Ciberseguridad en la protección de infraestructuras de red
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En este programa le enseñarán cómo usar datos y tecnología avanzada para anticipar y prevenir fallas en maquinaria pesada de minería. Los participantes aprenden desde conceptos estadísticos básicos hasta técnicas de machine learning aplicadas al mantenimiento. El enfoque es práctico, con análisis de tendencias y monitoreo en tiempo real de equipos. Se utilizan casos reales para que los estudiantes puedan aplicar lo aprendido directamente en sus operaciones. El objetivo es optimizar el mantenimiento, reducir costos y aumentar la disponibilidad de los equipos.
Inicio
Sábado 23 de Agosto del 2025
Duración
160.0 (horas académicas de 50 minutos)
Horario
Sa: 17:40-21:00
Do: 09:00-12:20
Más información
Cinco cuotas de S/ 1287.00
Este programa integra estadística, monitoreo predictivo, machine learning y análisis de tendencias en un solo itinerario formativo, con un enfoque 100% aplicado a la gran minería y maquinaria pesada. La metodología combina teoría y práctica con casos reales, permitiendo a los participantes implementar mejoras inmediatas en sus operaciones. Además, los docentes son especialistas con experiencia directa en el sector, lo que garantiza una formación alineada a los desafíos actuales de la industria minera.
Este curso introduce los conceptos básicos de estadística y probabilidades aplicados al mantenimiento, permitiendo analizar datos de fallas y predecir el comportamiento de los equipos pesados. Los participantes aprenderán a interpretar información técnica y tomar decisiones fundamentadas para optimizar la gestión del mantenimiento.
Fundamentos de estadística descriptiva (media, mediana, moda, desviación estándar).
Probabilidades y distribuciones aplicadas a fallas (binomial, Poisson, Weibull).
Análisis de confiabilidad y cálculo del MTBF (tiempo medio entre fallas).
Herramientas gráficas: histogramas, diagramas de Pareto y control estadístico de procesos.
Análisis de datos reales de fallas con formatos en hojas de cálculo.
Cálculo de probabilidades de falla en componentes críticos.
Uso de software estadístico para análisis de tendencias.
Elaboración de reportes técnicos con interpretación de resultados.
El curso aborda las principales técnicas de monitoreo de condición para maquinaria pesada, como análisis de vibraciones, termografía y lubricación, enfocándose en la detección temprana de fallas y la optimización de los planes de mantenimiento.
Principios de mantenimiento predictivo y monitoreo de condición.
Fundamentos del análisis de vibraciones y su aplicación en maquinaria pesada.
Termografía infrarroja para detección de sobrecalentamientos y anomalías eléctricas.
Análisis de lubricantes y partículas para diagnóstico de desgaste.
Medición e interpretación de vibraciones en componentes reales.
Uso de cámaras termográficas para inspección de motores y sistemas eléctricos.
Toma y análisis de muestras de aceite de maquinaria.
Elaboración de informes de condición y recomendaciones técnicas.
Este curso introduce los conceptos y herramientas de machine learning (aprendizaje automático) para el análisis avanzado de datos de mantenimiento, permitiendo predecir fallas y optimizar la gestión de activos en maquinaria pesada.
Introducción al machine learning y su aplicación en la industria.
Tipos de modelos: regresión, clasificación y agrupamiento (clustering).
Preparación y limpieza de datos de mantenimiento.
Evaluación y validación de modelos predictivos.
Uso de software (Python/Excel) para análisis de datos de fallas.
Entrenamiento de un modelo de regresión para predecir vida útil de componentes.
Aplicación de modelos de clasificación para identificar patrones de fallas.
Interpretación de resultados y generación de alertas predictivas.
Este curso enseña a analizar y visualizar tendencias de variables operativas (temperatura, presión, vibración, consumo de energía) para anticipar desviaciones y optimizar el rendimiento de equipos pesados.
Principios de monitoreo de variables operativas y su impacto en la confiabilidad.
Técnicas de registro y gestión de datos en tiempo real.
Métodos de análisis de tendencias y detección de anomalías.
Uso de dashboard y reportes visuales para la toma de decisiones.
Configuración de sensores y adquisición de datos en equipos reales.
Análisis de series temporales con software de monitoreo (SCADA, Excel).
Detección de tendencias anómalas y generación de alertas.
Presentación de reportes visuales y propuestas de mejora.