16 May Diplomado en Analítica de Datos y Mantenimiento Predictivo – 2023
El diplomado de “Analítica de Datos y Mantenimiento Predictivo (AD&MPd)”, ya en su segunda edición, posee un potente enfoque hacia la tecnología digital y la analítica de datos y viene a responder a una necesidad de los profesionales, relacionados con la producción, el mantenimiento y el proyecto, que se despeñan en compañías caracterizadas por el uso intensivo de activos físicos.
Todos esos profesionales tienen la obligación de mantenerse actualizados en sus conocimientos según las nuevas exigencias, complementando su experiencia y formación de base. Esta es una de las mejores formas de enfrentar, con éxito, los nuevos desafíos que se le impone a la empresa para alcanzar y mantener la productividad permaneciendo de manera competitiva en el mercado global.
La segunda versión, online, del Diplomado en Analítica de datos y Mantenimiento Predictivo (DA&MPd), apunta a formar profesionales del ámbito productivo y del mantenimiento. El DA&MPd es impartido por la Escuela de Ingeniería Mecánica de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, en colaboración con el Centro de Desarrollo de Gestión Empresarial. Está orientado a formar profesionales capaces de optimizar la competitividad de sus empresas gracias a sus sólidos conocimientos de Analítica de datos y su relación con el Mantenimiento Predictivo.
Particularmente, para la gestión de los activos físicos en empresas intensivas en bienes de capital, se observa que no son pocas las organizaciones que continúan desconociendo la importancia del uso de la data, transformada en información y conocimiento, como factor fundamental para la toma de decisiones. Solo así se puede responder a los nuevos desafíos y oportunidades que impone la Industria 4.0. Enfrentar esta situación es urgente e impostergable, pues su efecto apunta a la reducción de los costos, el aumento de la producción y la mitigación de los riesgos, como también en su contribución a la sostenibilidad.
Actualmente, el 99% de la información de cómo están operando los equipos, con sus consecuencias sobre el negocio, no es utilizada para la toma de decisiones. Esto también ocurre en el desarrollo de nuevos proyectos, por lo que esta debilidad se manifiesta a lo largo de todo el ciclo de vida de las instalaciones industriales.
En general, las compañías cuentan con estrategias de transformación digital, pero carecen de áreas dedicadas y de la cultura digital necesaria. En todo caso es oportuno señalar, que, si bien Chile minero aún tiene mucho camino por recorrer en la transformación digital, se destaca positivamente respecto a otros países como Perú y México. Esto quedó de manifiesto durante el periodo crítico de la pandemia, en el que, mientras en Chile operaciones pudieron seguir con sus actividades, en esos otros países varias tuvieron que paralizarse por la escasa incorporación de la tecnología digital.
El Diplomado tiene una duración total de 104 horas cronológicas, distribuidas en los siguientes módulos:
- Introducción a las Estrategias de la Gestión y el Mantenimiento de Activos
- Transformación Digital en el Mantenimiento Predictivo
- Métodos Estadísticos para el Mantenimiento y Confiabilidad
- Ensayos No Destructivos y Análisis de Fallas
- Técnicas para el Mantenimiento basado en Condición
- Arquitectura Informática para el Mantenimiento Predictivo
- Analítica de Datos: Fundamentos
- Diseño e Implementación de Estrategias de Mantenimiento Predictivo
- Analítica para la Confiabilidad y Simulación LCC
- Digital Twins y Mantenimiento Predictivo
- Módulo de Integración
El programa es impartido de manera on-line, en sesiones sincrónicas y asincrónicas, con exposiciones teóricas, ejemplos prácticos y análisis de casos reales en las que el profesor actúa como relator, pero también como facilitador de forma de generar un ambiente de discusión y análisis por parte de los alumnos. Además se contempla el trabajo individual y de grupo para la ejercitación y la solución de problemas asociados a cada asignatura.
Inscripciones y mayores informaciones a: gabrieladelpino@cgssa.com
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