Inteligencia Artificial para la Optimización de Procesos en Operaciones de Manufactura

Introducción a la IA en la Manufactura

• Tendencias en la manufactura inteligente e Industria 4.0
• Visión general de casos de uso de 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 formateo de datos de series temporales
• Uso de Pandas y Jupyter para el preprocesamiento

Analítica Descriptiva y Diagnóstica

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

Aprendizaje Automático para la Optimización de Procesos

• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Agrupamiento (clustering) para la descubrimiento de patrones
• Regresión y clasificación para la predicción

IA para Mantenimiento Predictivo y Calidad

• Detección de anomalías y alertas predictivas
• Modelos de predicción de fallas
• Mejora de la calidad del producto mediante información de modelos

Analítica en Tiempo Real y Bucles de Retroalimentación

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

Caso de Estudio y Proyecto Integrador (Capstone)

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

Resumen y Próximos Pasos