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IA en manufactura y calidad

4 hours

About Course

Este módulo lleva la inteligencia artificial al piso de planta. Cubre los tres frentes donde produce impacto medible en una empresa de transformación ,producción, mantenimiento y control de calidad, y lo hace con el nivel de concreción que exige un responsable de planta: qué se puede intervenir, con qué datos, con qué efecto sobre los indicadores que ya se miden.

En producción, el recorrido va de la optimización de la planeación y el balanceo de línea a la reducción de mermas, e incorpora la visión por computadora aplicada directamente sobre la línea. En mantenimiento, aborda el tránsito del esquema reactivo o preventivo al predictivo: qué datos y sensores lo hacen posible, cómo se detectan tempranamente fallas y anomalías en equipo crítico, y qué impacto tiene en disponibilidad, OEE y costos de mantenimiento.

En calidad, el módulo trata la inspección visual automatizada y la detección de defectos, los modelos predictivos que permiten anticipar un defecto antes de que ocurra, y la trazabilidad y el análisis de causa raíz asistido por IA.

Cierra donde se decide la viabilidad real de todo lo anterior: la integración con los sistemas de planta —MES, SCADA, ERP—, los riesgos operativos que introduce el modelo, y una discusión explícita sobre el rol del operador y del equipo de calidad frente a la IA. El resultado es una hoja de ruta de adopción para la planta del participante.

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What Will You Learn?

  • Mapear el panorama de intervención de la inteligencia artificial a lo largo del proceso productivo.
  • Aplicar IA a la optimización de la producción: planeación, balanceo de línea y reducción de mermas.
  • Comprender cómo opera la visión por computadora en línea de producción y qué condiciones requiere.
  • Identificar oportunidades concretas en un proceso productivo real de la propia empresa.
  • Transitar del mantenimiento reactivo y preventivo al predictivo, y determinar qué datos y sensores lo habilitan.
  • Detectar tempranamente fallas y anomalías en equipo crítico mediante modelos predictivos.
  • Dimensionar el impacto del mantenimiento predictivo en disponibilidad, OEE y costos de mantenimiento.
  • Implementar inspección visual automatizada y detección de defectos en el control de calidad.
  • Anticipar defectos mediante modelos predictivos de calidad, antes de que ocurran.
  • Fortalecer la trazabilidad y conducir el análisis de causa raíz asistido por inteligencia artificial.
  • Integrar soluciones de IA con los sistemas de planta existentes (MES, SCADA, ERP).
  • Reconocer y gestionar los riesgos operativos: falsos positivos, sesgos de datos y dependencia del modelo.
  • Redefinir el rol del operador y del equipo de calidad frente a los sistemas de IA.
  • Construir una hoja de ruta de adopción de inteligencia artificial para la planta.

Material Includes

  • Lecciones en video pregrabadas y editadas por el instructor titular, Ernesto Riestra, con subtítulos en español.
  • Plantillas y lienzos de trabajo descargables: instrumento de identificación de oportunidades en el proceso productivo, formato de caso de mantenimiento predictivo sobre un activo crítico, guía de diseño de flujo de inspección con IA y plantilla de hoja de ruta de adopción en planta.
  • Casos de aplicación documentados en producción, mantenimiento y calidad.
  • Cuatro talleres aplicados sobre la planta y los activos del propio participante.
  • Lecturas, referencias y material complementario del módulo.
  • Evaluación de módulo, orientada a verificar comprensión aplicada.

Requirements

  • No se requiere conocimiento técnico en ciencia de datos ni experiencia en programación. Sí resulta necesaria familiaridad con el proceso productivo propio.
  • Insumo necesario para los talleres: acceso y conocimiento operativo de un proceso productivo, un activo crítico y un punto de inspección de calidad de la propia empresa. Es útil disponer de información general sobre OEE, mermas, disponibilidad de equipo y tasa de defectos.
  • Dedicación estimada: 4 horas, autogestionadas. Sin sesiones en vivo.
  • Los entregables de taller son de elaboración autogestionada, para uso interno del participante; no son recibidos, revisados ni calificados.
  • Para acreditar: aprobar la evaluación del módulo con la calificación mínima establecida 70%.

Audience

  • Jefes y gerentes de producción, planta y manufactura.
  • Responsables de calidad, aseguramiento de calidad e inspección.
  • Jefes y coordinadores de mantenimiento, y responsables de confiabilidad de activos.
  • Ingenieros de procesos y coordinadores de mejora continua en entorno productivo.
  • Responsables de sistemas de planta y automatización industrial.
  • Supervisores de línea con responsabilidad sobre OEE, mermas o indicadores de calidad.

Course Content

MÓDULO 1 — IA aplicada a producción

  • Panorama de intervención en el proceso productivo
  • Optimización de producción: planeación, balanceo de línea y reducción de mermas
  • Visión por computadora en línea de producción
  • Taller: identificación de oportunidades en un proceso productivo real

MÓDULO 2 — Mantenimiento predictivo

MÓDULO 3 — Control de calidad con IA

MÓDULO 4 — Integración y hoja de ruta

MÓDULO 5 — Cierre y compromisos

Instructors

Supriya Ramarao

Supriya Ramarao

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