Herramientas y Tecnologías en Ciencias de Datos para el Mantenimiento Predictivo

Ingeniero en Mecatrónica con Maestría en Ciencias de la Ingeniería por el Instituto Tecnológico de Toluca. Su formación combina ingeniería mecánica, automatización industrial y control de procesos, integrando habilidades en desarrollo de software y análisis de datos para la optimización de operaciones industriales. Cuenta con más de 10 años de experiencia en mantenimiento, supervisión y automatización industrial, liderando equipos en plantas de producción, implementando metodologías de mantenimiento preventivo y correctivo, TPM y estrategias de reducción de tiempos de inactividad. Ha trabajado con sistemas CNC, variadores de frecuencia, PLCs Siemens y AllenBradley, y software de gestión de mantenimiento (MP9, SAP), aplicando análisis de fallas, mejora de eficiencia operativa y coordinación de procesos automatizados. Ha reforzado su perfil con certificaciones y cursos en PLCs, auditorías internas ISO/TS, redacción profesional y liderazgo de equipos, incluyendo el curso de Allen Bradley PLC, Intermediate PLC Siemens y Training of Internal Auditors ISO/TS 16949. Estas experiencias le permiten combinar ingeniería, automatización y buenas prácticas de gestión de mantenimiento industrial. Actualmente se desempeña como desarrollador Python, creando scripts para automatización de procesos, manejo de alarmas y optimización operativa, integrando herramientas como Python, SQL, Linux, Excel y Numpy, y aplicando metodologías ágiles para mejorar la eficiencia de operaciones y garantizar la confiabilidad de sistemas industriales.