Programa del Curso

Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa

  • Resumen de la IA en la manufactura
  • Principios de la Inteligencia Artificial Generativa
  • Aplicaciones y casos de estudio del mundo real

Optimización del Diseño con Inteligencia Artificial Generativa

  • Uso de la IA para el diseño y desarrollo de productos
  • Caso de estudio: Diseño generativo en práctica
  • Mejorar la creatividad e innovación en el diseño de productos

Mantenimiento Predictivo

  • Implementación de IA para pronósticos de mantenimiento de equipos
  • Taller: Construcción de un modelo de mantenimiento predictivo
  • Reducir tiempos muertos y costos de mantenimiento con IA

Mejora del Control de Calidad

  • Aplicación de la IA en procesos de aseguramiento de calidad
  • Ejercicio: Detección y análisis de defectos impulsados por IA
  • Mejorar la calidad del producto con algoritmos de aprendizaje automático

Análisis de Datos e Toma de Decisiones

  • Interpretación de las perspectivas generadas por IA para mejorar la producción
  • Actividad grupal: Escenarios de toma de decisiones basados en datos
  • Utilizar visualización de datos para una mejor comprensión de los resultados de la IA

Integración de IA en Sistemas de Manufactura

  • Estrategias para adoptar AI en flujos de trabajo de manufactura existentes
  • Debate panel: Superando desafíos en la integración de IA
  • Mejores prácticas para implementar IA en entornos de manufactura

Tendencias Futuras en AI de Manufactura

  • Exploración de tecnologías emergentes y su impacto potencial
  • Sesión interactiva: Preparándose para el futuro de la IA en manufactura
  • Mantenerse al frente con un aprendizaje continuo en IA

Sesiones Prácticas

  • Proyectos prácticos utilizando herramientas de Inteligencia Artificial Generativa
  • Revisión entre pares y presentaciones grupales
  • Trabajo final: Desarrollo de una estrategia integral de IA para un escenario de manufactura

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Antecedentes en ingeniería de fabricación o mejora de procesos
  • Familiaridad con conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python

Publico objetivo

  • Ingenieros de fabricación
  • Especialistas en mejora de procesos
  • Desarrolladores de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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