Duración
2 meses
Fecha de Inicio
11-07-2026
ECTS
4
Modalidad
online
Horas
100 horas
Precio
$367465.59
Lacapacitación en Inteligencia Artificial aplicada al Mantenimiento Predictivo de ICTESS con una extensión de 2 meses en formato 100% online. Está diseñado especialmente para ingenieros y profesionales técnicos que buscan implementar herramientas avanzadas en la industria moderna: procesamiento de vibraciones mediante FFT, identificación de fallas con Isolation Forest, predicción de fatiga con modelos LSTM y vinculación directa con softwares de gestión como SAP PM usando dispositivos IoT en fábrica.
La metodología parte de datos reales de sensores industriales (aceleración, temperatura, presión, corriente) y culmina con modelos que detectan anomalías y predicen vida remanente útil (RUL) con horizonte accionable. Durante las 8 semanas el alumno integra el flujo completo desde el sensor hasta la orden de trabajo emitida en el CMMS.
Reparar fallas de imprevisto es costoso y el plan preventivo rígido desaprovecha la vida útil de equipos. La IA ayuda a intervenir el activo justo cuando comienza a degradarse. El fin es darte el stack técnico del 4.0 aplicado a mantención real, no al caso académico. Para esto articula cinco metas:
El Curso en IA para Mantenimiento Predictivo te especializa para encabezar iniciativas tecnológicas aplicadas al mantenimiento avanzado dentro de sectores como manufactura, energía, servicios básicos y sistemas críticos automatizados. Al terminar el programa, estarás facultado para:
En ICTESS, estamos comprometidos a brindarte la mejor experiencia académica posible en tecnologías energéticas y sostenibilidad.
¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades y conocimientos técnicos especializados! ¡Inscríbete hoy y sé parte de ICTESS y descubre todo lo que tenemos para ofrecer!
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Nuestro equipo de atención al estudiante está disponible de lunes a viernes de 8:00 a 18:00 horas.
Ingresa 24/7 con un entorno configurado y tutor con experiencia real sumando predictivo con IA en plantas operacionales
Sin clases en vivo obligatorias: avanza entre tus jornadas, detenciones programadas o comités de confiabilidad y producción.
Entorno con Python, scikit-learn, TensorFlow, librerías de procesamiento espectral, MQTT, OPC-UA y vinculación con SAP PM en Jupy
Guías y notebooks utilizando registros verdaderos de vibración, temperatura y corriente de activos en funcionamiento continuo.
En ICTESS esta capacitación la dictan ingenieros de mantención y confiabilidad que cuentan con experiencia real implementando sistemas predictivos con IA en activos industriales de manufactura, servicios básicos y energía.
En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.
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terminar este programa te consolida como un profesional técnico capacitado para dirigir con precisión proyectos de mantenimiento inteligente desde la captación de datos en terreno hasta el software de gestión.
La gestión predictiva mediante algoritmos se ha transformado en un pilar estratégico dentro de la evolución industrial, demostrando alta eficiencia al disminuir detenciones imprevistas y prolongar el funcionamiento de equipos clave.
El programa formativo se inicia con la instrumentación y captura de datos en entornos fabriles: clasificación de sensores (vibraciones, temperatura, amperaje, presión), protocolos IoT (MQTT, OPC-UA), procesamiento edge y la organización de bases de datos exportadas desde plataformas SCADA o softwares de la planta.
El bloque central profundiza en el procesamiento de variables y algoritmos predictivos: FFT, técnicas de envolvente y normas; ISO para vibraciones; Isolation Forest, One-Class; SVM junto con autoencoders orientados a la identificación de anomalías; y redes neuronales LSTM y análisis de supervivencia para proyectar la vida útil remanente (RUL) estimando sus rangos de variabilidad.
Este programa se orienta a ingenieros de mantención, confiabilidad y producción que buscan sumar IA al plan de activos, y a líderes digitales a cargo de la estrategia 4.0:
$367465.59
2 meses
11-07-2026
4 ECTS
online
100 horas
$367465.59
Estudiantes
Tutores
Online
El Proyecto Final requiere el diseño y desarrollo de una estrategia integral de predictivo aplicada a un equipo real: identificación de fallas en motores, estimación del desgaste en rodamientos, monitoreo de sistemas de bombeo o análisis de fatiga en transformadores. Es necesario presentar un código documentado, el flujo de procesamiento de información, un modelo matemático validado y el plan de conexión con el CMMS.
La presentación final se lleva a cabo ante una comisión evaluadora que examinará el rigor en el procesamiento de señales, la selección del modelo computacional, la estimación del retorno económico en comparación con la pauta preventiva vigente y la destreza del estudiante para justificar cómo filtrar alertas y evitar falsos positivos que saturen al personal técnico.
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