Descripción
Impulsa la transformación digital de tus procesos industriales con nuestro Programa Internacional de Alta Especialización en Optimización de Procesos con IIoT, IoT, Big Data y Machine Learning.
Este programa está diseñado para que puedas adquirir conocimientos clave para integrar tecnologías que permiten la captura, análisis y optimización de datos en tiempo real. Aprenderás a aplicar modelos avanzados de inteligencia artificial y machine learning para anticipar fallas, mejorar la eficiencia y maximizar el rendimiento de tus operaciones. Domina el uso de plataformas digitales industriales y herramientas de visualización para tomar decisiones estratégicas basadas en datos confiables.
¿Qué aprenderás?
El programa a desarrollar está orientado para que el participante pueda aplicar las tecnologías de la Industria 4.0, desde la gestión de Big Data hasta la implementación de modelos de Machine Learning para la optimización de procesos industriales.
- Comprender los fundamentos y componentes de la Industria 4.0.
- Analizar la gestión y arquitectura de Big Data industrial, identificando herramientas para el análisis eficiente de grandes volúmenes de datos.
- Dominar las técnicas de adquisición, monitoreo y visualización de datos de procesos industriales.
- Aplicar técnicas de Machine Learning para modelar, detectar anomalías y predecir comportamientos en procesos industriales.
- Desarrollar modelos predictivos y estrategias de optimización de procesos utilizando inteligencia artificial.
- Integrar y orquestar plataformas tecnológicas IIoT, Big Data y ML, implementando soluciones escalables y automatizadas.
Malla Curricular
7 Módulos
40 horas
- Introducción a la transformación digital y smart manufacturing
- Arquitectura y capas de la Industria 4.0
- Dispositivos IoT/IIoT: sensores, actuadores y gateways
- Protocolos de comunicación: MQTT, OPC UA, LoRa, Modbus TCP/IP
- Cloud vs Edge computing
- ¿Qué es Big Data? Características y retos en la industria
- Plataformas de gestión de datos industriales (Data Lakes, Historian, NoSQL)
- Procesamiento en tiempo real vs batch
- Arquitectura Lambda y Kappa
- Introducción a herramientas como Apache Kafka, Spark, InfluxDB, TimescaleDB
- Sensado y captura de datos en procesos continuos y discretos
- Estructura y normalización de datos industriales
- Uso de SCADA, HMI y sistemas MES
- Dashboards con Power BI, Grafana y herramientas de BI industrial
- Alertas inteligentes y visual analytics
- Fundamentos de ML supervisado y no supervisado
- Modelos aplicados: regresión, árboles, clustering, detección de anomalías
- Preprocesamiento de datos industriales y manejo de ruido
- Aplicación con Python (pandas, scikit-learn, XGBoost, Prophet)
- Validación de modelos y métricas para entornos industriales
- Predicción de rendimiento, calidad, consumo energético y fallas
- Identificación de cuellos de botella
- Simulación de procesos con datos reales
- Optimización multiobjetivo con algoritmos genéticos y heurísticos
- Digital Twins y modelos de simulación/optimización combinados
- Integración de sensores y sistemas en una arquitectura escalable
- Edge analytics vs cloud analytics
- Automatización de modelos: MLOps básicos
- Introducción a plataformas: Azure IoT Hub, AWS IoT, Siemens MindSphere, Ignition
- Gestión del ciclo de vida de datos
- Identificación de un proceso industrial a optimizar
- Captura y tratamiento de datos reales o simulados
- Aplicación de modelos de ML + dashboard de visualización
- Justificación técnica y económica (ROI estimado)
- Exposición y retroalimentación del proyecto final
Conoce a tus instructores
Ingeniero electricista, especialista en Sistemas de Distribución de Energía para la industria y minería. Maestría en Gestión del Mantenimiento y Postgrado en Gerencia de Proyectos.
Cuenta con 20 años de experiencia profesional, especializado en sistemas de Transmisión y distribución de energía para la minería e industria, logrando destacar en las actividades de planeamiento, diseño, ejecución y supervisión, operación y mantenimiento de equipamiento en subestaciones de potencia, líneas de transmisión, sistemas eléctricos industriales y mineros, conocimientos de análisis de criticidad, ACR, RCM, indicadores KPI y mercado eléctrico. Actualmente laboro como Subgerente de Operaciones de Geyer Kabel Perú SAC, trabajó como Superintendente de Mantenimiento eléctrico e Instrumentación en Sociedad Minera El Brocal SAA., también fue Superintendente de Proyectos Eléctricos en HOCSCHILD Mining. Docente en la universidad de Piura (UDEP) para los programas de postgrado, dicto curso de especialización en TECSUP y, ponente en diversos congresos.
