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
• Panorama de los casos de uso de la IA en operaciones
• Métricas clave de rendimiento y KPI

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 correlación e identificación de causas raíz
• Cuadros de mando 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 la predicción

IA para el mantenimiento predictivo y la calidad

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

Analítica en tiempo real y bucles de retroalimentación

• Datos en 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 de un plan de mejora impulsado por IA

Resumen y próximos pasos