Predicción de fallos con aprendizaje automático

Resumen

Avance su carrera en ingeniería con soluciones de mantenimiento predictivo. Adquiera experiencia en IA para anticipar fallos en los equipos, minimizar el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia operativa.

Programa de estudio

- Introducción al Mantenimiento Predictivo -- Importancia y beneficios del mantenimiento predictivo -- Visión general de las estrategias de mantenimiento predictivo -- Comparación con mantenimiento reactivo y preventivo - Fundamentos del Aprendizaje Automático en el Mantenimiento Predictivo -- Conceptos y terminología clave del aprendizaje automático -- Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo -- Fundamentos del entrenamiento y evaluación de modelos - Recolección y Gestión de Datos -- Identificación de fuentes de datos relevantes para el mantenimiento predictivo -- Evaluación de la calidad de los datos y preprocesamiento -- Datos de series temporales y detección de anomalías - Ingeniería de Características para Modelos Predictivos -- Identificación de características importantes en el mantenimiento predictivo -- Técnicas de extracción y selección de características -- Creación y validación de conjuntos de datos - Construcción de Modelos de Mantenimiento Predictivo -- Clasificación vs. regresión en la predicción de fallos -- Visión general de algoritmos comunes (ej., Árboles de Decisión, Bosque Aleatorio, Redes Neuronales) -- Implementación de modelos utilizando scikit-learn y TensorFlow de Python - Evaluación y Optimización de Modelos -- Métricas para evaluar modelos de mantenimiento predictivo (ej., precisión, puntuación, cobertura) -- Técnicas de validación cruzada -- Ajuste de hiperparámetros y optimización de modelos - Implementación de Sistemas de Mantenimiento Predictivo -- Integración de modelos de aprendizaje automático en flujos de trabajo de mantenimiento -- Monitoreo en tiempo real y sistemas de alerta -- Estudios de caso y aplicaciones industriales - Desafíos y Mejores Prácticas -- Manejo de conjuntos de datos desbalanceados -- Tratamiento de la escasez de datos y el ruido -- Consideraciones éticas y prácticas en el mantenimiento predictivo - Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras -- El papel del IoT en el mantenimiento predictivo -- Avances en IA y aprendizaje automático para monitoreo de equipos -- Perspectivas para la toma de decisiones de mantenimiento automatizado - Proyecto Final -- Desarrollo de una solución completa de mantenimiento predictivo -- Aplicación de conceptos aprendidos a un escenario del mundo real -- Presentación y defensa de los hallazgos del proyecto

Enseñado por

Kathy Tao, Rohit Ramanathan, Marissa D'Alonzo, Brian Buechel and Megan Thompson

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