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Temario del curso

Introducción a la IA generativa

  • Descripción general de la IA en la fabricación
  • Principios de la IA generativa
  • Aplicaciones y estudios de casos del mundo real

Optimización del diseño con IA generativa

  • Uso de la IA para el diseño y desarrollo de productos
  • Estudio de caso: Diseño generativo en la práctica
  • Mejora de la creatividad y la innovación en el diseño de productos

Mantenimiento predictivo

  • Implementación de IA para la predicción del mantenimiento de equipos
  • Taller: Construcción de un modelo de mantenimiento predictivo
  • Reducción del tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento con IA

Mejora del control de calidad

  • Aplicación de la IA en los procesos de aseguramiento de la calidad
  • Ejercicio: Detección y análisis de defectos basados en IA
  • Mejora de la calidad del producto con algoritmos de aprendizaje automático

Análisis de datos y toma de decisiones

  • Interpretación de insights generados por la IA para la mejora de la producción
  • Actividad en grupo: Escenarios de toma de decisiones basada en datos
  • Uso de visualización de datos para una mejor comprensión de los resultados de la IA

Integración de la IA en sistemas de fabricación

  • Estrategias para adoptar la IA en los flujos de trabajo de fabricación existentes
  • Mesa redonda: Superación de desafíos en la integración de IA
  • Mejores prácticas para implementar IA en entornos de fabricación

Tendencias futuras en IA para la fabricación

  • Exploración de tecnologías emergentes y su impacto potencial
  • Sesión interactiva: Preparación para el futuro de la IA en la fabricación
  • Mantenerse a la vanguardia mediante el aprendizaje continuo en IA

Sesiones prácticas

  • Proyectos prácticos con herramientas de IA generativa
  • Revisiones entre pares y presentaciones en grupo
  • Proyecto final: Desarrollo de una estrategia integral de IA para un escenario de fabricación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Antecedentes en ingeniería de fabricación o mejora de procesos
  • Familiaridad con conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python

Público objetivo

  • Ingenieros de fabricación
  • Especialistas en mejora de procesos
  • Desarrolladores de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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