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Gestión del programa de monitoreo de condición

Este curso está diseñado para equipar a los participantes con las habilidades y conocimientos necesarios para gestionar eficazmente los datos de monitoreo de condición en sus organizaciones, optimizando la confiabilidad de los activos y apoyando la toma de decisiones basadas en datos.

 

A medida que la tecnología avanza, la gestión de datos de monitoreo de condición se ha convertido en un elemento crítico para mejorar la confiabilidad de los activos, la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas en una organización.

 

¿Te interesa tomar este curso para tu equipo?
Dirigido a
  • Gerentes de mantenimiento, producción, ingeniería o planta.
  • Responsable de mantenimiento predictivo.
  • Gerente de informática en planta industrial.
  • Responsable de digitalización industrial.
  • Ingenieros de fiabilidad.
  • Supervisores de mantenimiento predictivo.
  • Especialistas en técnicas de monitoreo de la condición.

 

Objetivos de aprendizaje
  • Adquirir la visión, motivación y conocimiento para gestionar los datos de monitoreo de condiciones desde la recolección al pie de máquina hasta la toma de decisiones corporativas.
  • Entender conceptos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, IoT e Industria 4.0
  • Tener un plan de gestión de datos de monitoreo de condición.
  • Calcular la infraestructura informática necesaria para la gestión de datos.
  • Conocer los diferentes protocolos de comunicación de datos industriales.
  • Seleccionar plataformas IoT.
  • Conocer casos de uso de Machine Learning en monitoreo de condición de máquinas industriales.
  • Convertir los datos en información de la condición.
  • Escalar los datos de condición a la toma de decisiones corporativas.
  • Entender y conocer casos de uso de plataformas digitales para gestión de la información de la condición de máquinas.
  • Crear hojas de ruta de digitalización del mantenimiento basado en la condición.
Nivel

Avanzado

Modalidad

Privado Online, Privado presencial, Privado Mixto

Idioma

Español

Duración

24 hrs

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