Programa Fundamental
Mantenimiento Predictivo con IA/ML
Una introducción al PdM para directivos que tienen la responsabilidad de establecer la visión estratégica de mantenimiento.
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Si eres responsable de mantenimiento y planteas evolucionar hacia la inteligencia artificial aplicada en tu empresa, este es tu punto de partida.
Presentamos un seminario directivo fundamental de mantenimiento predictivo donde se entienden de forma clara la arquitectura del PdM soportado con IA/ML, sus expectativas de ROI, las decisiones iniciales y cómo se integra con los modelos tradicionales de mantenimiento industrial.
Mantenimiento en la Era de la IA
El entorno industrial ya no se basa únicamente en alarmas y calendarios de mantenimiento. Hoy, los datos proporcionan información clave para la toma de decisiones, y la capacidad de interpretarlos marca la diferencia en el rendimiento operativo.
Sin embargo, responsables de mantenimiento reconocen el potencial de la inteligencia artificial, pero no cuentan con una visión estratégica clara para su aplicación en su empresa.
Este programa cubre ese vacío. No es un bootcamp para programadores, sino una formación diseñada específicamente para directivos y jefes de mantenimiento que buscan establecer un proyecto de desarrollo de mantenimiento predictivo soportado con IA/ML de forma práctica y con resultados realmente sostenibles en el tiempo.
Contenido del programa
Tres módulos diseñados para estructurar la estrategia de mantenimiento predictivo.
Visión Estratégica
Se aborda la visión estratégica del mantenimiento predictivo con IA/ML, definiendo cómo integrarlo dentro del modelo de mantenimiento de la empresa y qué tipos de activos aportan mayor valor para su aplicación. Se trabaja la toma de decisiones para la selección de casos de uso, junto con el análisis económico que justifica su implantación.
Arquitectura del PdM
Se analiza la arquitectura del mantenimiento predictivo con IA/ML, entendiendo los bloques clave que componen un proyecto de PdM industrial. Se revisan las principales tecnologías implicadas, su integración y las distintas posibilidades de aplicación en entornos reales de planta. También se abordan los retos técnicos y organizativos.
Hoja de Ruta
Se define la hoja de ruta para el desarrollo e implantación, estructurando sus fases clave. Se analiza cómo integrar iniciativas existentes como RCM, TPM o RAM dentro de una estrategia coherente. También se trabaja la organización del proyecto, la gestión del cambio y el análisis económico del proyecto (ROI).
Características del Programa
Este programa está diseñado para directivos industriales, responsables de mantenimiento y equipos de liderazgo que definen la estrategia de activos en entornos productivos.
Su enfoque in-company se adapta a la realidad de cada organización, ofreciendo una visión ejecutiva del diseño e implantación del mantenimiento predictivo con inteligencia artificial.
Al finalizar, los participantes estarán preparados para diseñar y liderar estrategias de mantenimiento predictivo con IA, alineando tecnología, organización y decisiones con la fiabilidad de los activos.
Metodología
El programa combina la exposición ejecutiva de conceptos clave con el análisis de escenarios industriales y modelos de decisión utilizados en entornos de alta exigencia operativa.
A lo largo de las sesiones se presentan herramientas de análisis y evaluación que permiten comprender los factores estratégicos, tecnológicos y organizativos que condicionan el éxito de una iniciativa de mantenimiento predictivo.
Agenda del Programa
El programa se imparte en formato in-company, presencial o virtual, adaptado a cada organización. Tiene una duración total de 8 horas, que pueden concentrarse en una jornada o distribuirse en tres sesiones virtuales de 2,5 horas. Este formato permite abordar la estrategia de mantenimiento predictivo de forma progresiva.
Beneficios clave del programa
- Definir una estrategia clara de PdM alineada con los objetivos del negocio.
- Evaluar la viabilidad real de iniciativas de PdM antes de su implantación.
- Identificar los recursos tecnológicos clave: datos, algoritmos y sistemas.
- Mejorar la toma de decisiones en mantenimiento en contextos de incertidumbre.
- Priorizar oportunidades de PdM con mayor impacto en fiabilidad y eficiencia.
- Evitar inversiones ineficientes mediante una visión estructurada de beneficios.
- Preparar a la organización para la transformación hacia modelos basados en datos.
- Desarrollar una visión directiva del impacto organizativo del PdM.
Instructor
Humberto Alvarez Laverde
Ingeniero Mecánico. MBA por el IESE Business School. Formación avanzada en electrónica. Graduado en Dirección Industrial en el Instituto Asia Bunka Kaikan de Tokio. Instructor internacional TPM. Certificado en Gestión de Proyectos de Innovación Tecnológica por la Universidad de Texas A&M. Formado en tecnologías de mantenimiento con la Comisión Internacional de Energía de Naciones Unidas. Ex director de formación de la Asociación Española de Mantenimiento. Dilatada carrera profesional como ingeniero, directivo y consultor industrial.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Se requiere conocimiento de la IA?
¿Es un programa técnico?
¿Qué personas deberían asistir de mi empresa?
¿Es un programa presencial o virtual?
¿Cuál es el número ideal de participantes si es "in company"?
¿Está su organización preparada para tomar decisiones de mantenimiento basadas en predicciones?
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