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Programa del Curso
Introducción a la IA en Control de Calidad
- Visión general de la IA en los procesos de calidad de fabricación
- Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento
- Ventajas y limitaciones del control de calidad impulsado por IA
Recopilación y Preparación de Datos de Calidad
- Tipos de datos utilizados en QC (imágenes, sensores, registros de producción)
- Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg
- Almacenamiento y estructura de datos para entrenar modelos
Introducción a Computer Vision para QC
- Conceptos básicos del procesamiento de imágenes con OpenCV
- Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales
- Extracción de características visuales para análisis
Detección de Anomalías con Machine Learning
- Entrenamiento de clasificadores simples para la detección de defectos
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNNs)
- Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías
Mejora del Rendimiento Forecasting con Modelos AI
- Introducción a las técnicas de regresión
- Construcción de modelos para pronosticar el rendimiento de producción
- Evaluación y mejora de la precisión predictiva
Integración de IA con Sistemas de Producción
- Opciones de implementación para modelos de inspección
- Edge AI vs. análisis basado en la nube
- Automatización de alertas y informes de calidad
Estudio de Caso Práctico y Proyecto Final
- Desarrollo de un prototipo de inspección AI end-to-end
- Entrenamiento y prueba con conjuntos de datos QA de muestra
- Presentación de una solución funcional de control de calidad impulsada por IA
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprender procesos básicos de fabricación o QA (Control de Calidad)
- Familiaridad con hojas de cálculo u otros formatos digitales de informes
- Interés en métodos de control de calidad basados en datos
Participantes
- Especialistas en control de calidad
- Líderes de producción
21 Horas