IA para la optimización de procesos en operaciones manufactureras

Introducción a la IA en manufactura

• Tendencias en manufactura inteligente e Industria 4.0
• Visión general de casos de uso de IA en operaciones
• Métricas clave de rendimiento (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

Análisis descriptivo y diagnóstico

• Exploración y visualización de datos
• Análisis de correlaciones e identificación de causas raíz
• Paneles personalizados con Power BI

Aprendizaje automático para la optimización de procesos

• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Agrupamiento (clustering) para el descubrimiento de patrones
• Regresión y clasificación para predicciones

IA para mantenimiento predictivo y calidad

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

Analítica en tiempo real y ciclos de retroalimentación

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

Caso de estudio y proyecto final

• 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