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Programa del Curso
Introducción a Generative AI
- Visión general de la IA en la fabricación
- Principios de Generative AI
- Aplicaciones en el mundo real y estudios de casos
Optimización del diseño con Generative AI
- Uso de la IA para el diseño y desarrollo de productos
- Caso práctico: Diseño generativo en la práctica
- Potenciar la creatividad y la innovación en el diseño de productos
Mantenimiento predictivo
- Implementación de IA para la previsión del mantenimiento de equipos
- Taller: Creación de un modelo de mantenimiento predictivo
- Reducción del tiempo de inactividad y los costes 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 impulsados por IA
- Mejora de la calidad del producto con algoritmos de aprendizaje automático
Data Analysis y la toma de decisiones
- Interpretación de la información generada por IA para mejorar la producción
- Actividad grupal: escenarios de toma de decisiones basados en datos
- Utilización de la visualización de datos para comprender mejor los resultados de la IA
Integración de la IA en los sistemas de fabricación
- Estrategias para adoptar la IA en los flujos de trabajo de fabricación existentes
- Mesa redonda: Superar los retos de la integración de la IA
- Prácticas recomendadas para implementar la IA en entornos de fabricación
Tendencias futuras en la IA de fabricación
- Explorando las tecnologías emergentes y su impacto potencial
- Sesión interactiva: Preparación para el futuro de la IA en la fabricación
- Mantenerse a la vanguardia con el aprendizaje continuo en IA
Sesiones Prácticas
- Proyectos prácticos con Generative AI herramientas
- Revisiones por pares y presentaciones grupales
- Proyecto Fin de Carrera: Desarrollo de una estrategia integral de IA para un escenario de fabricación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en ingeniería de fabricación o mejora de procesos
- Familiaridad con los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
- Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python
Audiencia
- Ingenieros de fabricación
- Especialistas en mejora de procesos
- Desarrolladores de IA
14 Horas