EnginZone - Uso de Big Data en el mantenimiento industrial

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    16h

  • Duración

    30 Días

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Campus online

  • Envío de materiales de aprendizaje

  • Servicio de consultas

  • Clases virtuales

Curso Especializado

Actualmente el crecimiento explosivo de los datos (Big Data) a una tasa exponencial debido a los avances de la tecnología de sensores, sus costos, acceso y el incremento de dispositivos que pueden generar datos, hacen que su procesamiento y análisis no pueda ser ejecutada por los métodos tradicionales que se usan en el mantenimiento industrial. Por ejemplo, para ponerlos en una clara perspectiva, en el año 2020 se estima que existirán un universo de unos 50 billones de dispositivos del tipo IoT (Internet of Things), para una población de unos 7.6 Billones de personas dando una tasa de 6.58 dispositivos conectados por persona.
También se genera además la necesidad de poseer analistas con conocimientos y herramientas que puedan ser usadas para las estrategias y tácticas en la toma de decisiones en la gestión de datos en línea, sus proyecciones, y predicciones de comportamiento.
Una característica actual es la presencia de múltiples datos proveniente de varios activos físicos (motores, bombas, turbinas, centrifugas, etc.) en grandes volúmenes y con gran velocidad de cambio. Un gran reto es ganar el acceso a esos datos para convertirlos en información útil con valor de diagnóstico, traerlos a un mismo lugar y usarlos correctamente.

Instalaciones y fechas

Ubicación

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Fechas a elegirMatrícula abierta
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A tener en cuenta

Gerentes, Jefes de Áreas de mantenimiento, Planificadores y Programadores, Personal de Operación y aquellos especialistas externos vinculados a la Gestión de Activos físicos

Certificado otorgado por EnginZone

Curso Especializado guiado por Experto en el tema.

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Opiniones

Materias

  • Acceso a la información
  • Medición
  • Vibraciones
  • Sensores
  • Análisis de costos
  • Dinámica
  • Motores eléctricos
  • Tuberías
  • Análisis de datos
  • Equipos industriales
  • Toma de decisiones
  • Perspectiva
  • Herramientas de gestión
  • Activos
  • Motores
  • Mantenimiento industrial
  • C++
  • Mantenimiento
  • Big Data
  • Mecánicas
  • ISO 55000
  • PAS55
  • Causa – efectos

Profesores

Omar Doming Aguilar Martínez

Omar Doming Aguilar Martínez

Instructor autorizado ASME (American Society of Mechanical Engineers),

PhD. Ciencias Físicas, Academia de Ciencias de Hungría, 1988 PhD. Ciencias Ing. Ciencias Físicas, Universidad de Chile, 2006. Relator y Consultor de empresas internacionales Instructor autorizado ASME (American Society of Mechanical Engineers), para cursos en el sector minero y petrolero Ha desarrollado actividades, capacitaciones y proyectos en temas tales como: Análisis de Fallas, Planificación del Mantenimiento y su programación; Análisis Causa Raíz; Confiabilidad de activos alineada a la ISO 55000; Aspectos metrológicos del mantenimiento

Temario

Módulo 1. Breve Introducción al monitoreo de la condición de activos industriales

a. ¿Por qué monitoreamos los activos industriales?

  1. Evaluación de procesos en activos
  2. Sistemas de Monitoreo
  3. Analogías mecánicas y medicas
  4. Consejos básicos

Módulo 2. Guía para el monitoreo de activos

a. ¿Dónde empezar?

b. Monitoreo de activos basado en la criticidad

c. ¿Cuándo un activo puede ser considerado suficientemente crítico para justificar un monitoreo continuo?

d. Método simplificado de justificación económica

Módulo 3. Los pasos para la evaluación de activos industriales

a. El árbol de decisión de la evaluación de activos

b. ¿Qué información requiero del activo antes del monitoreo?

c. ¿Qué equipos de análisis necesito?

d. ¿Cómo selecciono esos equipos?

e. ¿Cómo determino si la medición operacional del activo es confiable, reproducible y repetible

f. El intervalo de tiempo P – F. Métricas para sus aplicaciones

Módulo 4. El análisis de datos secuenciales de los activos

a. Reconocimiento de patrones

b. Tendencias y análisis de causa – efectos

c. Correlaciones

d. Tendencias combinadas y correlaciones múltiples

e. Incertidumbres en el procesamiento y predicción

Módulo 5. ¿Cómo auditar el activo en operación?

a. Formato de auditoria en campo

b. Auditoria de datos volátiles

c. Radar de implementación

d. Recomendaciones y valoración del riesgo en el activo

e. Alineamiento a la PAS55 e ISO 55000

Módulo 6. Casos de estudios y Aplicaciones

a. Evaluación del desempeño de una bomba centrifuga

b. ¿Cómo conducir una inspección en campo de una turbina de vapor?

c. Predicción de fallas en motores eléctricos

d. Protección dinámica y vibraciones permisibles en tuberías

e. Radar de desempeño del monitoreo de activos industriales

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