Al finalizar el curso, el alumno se encontrará en la capacidad de:
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Aplicar técnicas estadísticas y modelos de confiabilidad para el análisis de fallas de activos industriales.
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Diseñar modelos de machine learning supervisado y no supervisado para la predicción de fallas operativas.
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Implementar redes neuronales y modelos ensamblados para mejorar la precisión predictiva en mantenimiento industrial.
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Integrar modelos analíticos en plataformas de visualización de datos para la gestión estratégica del mantenimiento.
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Evaluar escenarios de confiabilidad y riesgo de fallas mediante simulaciones y análisis de datos industriales.
¿A quién va dirigido este programa?
Profesionales que actualmente desempeñan funciones en mantenimiento industrial, ingeniería de confiabilidad, automatización, análisis de datos operativos o gestión de activos, con experiencia técnica inicial en procesos industriales y necesidades de incorporar analítica predictiva, machine learning y visualización de datos para optimizar decisiones de mantenimiento y confiabilidad.
¿Cuál será mi estructura curricular?
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Aplicación del mantenimiento predictivo en la gestión de activos
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Definición del problema analítico en mantenimiento
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Indicadores clave de mantenimiento (KPIs) y priorización de activos
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Introducción a Python para análisis de datos
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Identificación de fuentes de datos en mantenimiento (CMMS / ERP / sensores)
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Importación y estructuración de datos
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Limpieza, transformación y tratamiento de datos
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Generación de variables para mantenimiento predictivo
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Validación de calidad de datos y su documentación
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Comprensión de bases de datos en mantenimiento
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Consultas y filtrado de datos con SQL
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Integración de datos mediante JOIN
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Agrupación y cálculo de indicadores
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Extracción de información para toma de decisiones
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Estadística descriptiva aplicada a mantenimiento
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Análisis de distribución de fallas
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Visualización de datos para análisis
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Análisis de patrones de falla
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Confiabilidad de Activos y Aplicación de la distribución Weibull
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Simulación de fallas y análisis probabilístico
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Preparación de datos para modelado predictivo
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Modelos de regresión para predicción de fallas
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Modelos de clasificación para estado de activos
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Modelos de clasificación y técnicas avanzadas
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Modelos de ensamble (Random Forest) aplicados a mantenimiento
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Evaluación de modelos predictivos
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Interpretación de modelos para toma de decisiones
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Introducción a Deep Learning en mantenimiento
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Identificación de anomalías en datos de mantenimiento
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Métodos analíticos para detección de anomalías
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Segmentación de activos mediante clustering
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Análisis de datos temporales en mantenimiento
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Identificación de patrones temporales de falla
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Modelos de pronóstico de fallas (Forecasting)
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Introducción a analítica avanzada en series de tiempo
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Introducción a Power BI
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Modelado de datos para mantenimiento
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Construcción de KPIs de mantenimiento
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Desarrollo de dashboards para toma de decisiones
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Integración del flujo analítico completo
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Desarrollo de solución predictiva aplicada
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Interpretación de resultados y toma de decisiones
¿Cuáles son los requisitos de admisión?
Requisitos para la inscripción
Para completar tu inscripción, es necesario:
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Llenar la Ficha de matrícula.
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Hacer el pago de la matrícula / entrega de orden de servicio / entrega de carta de compromiso.
Conocimientos previos:
Para llevar el programa, es recomendable que el participante posea:
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Conocimiento en conceptos básicos de estadística.
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Manejo de RStudio, Phyton y Power BI a nivel básico.
Software a emplear:
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RStudio
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Phyton
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Power BI Destkop
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SQLite
Acceso a las herramientas de software: Nuestros programas combinan teoría con análisis aplicado y demostraciones técnicas. El acceso e instalación de este software es sugerido y responsabilidad del participante; como apoyo, compartimos links públicos de demos o versiones trial cuando estén disponibles.
*Los certificados no tienen costo adicional, se enviarán de forma digital con un código único de seguridad para su validación y trazabilidad respectiva.
Certificaciones
Ingenium dispone de un Sistema de Gestión de la Calidad
certificado de acuerdo a la Norma ISO 9001:2015, un Sistema de Gestión de Organizaciones Educativas
certificado de acuerdo a la Norma ISO 21001:2018 y un Sistema de Gestión Antisoborno certificado de acuerdo
a la Norma ISO 37001:2016.
Ingenium ha sido reconocido como Great Place to Work® Certificada 2025 – 2026,
distinción que avala la confianza y satisfacción de nuestros colaboradores.
Este sello confirma que ofrecemos un entorno laboral
de estándares internacionales,
donde el talento humano es el centro de nuestro crecimiento.
Certificaciones
Ingenium dispone de un Sistema de
Gestión de la Calidad certificado de acuerdo a la
Norma ISO 9001:2015, un Sistema de Gestión de
Organizaciones Educativas
certificado de acuerdo a la Norma ISO
ISO 21001:2018 y unSistema de Gestión
Antisoborno,certificado de acuerdo a
la Norma ISO 37001:2016.
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