DESCRIPCIÓN DE LA EZPECIALIZACIÓN:

La especialización Aplicación de Modelos de Machine Learning Aplicado al Mantenimiento Minero forma parte del Bootcamp de Tecnología y Machine Learning aplicado al Mantenimiento Minero y está dirigida a profesionales y estudiantes vinculados a mantenimiento, confiabilidad, gestión de activos, operaciones mineras y áreas relacionadas que buscan incorporar herramientas basadas en datos en la gestión de equipos.

Durante el programa, el participante conocerá cómo estructurar problemas de mantenimiento para ser abordados mediante Machine Learning, desde la identificación y preparación de los datos hasta la construcción, evaluación e interpretación de modelos.

La formación combina fundamentos de mantenimiento, datos operacionales, análisis exploratorio y Machine Learning, aplicándolos a diferentes tipos de equipos y sistemas presentes en operaciones mineras.

¿QUÉ ABORDA LA ESPECIALIZACIÓN?

El programa está compuesto por cuatro cursos especializados:

Machine Learning aplicado al Mantenimiento Predictivo
Machine Learning aplicado a Equipos de Perforación
Machine Learning aplicado a Equipos de Carguío y Acarreo
Machine Learning aplicado al Sistema de Transporte y Correas

A través de estos cursos se abordarán temas relacionados con mantenimiento predictivo, modos de falla, telemetría, detección de anomalías, clasificación, regresión, series de tiempo, análisis exploratorio de datos, ingeniería de variables y evaluación de modelos.

ENFOQUE DEL PROGRAMA

La especialización combina mantenimiento minero, análisis de datos y Machine Learning, permitiendo comprender cómo la información generada por equipos y sistemas puede utilizarse para construir modelos y apoyar procesos de mantenimiento.

Se trabajará especialmente con:

Mantenimiento Predictivo · Datos Operacionales · Telemetría · EDA · Machine Learning · Clasificación · Regresión · Series de Tiempo · Detección de Anomalías · Evaluación de Modelos

El participante comprenderá cómo transformar información operacional y de mantenimiento en datasets útiles, formular problemas analíticos y seleccionar enfoques de Machine Learning según las características del activo y del problema estudiado.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Comprender los fundamentos del mantenimiento predictivo.
Estructurar datos para la construcción de modelos predictivos.
Explorar y preparar información operacional y de mantenimiento.
Formular problemas de mantenimiento como problemas de Machine Learning.
Aplicar modelos de clasificación y regresión.
Detectar anomalías en el comportamiento de equipos.
Integrar telemetría con eventos de mantenimiento.
Construir y evaluar modelos predictivos.
Aplicar modelos de series de tiempo a mantenimiento.
Analizar información de equipos de perforación.
Trabajar con datos de equipos de carguío y acarreo.
Analizar variables de sistemas de transporte y correas.
Utilizar métricas para evaluar el desempeño de los modelos.
Identificar aplicaciones prácticas de Machine Learning dentro del mantenimiento minero.

COMPETENCIAS DEL PROGRAMA

Al finalizar la especialización, el participante podrá:

Comprender los fundamentos del mantenimiento predictivo y su relación con Machine Learning.
Preparar y estructurar datos operacionales y de mantenimiento para su utilización en modelos.
Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones, anomalías y relaciones relevantes.
Formular problemas de mantenimiento como problemas de clasificación, regresión o predicción.
Construir y evaluar modelos de Machine Learning aplicados a mantenimiento.
Analizar información de telemetría y eventos de mantenimiento.
Aplicar modelos a equipos de perforación, considerando componentes críticos y modos de falla.
Analizar equipos de carguío y acarreo mediante datos y modelos de series de tiempo.
Trabajar con información de sistemas de transporte y correas, considerando sus componentes y variables operacionales.
Interpretar métricas y resultados de los modelos para determinar su desempeño.
Utilizar Machine Learning como herramienta de apoyo para la gestión y toma de decisiones de mantenimiento.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar la especialización, el participante estará en capacidad de preparar y analizar información operacional y de mantenimiento, formular problemas de Machine Learning y desarrollar modelos orientados a predicción, clasificación y detección de anomalías en equipos y sistemas mineros, interpretando los resultados desde una perspectiva de mantenimiento.

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