CORE SKILL (Laboratorios Machine Learning)
Machine Learning aplicado al Mantenimiento Industrial
Convierta datos reales de planta en decisiones de mantenimiento fiables, aprendiendo a interpretar y validar modelos de Machine Learning en escenarios industriales prácticos.
Punto de partida
Hoy muchas organizaciones están incorporando inteligencia artificial en mantenimiento sin entender realmente qué hay detrás de los modelos predictivos. Se generan dashboards, alertas y “scores de salud” que parecen útiles, pero que en muchos casos no son interpretables ni confiables para la toma de decisiones en planta.
El resultado es una brecha crítica: se dispone de datos y algoritmos, pero no de criterio técnico para validar si un modelo realmente anticipa fallos, si está sobreajustado o si está generando falsas señales que pueden llevar a decisiones incorrectas.
Objetivo del entrenamiento
Este programa tiene como objetivo desarrollar criterio técnico en Machine Learning aplicado a mantenimiento industrial, de forma que el participante pueda entender, interpretar y evaluar modelos predictivos utilizados en entornos reales de planta. A lo largo del programa aprenderá cómo los datos se transforman en variables predictivas, cómo funcionan los principales algoritmos y qué métricas determinan si un modelo es fiable o no para la toma de decisiones de mantenimiento. El foco no está en programar modelos complejos, sino en saber cuándo un modelo es válido, cuándo no lo es y qué alternativa utilizar según el objetivo operativo.
Contenido del programa
- Comprenda la arquitectura completa del Mantenimiento Predictivo (PdM), entendiendo cómo se integran los datos, los modelos analíticos y la toma de decisiones en un sistema industrial basado en Machine Learning, desde la captura de información hasta la generación de acciones de mantenimiento.
- Profundice en la fase crítica de preparación de datos, incluyendo depuración, tratamiento de inconsistencias, calidad de la información e ingeniería de características (Feature Engineering) aplicada específicamente a variables de mantenimiento, condición de activos y patrones de fallo.
- Analice los algoritmos esenciales de Machine Learning utilizados en la industria, comprendiendo su lógica de funcionamiento, sus ventajas y limitaciones, y su aplicación en problemas reales de predicción de fallos, clasificación y detección de anomalías. En este bloque se trabajará con modelos clave como Regresión Logística, Árboles de Decisión, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM), K-Nearest Neighbors (KNN) y técnicas de clustering como K-Means para detección de comportamientos anómalos en activos industriales.
- Trabaje en entornos de simulación con datos reales de planta, donde podrá ejecutar modelos, comparar resultados, ajustar parámetros básicos y evaluar el comportamiento de diferentes enfoques predictivos bajo escenarios industriales controlados.
- Desarrolle competencias prácticas para interpretar resultados de predicción y convertirlos en decisiones de mantenimiento fiables, definiendo acciones en función del riesgo, la criticidad del activo y el impacto operativo, con criterios claros de soporte a la toma de decisiones.
Laboratorios prácticos incluidos en el programa
- Laboratorio 1. Predicción Temprana de Fallas: Construyendo el Primer Clasificador Predictivo
Bomba centrífuga hidráulica utilizada en sistemas industriales de transporte de fluidos. Genera una probabilidad de falla en tiempo real que permita emitir alertas tempranas al personal de mantenimiento y reducir la ocurrencia de fallos inesperados. Empleamos los siguientes algoritmos: Regresión Logística, Árbol de Decisión, Random Forest y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM).
- Laboratorio 2. Ingeniería de Alertas Predictivas: Minimizando Falsas Alarmas y Fallos Perdidos
Compresor de tornillo industrial utilizado en sistemas de aire comprimido. Los participantes comparan diferentes modelos de clasificación evaluando métricas como precisión, recall, F1-score y curvas ROC. Además, analizan cómo los errores de predicción afectan los costos y la disponibilidad de los activos. Emplearemos los siguientes algoritmos: Regresión Logística, Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost.
- Laboratorio 3. Pronóstico de Vida Útil Remanente: ¿Cuánto Tiempo le Queda al Activo?
Rodamientos de un compresor de tornillo sometidos a degradación progresiva. Estimar la Vida Útil Remanente (RUL) del activo para apoyar la planificación de mantenimiento basada en condición. Algoritmos utilizados: Regresión Lineal, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor y XGBoost Regressor
- Laboratorio 4. Vigilancia Inteligente de Activos: Detección Temprana de Anomalías
Intercambiador de calor industrial operando bajo condiciones variables de proceso. Detectar comportamientos anormales en el activo, aun cuando no existan registros históricos de fallas. Se utilizan los siguientes algoritmos: Isolation Forest, Local Outlier Factor (LOF), One-Class SVM, K-Means
Metodología
El programa se desarrolla en formato intensivo de dos días, disponible en modalidad presencial o en formato online para empresas.
La formación se basa en laboratorios prácticos con datos reales de planta preparados específicamente para simular situaciones industriales. Cada participante trabaja en su propio entorno digital, ejecutando modelos de Machine Learning y analizando sus resultados como si estuviera en un proyecto real de mantenimiento predictivo.
Estos laboratorios permiten experimentar directamente con los algoritmos, comparar su comportamiento, interpretar métricas de rendimiento y entender sus límites. El objetivo es desarrollar criterio técnico a través de la práctica, no de la teoría.
Dirigido a:
Este programa está diseñado para profesionales de mantenimiento, confiabilidad, ingeniería de mantenimiento, digitalización industrial y responsables de proyectos de transformación digital que participan o participarán en iniciativas de mantenimiento predictivo.
Especialmente indicado para jefes de mantenimiento, ingenieros de planta, especialistas en confiabilidad y líderes técnicos que necesitan entender y validar resultados de modelos de inteligencia artificial sin ser científicos de datos.
Resultados del aprendizaje
Al finalizar el curso, el participante será capaz de:
- Interpretar modelos de Machine Learning aplicados a mantenimiento industrial
- Evaluar la calidad y fiabilidad de un modelo predictivo
- Identificar problemas como overfitting o baja generalización
- Comparar algoritmos según el tipo de problema de mantenimiento
- Tomar decisiones informadas sobre el uso de modelos en planta
Instructores:
Hector René Alvarez Laverde. Licenciado en Matemáticas. Maestría en Estadística aplicada. Maestría en Dirección de Producción. Doctor (Ph.D) en Ingeniería Industrial (Ciencia de datos aplicada a la industria) por la Universidad Politécnica de Cataluña. Recibió entrenamiento como científico de datos industriales en la empresa Fuji Xerox de Japón. Certificado como Seis Sigma nivel Master. Formador experto en RAM 4.0 y RCM. Ha desarrollado proyectos de ciencia de datos en sectores como industria petrolera, siderúrgica, alimentación, bebidas, cosmética, cuidado personal, papel, automotriz, química y tecnología.
Humberto Alvarez Laverde. Ingeniero Mecánico. MBA por el IESE Business School. Formación avanzada en electrónica. Graduado en Dirección Industrial en el Instituto Asia Bunka Kaikan de Tokio. Instructor internacional TPM. Certificado en Gestión de Proyectos de Innovación Tecnológica por la Universidad de Texas A&M. Formado en tecnologías de mantenimiento con la Comisión Internacional de Energía de Naciones Unidas. Ex director de formación de la Asociación Española de Mantenimiento. Dilatada carrera profesional como ingeniero, directivo y consultor industrial.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Necesito saber programación para este curso?
No es necesario ser programador. Se introducen los conceptos básicos necesarios para trabajar con herramientas de Machine Learning de forma guiada. El proceso de enseñanza se realiza a través de laboratorios con herramientas digitales de ejecución de algoritmos
¿Es un curso teórico con pesada matemática o programación?
Es un curso altamente práctico basado en laboratorios con datos reales de planta y simulaciones de escenarios industriales. Las soluciones que emplearemos son "no-code" y no emplearemos el tiempo de formación para estudiar tediosos modelos matemáticos. Sin embargo, esto no necesariamente implica perder el rigor científico que respaldan los algoritmos.
¿Qué herramientas se utilizan?
Se utilizan entornos de laboratorio de Machine Learning (como Orange Data Mining, Knime u otros entornos guiados) diseñados para facilitar el aprendizaje aplicado.
¿Es aplicable a mi industria?
Sí. Los conceptos y modelos se trabajan desde una perspectiva transversal aplicable a distintos sectores industriales.
¿Qué diferencia este curso de otros cursos de IA?
Este curso no se centra en programación ni teoría matemática avanzada, sino en desarrollar criterio técnico para tomar decisiones reales de mantenimiento basadas en modelos de Machine Learning.
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