Análisis sintomático basado en datos
Fundamentos sobre los principios básicos del análisis basado en datos, formación indispensable para la operación de tecnologías predictivas de Inteligencia Artificial e Industria 4.0
El advenimiento de nuevas tecnologías exige al profesional de hoy adaptarse y capacitarse en su aprovechamiento. Sin embargo, la implementación de procesos de analítica predictiva no están asociados solamente con el uso de una cierta herramienta de software. Conocimiento teórico y criterio ingenieril es necesario para la correcta aplicación de tales tecnologías.
Completar esta formación le permite al individuo desarrollar las competencias necesarias para la correcta interpretación de gráficas de series de tiempo y la extracción de información clave ya sea mediante observación o mediante la estimación de estadísticos y procesamiento de los datos.
1. Comprender las diferencias entre los enfoques basados en reglas/principios y los enfoques basados en datos en el monitoreo de condición
2. Aplicar sencillas técnicas de procesamiento de datos para la extracción de información (regresión, correlación, medidas de tendencia central, medidas de variabilidad
3. Identificar diferentes tipos de variables en los datos
4. Identificar estados operativos
5. Identificar visualmente, anomalías en series de tiempo
6. Familiarizarse con procesos típicos que algoritmos de tecnologías de analítica de datos utilizan para la detección y diagnóstico de fallos
Ninguno
Este curso está dirigido a
Ingenieros de confiabilidad
Planificadores y programadores de mantenimiento
Especialistas de monitoreo de condición
Operadores en centros de control
Responsables de implementación de tecnologías automatizadas de analítica predictiva
Este curso comprende...
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1 Presentación descargable
Certificación
Bienvenida y Recomendaciones iniciales
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Presentación del curso
Lección en diferido: Fundamentos de la Norma ISO 13379-1
Revisión de aprendizaje 1
Lección en diferido: Fundamentos del análisis de datos
Revisión de aprendizaje 2
Lección en diferido: una sola variable (parte 1)
Lección en diferido: una sola variable (parte 2)
Lección en diferido: una sola variable (parte 3)
Revisión de aprendizaje 3
Material complementario*: Estimaciones lineales en MS EXCEL
Datos de los Ejercicios propuestos en este capítulo
Material complementario*: Agregar línea de tendencia
Material complementario*: Función PENDIENTE en MS Excel
Revisión de aprendizaje 4
Lección en diferido: Correlación (parte 1)
Datos de los ejemplos discutidos en este capítulo
Revisión de aprendizaje 5
Lección en diferido: Correlación (parte 2)
Caso de estudio: Análisis del deterioro de un rodamiento
Caso de estudio en formato descargable
Lección en diferido: Estados operativos
Caso de Estudio No. 2
Caso de estudio 2
Revisión de aprendizaje 6