Curso Desarrollo y Aplicación de Modelos de Machine Learning para Mantenimiento

Fundamentos de Machine Learning para Mantenimiento

• Introducción a Machine Learning para Mantenimiento
• Algoritmos supervisados I - Regresión
• Algoritmos supervisados II - Clasificación y Series Temporales
• Algoritmos no supervisados I - Clustering
• Feature Engineering para Mantenimiento

Desarrollo de Modelos Predictivos

• Selección y Evaluación de Algoritmos
• Modelos Predictivos Basados en Vibraciones I
• Modelos Predictivos Basados en Vibraciones II
• Modelos para Monitoreo de Condición
• Gestión de Obsolescencia y Renovación de Activos
• Integración de ML con el Método de Elementos Finitos

Implementación de Modelos en Entornos Industriales

• Integración de Modelos ML con Sistemas CMMS y ERP
• Desarrollo de Pipelines para Procesamiento en Tiempo Real
• Monitoreo y Actualización Continua de Modelos