EnginZone - Uso de Big Data en el mantenimiento industrial
Curso
Online
*Precio Orientativo
Importe original en USD:
$ 159
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
16h
-
Duración
30 Días
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Inicio
Fechas a elegir
-
Campus online
Sí
-
Envío de materiales de aprendizaje
Sí
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Servicio de consultas
Sí
-
Clases virtuales
Sí
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
Inicio
Inicio
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.
El centro se pondrá en contacto contigo, una vez envíes tus datos a través del formulario.
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
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?
- Evaluación de procesos en activos
- Sistemas de Monitoreo
- Analogías mecánicas y medicas
- 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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