en la Industria 4.0.
- Responsables de producción, operaciones o planta que busquen optimizar la disponibilidad de activos.
- Técnicos/as de mantenimiento y automatización industrial.
- Profesionales vinculados a la transformación digital en entornos industriales.
- Analistas de datos o perfiles técnicos interesados en la aplicación del análisis predictivo en la industria.
¿Qué competencias vas a adquirir?

Aplicar técnicas y herramientas de mantenimiento predictivo en entornos industriales mediante el uso de tecnologías de la Industria 4.0, con el fin de anticipar fallos, optimizar el rendimiento de los activos y mejorar la eficiencia operativa.
Requisitos
- Conocimientos básicos de mantenimiento industrial.
- Nociones generales de procesos productivos industriales.
- Familiaridad básica con conceptos técnicos de maquinaria o equipos industriales.

Fundamentos del mantenimiento predictivo industrial
- Evolución del mantenimiento: correctivo, preventivo y predictivo
- Principios, objetivos y beneficios del mantenimiento predictivo
- Relación entre mantenimiento predictivo e Industria 4.0
- Impacto en la disponibilidad, fiabilidad y costes operativos
- Roles profesionales y competencias clave en entornos digitales
- Resumen
Activos industriales y criticidad
- Tipología de activos y sistemas industriales
- Funciones, modos de fallo y consecuencias operativas
- Análisis de criticidad de equipos
- Priorización de activos para estrategias predictivas
- Indicadores asociados a la gestión de activos
- Resumen
Fiabilidad, fallo y análisis de averías
- Conceptos de fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad
- Curva de fallo y ciclo de vida de los equipos
- Modos de fallo, causas raíz y patrones de degradación
- Técnicas de análisis de averías y AMFE
- Introducción al mantenimiento centrado en la fiabilidad
- Resumen
Captura de datos y monitorización de condición
- Variables operativas y señales relevantes en mantenimiento
- Monitorización continua y monitorización periódica
- Planificación de campañas de adquisición de datos
- Calidad, frecuencia y trazabilidad del dato
- Arquitectura básica de un sistema de monitorización
- Resumen
Sensórica industrial para mantenimiento predictivo
- Tipos de sensores y criterios de selección
- Medición de vibración, temperatura, presión y corriente
- Sensores inalámbricos y dispositivos inteligentes
- Instalación, calibración y validación de sensores
- Limitaciones, errores de medida y buenas prácticas
- Resumen
Técnicas de diagnóstico basadas en condición
- Análisis de vibraciones en maquinaria rotativa
- Termografía aplicada al mantenimiento industrial
- Análisis de lubricantes y tribología básica
- Ultrasonidos y detección de anomalías
- Monitorización eléctrica y análisis de consumo energético
- Resumen
IoT industrial y conectividad de activos
- Conceptos clave de IoT e IIoT
- Arquitecturas de comunicación en planta
- Protocolos industriales y captura de datos de máquinas
- Edge computing y pasarelas industriales
- Integración de sensores, PLC y sistemas SCADA
- Resumen
Gestión y tratamiento de datos industriales
- Ciclo de vida del dato en mantenimiento predictivo
- Bases de datos industriales e historiadores
- Limpieza, normalización y contextualización de datos
- Visualización y análisis exploratorio de información
- Gobierno del dato y calidad analítica
- Resumen
Big Data e inteligencia artificial aplicada al mantenimiento
- Fundamentos de Big Data en entornos industriales
- Analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva
- Modelos de machine learning para detección de fallos
- Predicción de anomalías y vida útil remanente
- Limitaciones, validación y explicabilidad de modelos
- Resumen
Plataformas digitales y sistemas de gestión del mantenimiento
- Funcionalidades de GMAO y EAM
- Integración del mantenimiento predictivo con sistemas corporativos
- Gestión de órdenes de trabajo y alarmas predictivas
- Cuadros de mando e indicadores de mantenimiento
- Trazabilidad de intervenciones y toma de decisiones
- Resumen
Ciberseguridad y protección de entornos conectados
- Riesgos digitales en mantenimiento industrial conectado
- Principios básicos de ciberseguridad industrial
- Seguridad en redes OT, sensores y dispositivos IIoT
- Control de accesos, segmentación y continuidad operativa
- Buenas prácticas para la protección de datos y activos
- Resumen
Diseño e implantación de un plan de mantenimiento predictivo
- Evaluación de madurez digital y punto de partida
- Definición de objetivos, alcance y casos de uso
- Selección de activos, tecnologías y recursos necesarios
- Fases de implantación y gestión del cambio
- Medición de resultados y mejora continua
- Resumen
Casos de uso y tendencias del mantenimiento predictivo
- Aplicaciones en sectores industriales diversos
- Lecciones aprendidas en proyectos reales
- Gemelo digital y mantenimiento basado en modelos
- Sostenibilidad, eficiencia energética y mantenimiento inteligente
- Tendencias futuras en analítica predictiva industrial
- Resumen

Este curso se encuentra en desarrollo

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