Programa avanzado de Ingeniería Predictiva con ML/DL
Soluciones por especialidad de activos
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.
Especialización avanzada en Deep Learning y algoritmos por familia de activos
No todos los activos fallan de la misma manera y, por tanto, no pueden analizarse con los mismos modelos predictivos. Este tercer nivel de formación está orientado al desarrollo de soluciones avanzadas basadas en Machine Learning y Deep Learning, adaptadas a los mecanismos de degradación específicos de cada familia de activos industriales.
Los participantes aprenderán cómo aplicar y personalizar algoritmos especializados para equipos rotativos, sistemas eléctricos, lubricación, termografía, ultrasonidos y otras tecnologías de monitorización de condición, comprendiendo cuándo utilizar cada enfoque y cómo convertir grandes volúmenes de datos industriales en modelos predictivos fiables.
Un programa diseñado para quienes desean dominar las técnicas más avanzadas de ingeniería predictiva y llevar sus capacidades de mantenimiento predictivo a un nivel de excelencia tecnológica y operacional.
Capacidades que desarrolla
Al finalizar este programa, serás capaz de construir y escalar soluciones avanzadas de mantenimiento predictivo basadas en IA y Machine Learning, diseñadas específicamente para distintos tipos de activos industriales. Podrás pasar de la experimentación con modelos aislados a la creación de arquitecturas predictivas robustas, adaptadas a la realidad operativa de planta, integrando datos de condición, conocimiento de ingeniería y algoritmos especializados. Esto te permitirá no solo desarrollar soluciones efectivas, sino también replicarlas y escalarlas a múltiples equipos, líneas y plantas, generando un impacto real y sostenible en la fiabilidad y el rendimiento de los activos críticos.
Tecnologías incluidas
Son diversas las tecnologías que empleamos para esta formación avanzada. Previamente al entrenamiento, realizamos un trabajo de preparación junto con su equipo para identificar los objetivos de predicción y seleccionaremos el tipo de algoritmos requeridos para cada familia de activos y técnica predictiva a utilizar. Los algoritmos disponibles para este programa son: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, redes neuronales profundas, LSTM, Detección de Anomalías, Reamaining Useful Life (RUL), Predicción de fallos y otros.
¿A quién va dirigido?
Este programa está dirigido a profesionales y organizaciones que ya han iniciado su camino en Mantenimiento Predictivo y desean dar el salto hacia soluciones avanzadas basadas en IA, Machine Learning y Deep Learning aplicados a activos industriales reales. Está especialmente diseñado para responsables de mantenimiento, ingenieros de fiabilidad, especialistas en condition monitoring y equipos de transformación digital que buscan ir más allá de las soluciones estándar y desarrollar capacidades internas para diseñar modelos predictivos por familia de activos
Metodología de desarrollo
Este programa se estructura como un proceso de entrenamiento aplicado y mentoría especializada, orientado al desarrollo de soluciones reales de Ingeniería Predictiva Avanzada.
La empresa selecciona la familia de activos sobre la cual desea trabajar, y a partir de ahí definimos conjuntamente la estrategia de desarrollo más adecuada en función de su criticidad, disponibilidad de datos y objetivos operacionales.
Nuestro equipo diseña y prepara los talleres de formación utilizando datos reales del propio activo, garantizando una aplicación directa al contexto industrial. Durante las sesiones, se combinan conceptos clave con laboratorios prácticos donde se desarrollan y aplican los algoritmos predictivos seleccionados.
A lo largo del proceso, se realiza una validación conjunta de los modelos, analizando tanto sus capacidades como sus limitaciones, con el objetivo de tomar decisiones fundamentadas sobre la estrategia final de predicción.
Finalmente, acompañamos al equipo en el proceso de industrialización y escalamiento de la solución, asegurando no solo su correcta implementación, sino también la plena comprensión por parte de los profesionales involucrados, de forma que la organización pueda sostener y evolucionar la solución de manera autónoma.
Programación aplicada en Python para ingeniería predictiva
Este programa incorpora el uso de Python como herramienta práctica de trabajo en ingeniería predictiva, orientado específicamente a profesionales de mantenimiento y fiabilidad, no a programadores. A través de un enfoque guiado y aplicado, los participantes aprenden a utilizar librerías estándar de Machine Learning y Deep Learning para analizar datos industriales, construir modelos predictivos y validar resultados en entornos reales. El objetivo no es la programación en sí misma, sino la capacidad de comprender, adaptar y aplicar soluciones analíticas avanzadas con autonomía, reduciendo la dependencia de terceros y permitiendo una interacción efectiva con equipos de ciencias de datos y transformación digital industrial.
División tecnológica de Apsoluti Business S.L., una organización innovadora en procesos de mejora, transformación industria y desarrollo de equipos altamente cualificados.
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