Mantenimiento Predictivo con IoT y Analítica Avanzada
El mantenimiento predictivo permite anticipar fallos, reducir costes operativos y maximizar la disponibilidad de los equipos industriales. Este curso ofrece un enfoque práctico sobre cómo implementar sensores IoT, recopilar datos y aplicar analítica avanzada para optimizar el mantenimiento en entornos industriales.
Objetivos del curso
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del mantenimiento predictivo.
- Seleccionar y aplicar sensores IoT adecuados para cada tipo de maquinaria.
- Recopilar, procesar y analizar datos de equipos industriales.
- Aplicar técnicas de analítica avanzada y algoritmos de predicción.
- Integrar sistemas de mantenimiento con plataformas digitales.
- Mejorar la eficiencia y la disponibilidad de equipos mediante decisiones basadas en datos.
Metodología
Formación aplicada, orientada a resultados, que combina:
- Explicaciones teóricas de conceptos de mantenimiento y analítica.
- Ejercicios con datos reales y simulaciones.
- Casos de estudio de empresas que han implementado mantenimiento predictivo.
- Herramientas de diagnóstico y monitorización industrial.
Dirigido a:
- Responsables de mantenimiento y jefes de planta.
- Técnicos de operaciones y de procesos.
- Ingenieros industriales y de automatización.
- Perfiles vinculados a transformación digital y análisis de datos industriales.
Contenido del curso
- Diferencias entre mantenimiento correctivo, preventivo y predictivo.
- Beneficios y ROI del mantenimiento predictivo.
- Principios de fiabilidad y disponibilidad de equipos.
- Ejercicio: análisis de la situación actual de mantenimiento de una planta.
- Tipos de sensores: vibración, temperatura, presión, corriente, humedad.
- Instalación y calibración de sensores industriales.
- Protocolos de comunicación IoT: MQTT, OPC-UA, Modbus.
- Ejercicio: diseño de esquema de captura de datos de un equipo real.
- Plataformas de gestión de datos industriales (cloud y on-premise).
- Bases de datos para mantenimiento predictivo.
- Limpieza, normalización y validación de datos.
- Ejercicio: preparar y estructurar datos para análisis.
- Introducción a la analítica avanzada en mantenimiento.
- Modelos predictivos: regresión, árboles de decisión, redes neuronales.
- Identificación de patrones y anomalías.
- Ejercicio: predicción de fallos mediante análisis de datos históricos.
- Conexión de sistemas de mantenimiento con ERP y MES.
- Visualización de datos en dashboards.
- Alertas y notificaciones automáticas de mantenimiento.
- Ejercicio: diseño de flujo de trabajo digital de mantenimiento predictivo.
- Indicadores clave: MTBF, MTTR, disponibilidad, costes de mantenimiento.
- Estrategias para optimizar planes de mantenimiento.
- Cultura de mejora continua y análisis de resultados.
- Ejercicio: plan de mejora continua aplicado a un equipo crítico.
Resultados esperados
Tras completar el curso, los participantes podrán:
- Implementar sistemas de mantenimiento predictivo en su planta.
- Integrar sensores IoT y plataformas digitales para monitorizar equipos.
- Aplicar analítica avanzada para anticipar fallos y reducir costes.
- Mejorar la disponibilidad y eficiencia de los procesos industriales.
Duración recomendada
Entre 12 y 16 horas de formación, adaptable a formato presencial, online o híbrido.
