Duración
2 meses
Fecha de Inicio
16-06-2026
ECTS
4
Modalidad
online
Horas
100 horas
Precio
349 €
El Curso en IA para Mantenimiento Predictivo de ICTESS, con una duración de 2 meses en modalidad 100% online, está concebido para ingenieros y perfiles técnicos que necesitan aplicar inteligencia artificial al mantenimiento predictivo industrial: análisis de señales de vibración con FFT, detección de anomalías con Isolation Forest, modelado de degradación con redes LSTM e integración con CMMS como SAP PM a partir de sensores IoT de planta.
La metodología parte de datos reales de sensores industriales (aceleración, temperatura, presión, corriente) y culmina con modelos que detectan anomalías y predicen vida remanente útil (RUL) con horizonte accionable. Durante las 8 semanas el alumno integra el flujo completo desde el sensor hasta la orden de trabajo emitida en el CMMS.
El mantenimiento correctivo es caro y el preventivo rígido desperdicia vida útil de equipos. La IA permite mover al activo exactamente cuando empieza a degradarse. El propósito es darte el stack técnico del 4.0 aplicado a mantenimiento real, no al caso académico. Para ello articula cinco propósitos:
El Curso en IA para Mantenimiento Predictivo te prepara para liderar proyectos de mantenimiento predictivo con IA en industria manufacturera, energía, utilities y cualquier activo crítico con instrumentación. Al finalizar serás capaz de:
En ICTESS, estamos comprometidos a brindarte la mejor experiencia académica posible en tecnologías energéticas y sostenibilidad.
¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades y conocimientos técnicos especializados! ¡Inscríbete hoy y sé parte de ICTESS y descubre todo lo que tenemos para ofrecer!
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Nuestro equipo de atención al estudiante está disponible de lunes a viernes de 8:00 a 18:00 horas.
Accede 24/7 con entorno preparado y tutor con experiencia real integrando predictivo con IA en plantas industriales operativas.
Sin clases en directo obligatorias: avanza entre turnos, paradas programadas o reuniones de fiabilidad y producción.
Python, scikit-learn, TensorFlow, librerías de análisis espectral, MQTT, OPC-UA y conectores SAP PM sobre Jupyter.
Notebooks sobre señales reales de vibración, temperatura y corriente de activos industriales en operación continua.
En ICTESS el curso lo imparten ingenieros de mantenimiento y fiabilidad con experiencia real desplegando predictivo con IA sobre activos industriales de manufacturing, utilities y energía.
En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.
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Finalizar el Curso en IA para Mantenimiento Predictivo te posiciona como ingeniero capaz de llevar un proyecto de predictivo industrial desde el sensor hasta el CMMS con rigor.
El mantenimiento predictivo con IA es ya palanca estratégica en Industria 4.0, con ROIs demostrados en reducción de paradas no planificadas y extensión de vida útil del activo crítico.
El plan de estudios arranca con sensorización y adquisición de datos industriales: tipos de sensores (vibración, temperatura, corriente, presión), protocolos IoT (MQTT, OPC-UA), edge computing y estructura de datasets históricos exportados desde SCADA o historiadores de planta.
La parte central cubre análisis de señales y modelos predictivos: FFT, envolventes y estándares ISO para vibración; Isolation Forest, One-Class SVM y autoencoders para detección de anomalías; redes LSTM y modelos de supervivencia para estimación de vida remanente útil (RUL) con incertidumbre.
El curso se dirige a ingenieros de mantenimiento, fiabilidad y producción que quieren incorporar IA a la estrategia de activos y a responsables digitales que lideran la hoja de ruta 4.0:
349 €
2 meses
16-06-2026
4 ECTS
online
100 horas
349 €
Estudiantes
Tutores
Online
El Trabajo Final consiste en construir una solución completa de mantenimiento predictivo sobre un activo real: detección de anomalías en motores, predicción de vida útil en rodamientos, monitorización de bombas o modelo de degradación en transformadores eléctricos. Debes entregar notebook reproducible, pipeline de datos, modelo validado y propuesta de integración con CMMS.
La defensa se realiza ante un tribunal que evalúa la solidez del tratamiento de señales, la elección del algoritmo, la cuantificación del ROI estimado frente al plan preventivo actual y la capacidad del alumno para argumentar cómo se cualifican las alertas para no saturar al equipo de mantenimiento con falsos positivos.
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