111025PEMEACP PROGRAMA DE ESPECIALIZACION EN METODOLOGIA, ESTADISTICA E IA PARA INVESTIGACION, TESIS Y CONSULTORIA PROFESIONAL

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

19 DE OCTUBRE

Horarios

SÁBADOS: 06:00 P.M A 08:00 P.M. DOMINGOS: 06:00 P.M A 08:00 P.M.

Fecha de finalizacion

24 DE ENERO

8 CERTIFICADOS (1 GENERAL + 7 MODULARES)

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

El Programa de Alta Especialización en Mantenimiento Predictivo, IA Industrial y Analítica 4.0 ofrece una duración de 3 meses (con opción Intensiva de 2 meses o Extendida de 4 meses), los participantes aprenderán a aplicar metodologías internacionales como RCM, TPM e ISO 55000, y a utilizar herramientas digitales como Excel, Ms Project, Power Bi, Power Automate, Python, IoT, Machine Learning, Chatgpt, Copilot.

Publico objetivo

Resultados esperados

Modulo I

FUNDAMENTOS DEL MANTENIMIENTO 4.0 Y CONFIABILIDAD

Evolución del Mantenimiento
Principios de RCM (Reliability-Centered Maintenance)
TPM (Total Productive Maintenance) y Casos de Éxito
Industria 4.0 y su Impacto en el Mantenimiento

Modulo II

PROGRAMACIÓN Y DATA ANALYTICS CON PYTHON

Python para ingenieros (Google Colab / Anaconda)
Análisis de datos de mantenimiento (Pandas, NumPy)
Modelado de fallas con Machine Learning (Scikit-learn)
IA generativa aplicada – Reportes automáticos con ChatGPT / Copilot

Modulo III

PLANIFICACIÓN, PROGRAMACIÓN Y GESTIÓN DE ACTIVOS

Estrategias de planificación (correctivo, preventivo, predictivo e inteligente)
Programación de mantenimiento y paradas técnicas
Gestión de activos con ISO 55000
Caso práctico – Cronograma de mantenimiento en MS Project

Modulo IV

IOT INDUSTRIAL Y MANTENIMIENTO PREDICTIVO CON SENSORES

IoT en la industria – Sensores de mantenimiento predictivo
Conexión de datos con Node-RED (open source)
Uso de MQTT para transmitir datos en tiempo real
Análisis de datos IoT para predicción de fallas

Modulo V

DIGITAL TWINS Y SIMULACIÓN DE OPERACIONES INDUSTRIALES

Conceptos clave – Simulación vs Digital Twins
Modelado de procesos industriales en AnyLogic PLE
Integración de datos IoT en tiempo real con Node-RED
Dashboards de Digital Twins en Power BI

Modulo VI

EXPLOTACIÓN DE DATOS Y REPORTES EN POWER BI

Introducción y conexión de Power BI a datos de mantenimiento
Creación de KPIs de confiabilidad y mantenimiento
Dashboards interactivos de mantenimiento predictivo
Automatización de reportes con Power Automate

Modulo VII

ANÁLISIS DE COSTOS, PRESUPUESTOS Y OPTIMIZACIÓN

Tipos de costos en mantenimiento
Elaboración y control de presupuestos
Modelos de optimización con Excel y Power BI
Evaluación financiera y ROI de la Industria 4.0

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

FUNDAMENTOS DEL MANTENIMIENTO 4.0 Y CONFIABILIDAD

Evolución del Mantenimiento
Principios de RCM (Reliability-Centered Maintenance)
TPM (Total Productive Maintenance) y Casos de Éxito
Industria 4.0 y su Impacto en el Mantenimiento

Modulo II

PROGRAMACIÓN Y DATA ANALYTICS CON PYTHON

Python para ingenieros (Google Colab / Anaconda)
Análisis de datos de mantenimiento (Pandas, NumPy)
Modelado de fallas con Machine Learning (Scikit-learn)
IA generativa aplicada – Reportes automáticos con ChatGPT / Copilot

Modulo III

PLANIFICACIÓN, PROGRAMACIÓN Y GESTIÓN DE ACTIVOS

Estrategias de planificación (correctivo, preventivo, predictivo e inteligente)
Programación de mantenimiento y paradas técnicas
Gestión de activos con ISO 55000
Caso práctico – Cronograma de mantenimiento en MS Project

Modulo IV

IOT INDUSTRIAL Y MANTENIMIENTO PREDICTIVO CON SENSORES

IoT en la industria – Sensores de mantenimiento predictivo
Conexión de datos con Node-RED (open source)
Uso de MQTT para transmitir datos en tiempo real
Análisis de datos IoT para predicción de fallas

Modulo V

DIGITAL TWINS Y SIMULACIÓN DE OPERACIONES INDUSTRIALES

Conceptos clave – Simulación vs Digital Twins
Modelado de procesos industriales en AnyLogic PLE
Integración de datos IoT en tiempo real con Node-RED
Dashboards de Digital Twins en Power BI

Modulo VI

EXPLOTACIÓN DE DATOS Y REPORTES EN POWER BI

Introducción y conexión de Power BI a datos de mantenimiento
Creación de KPIs de confiabilidad y mantenimiento
Dashboards interactivos de mantenimiento predictivo
Automatización de reportes con Power Automate

Modulo VII

ANÁLISIS DE COSTOS, PRESUPUESTOS Y OPTIMIZACIÓN

Tipos de costos en mantenimiento
Elaboración y control de presupuestos
Modelos de optimización con Excel y Power BI
Evaluación financiera y ROI de la Industria 4.0

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."