120426 AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE, AGENTES ROBOTIZADOS E IA APLICADA

ECOSISTEMA DE OPERACIONES 4.0 Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS

Comprender la evolución hacia Operaciones 4.0 y analizar los componentes tecnológicos que conforman un ecosistema industrial inteligente, desde los sistemas físicos hasta los entornos digitales.

• Evolución hacia Industria y Operaciones 4.0
  • Revoluciones industriales
  • Digitalización vs Transformación Digital
  • Industria 4.0 vs Operaciones 4.0
  • Inteligencia Operacional
  • Madurez digital industrial
  • Tendencias emergentes (IIoT, Edge Computing, Big Data Industrial)
  • Casos reales en minería, energía y manufactura
• Sistemas Ciberfísicos y Ecosistema OT
  • Qué es un sistema ciberfísico
  • Sensores y actuadores
  • PLC (rol conceptual)
  • Protocolos industriales (Modbus, OPC – conceptual)
  • Redes industriales
  • Edge devices
  • Ciclo de control industrial
• SCADA y su Rol Estratégico
  • Qué es SCADA y qué no es
  • Función del PLC en la arquitectura
  • Flujo PLC → SCADA
  • SCADA como sistema de supervisión
  • Historian y almacenamiento de datos
  • Limitaciones del SCADA en toma de decisiones
  • SCADA como fuente de datos para BI

ARQUITECTURA OT–IT Y DISEÑO DE DATOS OPERACIONAL

Diseñar una arquitectura integral OT–IT que permita integrar datos industriales con sistemas corporativos para soportar analítica avanzada, automatización y toma de decisiones estratégicas.

• Arquitectura OT vs IT
  • Definición de OT (Operational Technology)
  • Definición de IT (Information Technology)
  • Diferencias estructurales y culturales
  • Modelo ISA-95 (conceptual)
  • Niveles de automatización industrial
  • Integración vertical y horizontal
  • Arquitecturas industriales de referencia
• Flujo Completo de Datos Industriales
  • Captura de datos desde sensores
  • Procesamiento en tiempo real
  • Bases de datos industriales
  • Data historian
  • Integración con SQL Server
  • Conexión con Power BI
  • Automatización de reportes ejecutivos
  • Flujo del dato hasta comité gerencial
• Diseño de Arquitectura de Datos Operacional
  • Modelado conceptual de base de datos industrial
  • Estructuración de tablas operacionales
  • Integración con ERP
  • Arquitectura centralizada vs distribuida
  • Data Lakes industriales (conceptual)
  • Gobierno de datos operacional
• Integración OT–ERP y Sistemas Corporativos
  • Integración con ERP (SAP – conceptual)
  • Impacto en planeamiento y logística
  • Flujo hacia finanzas
  • Indicadores operativos en decisiones estratégicas
  • Automatización de reportes corporativos
• Ciberseguridad en Entornos Industriales
  • Riesgos en convergencia OT–IT
  • Vulnerabilidades industriales comunes
  • Segmentación de redes
  • Buenas prácticas de seguridad operacional
  • Casos reales de ciberataques industriales

INGENIERÍA Y MODELADO DE PROCESOS INTELIGENTES

Diseñar procesos optimizados, medibles y preparados para automatización 4.0, alineados a una arquitectura operacional basada en datos.

• FUNDAMENTOS DE INGENIERÍA DE PROCESOS 4.0
  • Evolución del enfoque por procesos
  • Procesos funcionales vs procesos transversales
  • Enfoque Lean vs enfoque Data-Driven
  • Concepto de Proceso Inteligente
  • Ciclo de vida del proceso
  • Relación entre procesos, datos y automatización
  • Alineación con arquitectura OT–IT
    Actividad:
  • Mapa conceptual de proceso inteligente 4.0.
• BPMN APLICADO A ENTORNOS INDUSTRIALES Y EMPRESARIALES
  • Introducción formal a BPMN 2.0
  • Eventos (inicio, intermedio, fin)
  • Tareas y subprocesos
  • Gateways (XOR, AND, OR)
  • Pools y lanes
  • Manejo de excepciones
  • Buenas prácticas de modelado profesional
  • Errores comunes en diagramación
  • Ejercicio práctico:
  • Modelado de proceso operativo industrial básico.
• MODELADO AS-IS Y ANÁLISIS DE VARIABILIDAD
  • Modelado AS-IS
  • Identificación de desperdicios
  • Variabilidad operacional
  • Retrabajos
  • Tiempos muertos
  • Cuellos de botella
  • Actividades sin valor agregado
  • Identificación de puntos de decisión críticos
  • Ejercicio:
    Análisis de proceso industrial con medición de tiempos.
• DISEÑO TO-BE ORIENTADO A OPTIMIZACIÓN
  • Principios de rediseño
  • Eliminación de redundancias
  • Simplificación de flujos
  • Estandarización de actividades
  • Automatización potencial
  • Reducción de puntos de falla
  • Diseño orientado a datos
  • Definición de eventos disparadores
  • Actividad:
    Comparación AS-IS vs TO-BE con justificación técnica.
• DISEÑO ORIENTADO A DATOS Y KPI OPERACIONAL
  • Identificación de variables críticas
  • Definición estructurada de KPIs
  • KPI operativos vs KPI estratégicos
  • OEE como indicador compuesto
  • Diseño de puntos de captura de datos
  • Trazabilidad operacional
  • Preparación para analítica y BI
  • Ejercicio:
  • Diseño de matriz de KPIs del proceso modelado.

• PREPARACIÓN DEL PROCESO PARA AUTOMATIZACIÓN 4.0
  • Identificación de tareas repetitivas
  • Identificación de eventos automatizables
  • Evaluación de procesos candidatos a RPA
  • Automatización basada en reglas vs basada en eventos
  • Integración con arquitectura OT–IT
  • Diseño de flujo preparado para Power Automate / n8n
  • Actividad:
    Mapa de automatización potencial del proceso TO-BE.
• GOBERNANZA Y DOCUMENTACIÓN DEL PROCESO
  • Documentación técnica del proceso
  • Definición de roles y responsabilidades
  • Control de versiones
  • Gestión de cambios
  • Indicadores de seguimiento
  • Integración con sistema de gestión
  • Entrega parcial:
    Documento técnico de proceso inteligente 4.0.

PROCESS MINING Y DESCUBRIMIENTO OPERACIONAL

Descubrir, analizar y rediseñar procesos reales a partir de datos operacionales históricos, utilizando técnicas de Process Mining y analítica avanzada para identificar ineficiencias ocultas y oportunidades de optimización.

• FUNDAMENTOS DE PROCESS MINING
  • Qué es Process Mining
  • Diferencia entre BPM tradicional y Process Mining
  • Event Logs: estructura y componentes
    • Case ID
    • Actividad
    • Timestamp
    • Recurso
  • Tipos de Process Mining:
    • Discovery
    • Conformance Checking
    • Enhancement
  • Aplicaciones en industria, energía y minería
  • Casos reales internacionales
  • Actividad:
    Análisis estructural de un event log industrial.
• EXTRACCIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS CON SQL SERVER
  • Extracción de logs desde base de datos
  • Limpieza y normalización de datos
  • Construcción de event log estructurado
  • Filtrado por proceso
  • Identificación de secuencias
  • Preparación de dataset para análisis en Python
  • Ejercicio práctico:
    Construcción de log de proceso a partir de tabla operacional simulada.
• DESCUBRIMIENTO AUTOMÁTICO DE FLUJOS CON PYTHON
  • Carga y estructuración del event log
  • Agrupación por Case ID
  • Reconstrucción de secuencias de actividades
  • Identificación de rutas más frecuentes
  • Detección de loops y retrabajos
  • Visualización básica de grafo de proceso
  • Frecuencia de transiciones
  • Ejercicio práctico:
    Construcción automática de mapa de proceso real.
• ANÁLISIS DE DESVIACIONES Y VARIABILIDAD CON PYTHON
  • Comparación AS-IS modelado vs proceso descubierto
  • Análisis de desviaciones
  • Identificación de actividades no previstas
  • Medición de variabilidad operacional
  • Análisis de tiempos por etapa
  • Identificación de retrabajos
  • Detección de puntos críticos
  • Ejercicio práctico:
    Reporte técnico de desviaciones detectadas.
• IDENTIFICACIÓN DE INEFICIENCIAS OCULTAS CON PYTHON Y SQL SERVER
  • Actividades redundantes
  • Cuellos de botella ocultos
  • Rutas de excepción frecuentes
  • Impacto en tiempo total del proceso
  • Impacto en costos operacionales
  • Identificación de oportunidades de automatización
  • Ejercicio práctico:
    Matriz de oportunidades de optimización.
• SIMULACIÓN DE ESCENARIOS OPERATIVOS CON PYTHON
  • Eliminación de actividades
  • Reducción de variabilidad
  • Simulación de reducción de tiempos
  • Análisis de impacto en throughput
  • Escenarios de mejora
  • Evaluación preliminar de impacto económico
  • Ejercicio práctico:
    Simulación comparativa AS-IS vs escenario optimizado.
• VISUALIZACIÓN EJECUTIVA DEL DESCUBRIMIENTO CON POWER BI
  • Dashboard de rutas más frecuentes
  • Visualización de tiempos promedio
  • Análisis de variabilidad
  • Indicadores de retrabajo
  • KPIs de eficiencia de proceso
  • Reporte ejecutivo visual
  • Ejercicio práctico: Dashboard de minería de proceso

ANALÍTICA INDUSTRIAL Y KPIS AVANZADOS

Diseñar e implementar un sistema integral de monitoreo operacional basado en indicadores industriales críticos, integrando datos históricos y análisis avanzado para soportar decisiones estratégicas en entornos industriales y energéticos.

• FUNDAMENTOS DE PROCESS MINING
  • KPIs operacionales vs estratégicos
  • Indicadores de eficiencia, disponibilidad y calidad
  • Indicadores leading vs lagging
  • Diseño de sistema de medición operacional
  • Arquitectura de datos para KPIs
  • Trazabilidad del dato industrialIntegración con arquitectura OT–IT
  • Ejercicio práctico: Diseño conceptual de matriz de KPIs por proceso.
• OEE AVANZADO (OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS)
  • Componentes del OEE:
    • Disponibilidad
    • Rendimiento
    • Calidad
  • Cálculo completo desde datos reales
  • Pérdidas ocultas (Six Big Losses)
  • OEE por turno / línea / equipo
  • OEE en procesos continuos vs discretos
  • Interpretación estratégica del OEE
  • Limitaciones del indicador
  • Ejercicio práctico:
    Cálculo de OEE desde base histórica industrial.
• MTBF, MTTR Y ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD CON EXCEL Y SQL SERVER
  • Definición de MTBF
  • Definición de MTTR
  • Disponibilidad operacional
  • Curva de bañera
  • Fallas aleatorias vs sistemáticas
  • Análisis de frecuencia de fallas
  • Indicadores de mantenimiento reactivo vs preventivo
  • Introducción a confiabilidad Weibull (conceptual)
  • Ejercicio práctico:
    Análisis completo de confiabilidad de equipo industrial.
• ANÁLISIS DE DOWNTIME Y PÉRDIDAS OPERACIONALES CON SQL SERVER Y POWER BI
  • Clasificación de paradas
  • Downtime planificado vs no planificado
  • Análisis Pareto de falla
  • Tiempo medio por tipo de evento
  • Impacto en throughput
  • Costo del downtime
  • Identificación de patrones recurrentes
  • Ejercicio práctico:
    Dashboard de análisis de downtime con Pareto dinámico.
• EFICIENCIA ENERGÉTICA Y CONSUMO INDUSTRIAL
  • KPIs energéticos (kWh por unidad producida)
  • Intensidad energética
  • Análisis de picos de consumo
  • Eficiencia energética por turno
  • Impacto económico del consumo
  • Identificación de desperdicios energéticos
  • Ejercicio práctico:
    Análisis energético de planta simulada..
• SERIES DE TIEMPO INDUSTRIALES
  • Estructura de series de tiempo
  • Tendencia
  • Estacionalidad
  • Ruido
  • Promedios móviles
  • Suavizamiento simple
  • Visualización temporal en Power BI
  • Identificación de comportamientos atípicos
  • Ejercicio práctico: Análisis temporal de variable industrial (temperatura, vibración, producción).
• DETECCIÓN BÁSICA DE ANOMALÍAS CON EXCEL, SQL Y POWER BI
  • Definición de anomalía
  • Umbrales estáticos vs dinámicos
  • Desviación estándar aplicada
  • Detección simple con reglas
  • Análisis de outliers
  • Impacto operacional de anomalías
  • Ejercicio práctico: Sistema básico de alerta visual en dashboard.
• INTEGRACIÓN DE DATOS HISTÓRICOS Y VISUALIZACIÓN EJECUTIVA
  • Integración de múltiples tablas históricas
  • Modelado de datos en Power BI
  • Relaciones entre tablas
  • Diseño de dashboard ejecutivo industrial
  • KPIs estratégicos consolidados
  • Visualización orientada a gerencia
  • Automatización de actualización
  • Ejercicio práctico: Dashboard consolidado con múltiples indicadores.

AUTOMATIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN INTELIGENTE

Diseñar e implementar sistemas de automatización operacional basados en eventos, integrando múltiples plataformas para soportar decisiones en tiempo real en entornos industriales y empresariales.

FUNDAMENTOS DE AUTOMATIZACIÓN
4.0
Evolución de la automatización
Automatización basada en reglas vs
basada en eventos
RPA vs integración API
Low-code vs programación
Automatización en industria vs
empresa
Arquitectura de automatización dentro
de OT–IT
Identificación de procesos
automatizables
Criterios de priorización de
automatización
Ejercicio práctico:
Matriz de evaluación de automatización
de proceso.
AUTOMATIZACIÓN BASADA EN
EVENTOS (POWER AUTOMATE)
Introducción a Power Automate
Disparadores (triggers)
Acciones
Condicionales
Integración con Excel y SQL
Automatización de envío de reportes
Automatización basada en umbrales
Flujos de aprobación operativa
Ejercicio práctico:
Automatizar generación y envío de
reporte de KPI.
INTEGRACIÓN DE SISTEMAS LEGACY
(UIPATH)
Introducción a RPA
Grabación de tareas repetitivas
Automatización de extracción de
datos
Integración con sistemas heredados
Automatización de carga de
información
Validación de procesos automatizados
Control de errores
Ejercicio práctico:
Automatización de extracción de datos de
sistema legacy.

ORQUESTACIÓN DE FLUJOS
INTELIGENTES (N8N)
Introducción a n8n
Webhooks
Conexión con bases de datos
Integración con Power BI
Automatización multi-plataforma
Diseño de flujo condicional
complejo
Orquestación basada en eventos
industriales
Ejercicio práctico:
Flujo automatizado: Evento →
Evaluación → Alerta → Dashboard.
AUTOMATIZACIÓN DE ALERTAS
INTELIGENTES
Definición de umbrales dinámicos
Alertas por desviación
Alertas por riesgo operacional
Integración con correo, Teams o
WhatsApp
Escalamiento automático
Priorización automática de
incidentes
Diseño de protocolo automatizado
de respuesta
Ejercicio práctico:
Sistema automatizado de alerta por
caída de OEE.
INTEGRACIÓN CON BI Y TOMA DE
DECISIONES
Integración Power Automate +
Power BI
Actualización automática de
dashboards
Automatización de dataset refresh
Reporte ejecutivo automatizado
Integración con modelo predictivo
Flujo completo: dato → análisis →
decisión → acción
Ejercicio práctico:
Sistema automatizado de monitoreo
operacional.

ANALÍTICA PREDICTIVA Y MANTENIMIENTO INTELIGENTE

Diseñar e implementar modelos predictivos aplicados a procesos industriales, mantenimiento y eficiencia energética, utilizando técnicas de análisis de datos, series de tiempo y simulación para anticipar fallas y optimizar desempeño operacional.

• FUNDAMENTOS DE ANALÍTICA PREDICTIVA INDUSTRIAL CON PYTHON (PANDAS, NUMPY Y SCIKIT – LEARN)
  • Tipos de analítica (Descriptiva, Diagnóstica, Predictiva, Prescriptiva)
  • Ciclo de vida de un modelo predictivo
  • Variables dependientes e independientes
  • Features industriales típicos (vibración, temperatura, presión, carga)
  • Overfitting y underfitting (conceptual)
  • Métricas de evaluación:
    • Accuracy
    • Precision / Recall
    • RMSE
  • Ejercicio práctico: Construcción de dataset industrial listo para modelado.
• SERIES DE TIEMPO INDUSTRIALES CON PYTHON
  • Estructura de una serie temporal
  • Tendencia
  • Estacionalidad
  • Ruido
  • Descomposición de series
  • Rolling averages
  • Análisis de autocorrelación (conceptual)
  • Identificación de patrones anormales:
    • Producción diaria
    • Vibración de equipo
    • Consumo energético
    • Temperatura de proceso
  • Ejercicio práctico: Análisis temporal de variable industrial con detección de tendencia.
• PREDICCIÓN DE FALLAS (MANTENIMIENTO PREDICTIVO)
  • Diferencia entre mantenimiento
  • reactivo, preventivo y predictivo
  • Identificación de variables precursoras
  • Clasificación binaria (falla / no falla)
  • Modelos básicos:
    • Regresión logística
    • Árboles de decisión
  • Curva ROC (conceptual)
  • Evaluación de desempeño del modelo
  • Interpretación del modelo en contexto industrial
  • Aplicación:
    • Predicción de falla de motor
    • Predicción de sobrecalentamiento
    • Predicción de parada no planificada
  • Ejercicio práctico: Modelo simple de predicción de fallas sobre dataset simulado.
• DETECCIÓN TEMPRANA DE ANOMALÍAS
  • Qué es una anomalía industrial
  • Métodos estadísticos simples
  • Z-score
  • IQR
  • Detección basada en umbrales dinámicos
  • Introducción a Isolation Forest (conceptual)
  • Integración con sistema de alertas
  • Ejercicio práctico: Implementación de detector simple de anomalías.
• SIMULACIÓN DE ESCENARIOS PRODUCTIVOS
  • Simulación básica con Python
  • Escenarios de mejora de eficiencia
  • Reducción de tiempos muertos
  • Impacto en throughput
  • Impacto en consumo energético
  • Evaluación comparativa AS-IS vs escenario optimizado
  • Ejercicio práctico: Simulación de mejora en línea de producción.
• INTEGRACIÓN DEL MODELO CON ARQUITECTURA OPERACIONAL
  • Exportación de resultados del modelo
  • Integración con Power BI
  • Generación de alertas predictivas
  • Interpretación ejecutiva
  • Documentación técnica del modelo
  • Limitaciones y riesgos del modelo
  • Ejercicio práctico: Modelo listo para integrarse con sistema de automatización.

DECISIONES CON INTELLIGENCE OPERACIONAL

Transformar resultados analíticos en decisiones estratégicas basadas en datos, evaluando impacto económico, riesgo operacional y retorno de inversión en proyectos de optimización y transformación 4.0.

• FUNDAMENTOS DE DECISION INTELLIGENCE
  • Qué es Decision Intelligence
  • Diferencia entre BI, Analytics y Decision Intelligence
  • Arquitectura de decisión basada en datos
  • Decisiones reactivas vs proactivas
  • Ciclo de decisión operacional
  • Integración analítica– automatización–finanzas
  • Modelo Dato → Insight → Acción → Impacto
  • Ejercicio práctico: Mapa de flujo de decisión operacional.
• PRIORIZACIÓN AUTOMÁTICA DE FALLAS CON EXCEL Y PYTHON
  • Criticidad operacional
  • Matriz impacto–probabilidad
  • Score de riesgo
  • Priorización de mantenimiento
  • Priorización basada en costo de falla
  • Integración con modelo predictivo
  • Automatización de ranking de incidentes
• SIMULACIÓN DE IMPACTO PRODUCTIVO
  • Simulación de reducción de downtime
  • Simulación de aumento de disponibilidad
  • Impacto en throughput
  • Impacto en cumplimiento de demanda
  • Evaluación de escenarios múltiples
  • Sensibilidad de producción
  • Ejercicio práctico: Simulación comparativa AS-IS vs escenario optimizado.
• OPTIMIZACIÓN BASADA EN RESTRICCIONES
  • Teoría de restricciones (TOC)
  • Identificación del cuello de botella
  • Optimización lineal básica (conceptual)
  • Asignación óptima de recursos
  • Programación básica de producción
  • Restricciones energéticas y logísticas
  • Priorización de inversiones
  • Ejercicio práctico: Optimización simple de plan de producción.
• ROI del Downtime y Evaluación Económica
  • Cálculo del costo de downtime
  • Costo por hora de parada
  • Impacto en margen de contribución
  • ROI de automatización
  • ROI de mantenimiento predictivo
  • Payback period
  • VAN y TIR (conceptual aplicado)
  • Evaluación económica de proyecto 4.0
  • Ejercicio práctico: Evaluación financiera de mejora de OEE.
• EVALUACIÓN FINANCIERA DE PROYECTOS 4.0
  • Identificación de beneficios cuantificables
  • Beneficios tangibles e intangibles
  • Costos de implementación
  • Riesgos del proyecto
  • Escenarios conservador / realista / optimista
  • Matriz de decisión
  • Justificación ejecutiva

GEMELO DIGITAL OPERACIONAL 4.0

Comprender la arquitectura, componentes y aplicaciones de un Gemelo Digital Operacional, diseñando un modelo simplificado que permita simular, monitorear y optimizar procesos industriales mediante integración de datos históricos y analítica.

• FUNDAMENTOS DEL GEMELO DIGITAL
  • Definición formal de Digital Twin
  • Diferencia entre:
    • Modelo digital
    • Simulación
    • Digital Twin
  • Componentes de un Gemelo Digital:
    • Activo físico
    • Modelo digital
    • Datos en tiempo real
    • Motor analítico
    • Sistema de decisión
  • Evolución del concepto en Industria 4.0
  • Casos reales en minería, energía y  manufactura
  • Limitaciones reales de implementación
  • Ejercicio práctico: Análisis crítico de caso real de gemelo digital industrial.
• ARQUITECTURA DE UN GEMELO DIGITAL OPERACIONAL
  • Arquitectura en capas:
    • Capa física (activo)
    • Capa de adquisición de datos
    • Capa de almacenamiento
    • Capa analítica
    • Capa de visualización
    • Capa de decisión
  • Integración OT–IT
  • Integración con SCADA (conceptual)
  • Conexión con Power BI
  • Integración con modelos predictivos
  • Integración con automatización
  • Ejercicio práctico:
    Diseño de arquitectura conceptual de gemelo digital.
• SIMULACIÓN OPERACIONAL CON EXCEL Y PYTHON
  • Simulación AS-IS
  • Simulación TO-BE
  • Variación de parámetros críticos
  • Impacto en producción
  • Impacto en consumo energético
  • Impacto en disponibilidad
  • Evaluación comparativa de escenarios
  • Ejercicio práctico: Simulación básica de mejora de OEE.
• INTEGRACIÓN CON DATOS HISTÓRICOS CON PYTHON Y POWER BI
  • Uso de datos históricos industriales
  • Integración con SQL
  • Alimentación del modelo predictivo
  • Retroalimentación del sistema
  • Actualización dinámica del gemelo
  • Conexión con dashboard ejecutivo
  • Ejercicio práctico: Conectar modelo predictivo del módulo anterior al gemelo.

IA GENERATIVA APLICADA A INTELIGENCIA OPERACIONAL 4.0

Aplicar IA generativa para interpretar datos industriales, automatizar análisis operacionales, diseñar copilotos industriales y potenciar la toma de decisiones dentro de la arquitectura OT–IT del PAE.

• FUNDAMENTOS ESTRATÉGICOS DE IA GENERATIVA EN INDUSTRIA
  • Qué es IA Generativa y cómo funciona
  • Diferencia con Machine Learning tradicional
  • Rol de los LLM en operaciones industriales
  • Casos reales en manufactura, energía y minería
  • IA como capa cognitiva del ecosistema 4.0
  • Limitaciones y riesgos en entornos críticos
• PROMPT ENGINEERING APLICADO A ANALÍTICA INDUSTRIAL
  • Diseño estructurado de prompts profesionales
  • Interpretación automática de KPIs (OEE, MTBF, Downtime)
  • Generación de análisis ejecutivo desde datasets
  • Generación de documentación técnica automatizada
  • Conversión de datos técnicos en narrativa gerencial
  • Ejercicio práctico: Sistema que recibe datos industriales y generales
  • Diagnóstico automáticoIdentificación de causas probables
  • Recomendaciones operacionales
• IA GENERATIVA + DATOS OPERACIONALES
  • Integración práctica con herramientas del PAE.
  • Generación automática de consultas SQL
  • Interpretación de bases industriales
  • Generación de código Python para análisis
  • Explicación automática de modelos predictivos
  • Interpretación inteligente de dashboards Power BI
  • Ejercicio práctico: Asistente operacional que analiza un dataset y genera reporte ejecutivo
    estructurado.
• DISEÑO DE COPILOTOS INDUSTRIALES Y AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE
  • Qué es un Copiloto Operacional
  • Diseño conceptual de copiloto de mantenimiento
  • IA generativa integrada a Power Automate
  • Flujo: Evento → IA → Recomendación → Acción
  • Generación automática de alertas explicadas
  • Justificación automática de ROI ante caída de OEE
  • Ejercicio práctico: Diseño conceptual de un Copiloto Industrial 4.0 integrado a la arquitectura
    OT–IT.