Ciberseguridad en la protección de infraestructuras de red
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Por favor, intenta con términos diferentes o verifica si hay opciones similares disponibles
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitatio nem ullam.
Este programa brinda una formación integral en mantenimiento predictivo con enfoque digital, fortaleciendo las capacidades del participante para implementar tecnologías 4.0 y metodologías avanzadas que contribuyan a la reducción de fallas, la mejora del rendimiento operativo y la optimización del ciclo de vida de los activos.
Inicio
Sábado 16 de Agosto del 2025
Duración
180.0 (horas académicas de 50 minutos)
Horario
Sa: 15:30-19:40
Do: 08:00-12:10
Seis cuotas de S/ 638.00
Desarrollar competencias técnicas integradas con herramientas digitales para aplicar estrategias de mantenimiento predictivo basadas en el análisis de condición de activos, alineadas a los estándares de la Industria 4.0.
El análisis de lubricante proporciona información temprana que alerta sobre fallas inminentes en la maquinaria. Este curso permitirá a los participantes conocer cómo interpretar los cambios en las propiedades del lubricante para su análisis.
Cómo influye el muestreo en la toma de decisiones Factores para determinar la frecuencia de muestreo
Estrategia de control de contaminación Código de contaminación sólida ISO 4406:99 Análisis de partículas en grasas en servicio ¿ Prueba de campo o de laboratorio para contaminación de grasa ¿ Efectos de la contaminación con agua en los lubricantes ¿ Contaminación con aire Contaminación del aceite de motor con glicol/anticongelante Contaminación con hollín en aceite de motor Contaminación con combustible en aceite de motor
Análisis y detección de fallas Análisis espectrométrico de elementos (AES) Pruebas para medir densidad ferrosa Fuentes potenciales de metales en el aceite
Establecimiento de límites e interpretación de resultados Casos de estudio
El curso integra técnicas de Ensayos No Destructivos (END), como líquidos penetrantes y partículas magnéticas, con herramientas digitales para la evaluación predictiva de componentes industriales en entornos 4.0. Los participantes aprenderán a aplicar estas técnicas junto con sistemas de adquisición de datos y análisis automatizado, alineados con los estándares de la industria inteligente.
Introduccción a los Ensayos No Destructivos en la Industria 4.0. Inspección visual Liquidos Penetrantes Particulas Magneticas Integración con Plataformas IoT (CMMS - Computerized Maintenance Management System) Casos de éxito en Industria 4.0
Introduccción a los Ensayos No Destructivos en la Industria 4.0. Inspección visual Liquidos Penetrantes Particulas Magneticas Integración con Plataformas IoT (CMMS - Computerized Maintenance Management System) Casos de éxito en Industria 4.0
Al finalizar el curso, los participantes podrán seleccionar la técnica de inspección por ultrasonido industrial 4.0 más adecuada para el equipo en tiempo real, elemento o espécimen en evaluación, con la finalidad de discriminar la presencia de discontinuidades internas o volumétricas, de acuerdo a las indicaciones de la práctica recomendada SNT-TC-1A (ASNT), ISO 9712.
Introducción al ultrasonido, principios básicos de acústica, generación de los modos de sonido, velocidad, frecuencia y longitud de onda, atenuación, impedancia, reflexión,refracción Ley de Snell y ángulos críticos, efectos de Fresnel y Fraunhofer. Instrumentación de pulso - eco, A-Scan, B-Scan, C-Scan. Calibración del equipo y bloques de calibración Teoría y operación de transdcutores, efecto piezo eléctrico, tipos de transductores, campo cercano y lejano, divergencia del haz, sensibilidad, resolución y amortiguamiento Métodos básicos de inspección, contacto, inmersión. Evaluación de formas de productos de material base Evaluación de uniones soldadas Introducción al phased array. Análisis de discontinuidades en tiempo real
Configuración y calibración de equipos de UT Mediciones básicas por UT Procedimiento de inspección con haz normal y haz angular Calibración de sensibilidad Análisis de defectos con curva DAC o AWS
Este curso brinda conocimientos y habilidades en alineamiento y balanceo con tecnologías digitales como sensores inteligentes, equipos conectados y software de análisis. Incluye aplicaciones de Industria 4.0 como monitoreo en tiempo real, análisis de vibraciones e informes automatizados.
Introducción al mantenimiento de precisión y su relación con la Industria 4.0 Alineamiento: conceptos, métodos y digitalización. Balanceo con tecnología digital
Alineamiento con reloj comparador (método base comparativo). Alineamiento láser con equipos digitales: SKF, Fixturlaser NXA pro, Rotalign. Ajuste de alineamiento con visualización en tiempo real (apps móviles o software de escritorio). Alineamiento de poleas con láser asistido por lectura digital. Medición de vibraciones con sensores inalámbricos. Análisis espectral mediante software predictivo. Ejecución de balanceo 1 y 2 planos con asistencia del software. Verificación y documentación digital de mejoras en niveles de vibración.
La termografía infrarroja es una técnica clave del mantenimiento predictivo que permite medir temperaturas sin contacto, captando la radiación infrarroja emitida por objetos. En el contexto de la Industria 4.0, se potencia mediante cámaras inteligentes, plataformas conectadas, almacenamiento en la nube y análisis automatizado. Conociendo parámetros del entorno, se obtiene información precisa para el diagnóstico temprano de fallas, la optimización energética y la mejora continua de los activos industriales.
Introducción a la termografía en la era digital Fundamentos físicos y técnicos: Radiación infrarroja, emisividad, transmisión, reflexión. Parámetros ambientales clave y su configuración digital. Mediciones y análisis termográfico con software Aplicaciones industriales con conectividad Interpretación de datos y generación de reportes digitales
Introducción a la termografía en la era digital Fundamentos físicos y técnicos: Radiación infrarroja, emisividad, transmisión, reflexión. Parámetros ambientales clave y su configuración digital. Mediciones y análisis termográfico con software Aplicaciones industriales con conectividad
Los participantes al finalizar el curso estarán en la capacidad de recolectar datos de vibración, realizar análisis básicos y validar datos obtenidos de la maquinaria industrial, diagnosticar fallas mecánicas y ejecutar pruebas especiales en tiempo real integradas a tecnologías de la Industria 4.0, utilizando sensores inteligentes y plataformas digitales en la nube.
Prácticas de mantenimiento Monitoreo de la condición Principios de la vibración Introducción a la medición de la vibración Introducción a la forma de onda temporal Introduccción a los espectros Introducción a la fase Procesamiento de la señal: filtros, muestreo, resolución, promedio, ventanas Adquisición de datos: tipos de transductores y sensores de proximidad. Análisis de vibración, resonancias, frecuencias naturales, fallas mecánicas, rodamientos y engranes Diagnóstico de las condiciones de fallas comunes Establecer límites de alarma Pruebas de aceptación Monitoreo en tiempo real con sensores unidireccionales y triaxiales.
Medición de valores globales con vibrómetros (quick collect) Medición de valores globales con analizadores o colectores de vibración (SKF / Pruftecnik) Realizar tendencias de vibración Selección de transductores Medición de vibración fuera de ruta y en ruta a través de sensores unidireccionales y triaxiales. Recopilación de datos o información de equipos Analiza tendencia y diagnóstica mediciones Generar ruta en el software Omnitrend y Aptitude Analyzer Cargar y descarga de ruta de Pc - Equipo - Pc Analiza vibraciones en el software Configuración de parámetros de vibración Realiza informes de vibración
El participante estará en la capacidad de liderar equipos de monitoreo de condición, diagnosticando fallas y corrigiendo problemas mecánicos mediante el análisis vibracional. En el curso aprenderá a realizar inspecciones en línea y analizar datos con el uso del software Xpert Alert y plataformas en la nube.
Diente roto en el reductor de velocidad Fallas en rodamientos en el aro exterior Fallas en rodamientos en el aro interior Fallas de motores eléctricos Fallas en bombas centrífugas Monitoreo en línea: instalación de sensores Análisis de datos con software xpert alert 8° Monitoreo de condición en plataformas en la Nube.
Monitoreo en linea (inalámbrico y cableado): descarga de datos, análisis de datos Análisis con onda del tiempo en reductor de velocidad Análisis con método SPM en alta frecuencia Análisis en motores eléctricos Análisis de bombas centrífugas Análisis en rodamientos Balanceo en 1 plano Análisis de datos de vibración con Python