DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado a Equipos de Perforación está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a mantenimiento, confiabilidad, operaciones mineras y gestión de equipos que buscan incorporar herramientas de Machine Learning dentro del análisis de perforadoras utilizadas en minería.

Durante el programa, el participante aprenderá a identificar los principales sistemas y modos de falla de una perforadora, estructurar la información necesaria para desarrollar modelos y relacionar datos operacionales con eventos de mantenimiento.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Rol de la perforadora en el ciclo minero.
Sistemas principales de una perforadora de tajo abierto.
Modos de falla y componentes críticos.
Datos necesarios para aplicar Machine Learning en perforación.
Formulación de problemas de mantenimiento mediante Machine Learning.
Problemas de clasificación aplicados a perforación.
Problemas de regresión aplicados a perforación.
Detección de anomalías en operación de perforadoras.
Modelos de Machine Learning aplicados al módulo.
Métricas de evaluación de modelos.
Flujo de análisis exploratorio de datos (EDA).
Ingeniería de variables para perforación.
Integración de datos operacionales con eventos de mantenimiento.
Entrenamiento y evaluación de modelos aplicados.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina mantenimiento de perforadoras, datos operacionales, análisis exploratorio y Machine Learning, permitiendo comprender cómo estructurar problemas reales de mantenimiento para ser abordados mediante modelos analíticos.

Se trabajará especialmente con:

Perforadoras · Modos de Falla · Datos Operacionales · EDA · Ingeniería de Variables · Clasificación · Regresión · Detección de Anomalías · Machine Learning

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Comprender el rol y funcionamiento de las perforadoras dentro de la operación minera.
Identificar sistemas y componentes críticos.
Analizar modos de falla asociados a perforadoras.
Determinar qué datos son necesarios para aplicar Machine Learning.
Formular problemas de mantenimiento como problemas de clasificación o regresión.
Detectar anomalías a partir de datos operacionales.
Realizar análisis exploratorio de datos de perforadoras.
Desarrollar ingeniería de variables.
Integrar eventos de mantenimiento con información operacional.
Entrenar y evaluar modelos de Machine Learning.
Utilizar métricas para analizar el desempeño de los modelos.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Comprender los principales sistemas y componentes de equipos de perforación.
Identificar modos de falla y componentes críticos dentro de la operación.
Preparar datos operacionales y de mantenimiento para su análisis.
Formular problemas de clasificación y regresión aplicados al mantenimiento de perforadoras.
Detectar anomalías en el comportamiento operacional de los equipos.
Realizar análisis exploratorio e ingeniería de variables.
Integrar datos operacionales con eventos de mantenimiento.
Entrenar y evaluar modelos de Machine Learning utilizando métricas adecuadas.
Interpretar resultados como apoyo para procesos de mantenimiento y confiabilidad.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de analizar datos operacionales y de mantenimiento de equipos de perforación, formular problemas de Machine Learning y desarrollar modelos de clasificación, regresión y detección de anomalías, evaluando sus resultados como apoyo para la gestión de mantenimiento.

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