IA para la optimización de procesos en operaciones manufactureras

Introducción a la IA en la Manufactura

• Tendencias en manufactura inteligente e Industria 4.0
• Visión general de los casos de uso de la IA en operaciones
• Métricas clave de rendimiento e indicadores (KPIs)

Recopilación y Preparación de Datos

• Fuentes de datos de manufactura (sensores, PLC, MES)
• Limpieza y formato de datos de series temporales
• Uso de Pandas y Jupyter para el preprocesamiento

Análisis Descriptivo y Diagnóstico

• Exploración y visualización de datos
• Análisis de correlación e identificación de causas raíz
• Páneles personalizados con Power BI

Aprendizaje Automático para la Optimización de Procesos

• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Agrupamiento (clustering) para el descubrimiento de patrones
• Regresión y clasificación para predicciones

IA para el Mantenimiento Predictivo y la Calidad

• Detección de anomalías y alertas predictivas
• Modelos de predicción de fallos
• Mejora de la calidad de los productos mediante el análisis de modelos

Análisis en Tiempo Real y Bucles de Retroalimentación

• Datos de flujo continuo y procesamiento en tiempo real
• Integración con sistemas SCADA/MES
• Retroalimentación para ajustes automáticos de procesos

Caso de Estudio y Proyecto Final

• Análisis práctico de conjuntos de datos del mundo real
• Diseño y validación de un modelo de optimización
• Presentación final de un plan de mejora impulsado por IA

Resumen y Próximos Pasos