CORE SKILL (Laboratios Machine Learning)
Este es el segundo curso de la ruta de aprendizaje. Proporciona una visión práctica y aplicada del Machine Learning para mantenimiento industrial, explicando cómo los datos se transforman en variables predictivas, cómo aprenden los algoritmos y cuáles son los criterios que determinan si un modelo es realmente útil para anticipar fallas o detectar anomalías.
Mediante laboratorios guiados aprenderá a comparar modelos, interpretar métricas de desempeño, identificar problemas de sobreajuste y evaluar algoritmos como Random Forest, Gradient Boosting y técnicas de clustering.
Al finalizar, dispondrá del criterio técnico necesario para participar activamente en proyectos de mantenimiento predictivo basados en inteligencia artificial.
Programa avanzado de Ingeniería Predictiva aplicada
No existen algoritmos universales en mantenimiento predictivo. Cada activo y proceso industrial requiere modelos específicos según sus mecanismos de degradación y riesgo. Por ello, este programa avanzado se diseña de forma personalizada, combinando herramientas profesionales, programación aplicada y algoritmos especializados para crear soluciones predictivas escalables en entornos reales.
A diferencia de los niveles anteriores, aquí se incorporan competencias de analítica avanzada. Los participantes aprenderán o reforzarán conceptos de programación en Python, uso de librerías, validación de modelos y adaptación de algoritmos a problemas reales de planta. El objetivo no es formar programadores, sino profesionales capaces de comprender, personalizar y desplegar soluciones avanzadas con autonomía.
El programa aborda modelos avanzados por familia de activos, como equipos rotativos, sistemas eléctricos, lubricación, termografía y ultrasonidos, adaptando cada edición a las necesidades de la empresa y a los casos de uso de mayor impacto en sus activos críticos.



