A sua planta já gera os dados. Aprenda a transformá-los em decisões que melhoram a produção.
Um curso executivo e gratuito para diretores e responsáveis de operações que querem aplicar machine learning com critério de negócio: que problema atacar primeiro, com quais dados, como medir o impacto e como levar os modelos à linha de produção sem ficar no piloto eterno.
- Idioma
- Ministrado em espanhol
- Modalidade
- 100% on-line, no seu ritmo
- Acesso
- Gratuito
- Duração
- 3 h 52 min
- Conteúdo
- 9 módulos e 41 aulas
- Nível
- Intermediário: não é preciso programar
- Instrutor
- Daniel Medina
Do que se trata
A planta já gera dados: sensores, CLP e SCADA, MES, ERP, laboratório e manutenção. Ainda assim, continua-se decidindo de forma reativa: a falha é reparada depois, o defeito é detectado no final, os parâmetros dependem de um operador veterano, os relatórios chegam tarde e o planejamento vive em planilhas.
Para quem é
Nível intermediário: não é preciso programar; ajuda conhecer a operação e os seus indicadores (OEE, disponibilidade, desempenho, qualidade e custos).
- Gerentes e diretores de operações, produção e planta.
- Líderes de manutenção, qualidade e melhoria contínua.
- Responsáveis por transformação digital e Indústria 4.0.
- Engenheiros industriais, de processos e de manufatura.
- Gerentes gerais, conselhos e comitês de investimento.
- Consultores e líderes de projetos industriais.
O que você aprende
Ao terminar, você poderá:
- Identificar oportunidades de machine learning na sua operação.
- Priorizar casos de uso por valor, viabilidade e risco.
- Avaliar se os dados da planta estão prontos.
- Escolher a abordagem de modelagem.
- Medir o impacto em OEE, custo, qualidade e retorno.
- Decidir quando um modelo está pronto para produção.
- Projetar a implantação, o monitoramento e a governança do modelo.
- Liderar a adoção na planta.
- Construir um roteiro executivo.
Por que as iniciativas de IA fracassam na indústria
São falhas de gestão, não de tecnologia.
- Escolhe-se o caso de uso errado.
- Os dados não estão prontos.
- Não há uma métrica de sucesso.
- Não há um plano para levar o modelo à produção.
- Não há governança do modelo.
- Os operadores não confiam no resultado.
O que o machine learning pode fazer na sua operação
- Manutenção preditiva: antecipar a falha antes que a linha pare.
- Qualidade preditiva: detectar o defeito durante o processo, não no final.
- Otimização de parâmetros de processo: transformar a experiência de um operador em uma regra mensurável.
- Planejamento e previsão de demanda: sair da planilha.
- Eficiência energética e de recursos: consumir menos por unidade produzida.
- Inspeção e detecção de anomalias: ver a tempo o que foge do normal.
Conteúdo programático
9 módulos e 41 aulas.
| Módulo | Aulas |
|---|---|
| 1. Oportunidade industrial | 1 |
| 2. Casos de uso prioritários | 3 |
| 3. Dados de planta | 5 |
| 4. Modelos para produção | 6 |
| 5. Medição e decisão | 9 |
| 6. Otimização operacional | 7 |
| 7. Industrialização e controle | 5 |
| 8. Governança e adoção | 4 |
| 9. Roteiro executivo | 1 |
O que você leva
- Um método de priorização de casos de uso.
- Uma lista de verificação de dados.
- Critérios para avaliar propostas de fornecedores.
- Um marco para medir o retorno.
- Um modelo de governança dos modelos.
- Um roteiro executivo.
- Uma linguagem comum entre operações, TI e dados.
Habilidades
- Machine learning industrial
- Otimização da produção
- Manutenção preditiva
- Qualidade preditiva
- Dados de planta
- Avaliação de modelos
- Implantação operacional
- Governança de modelos
- Roteiro de IA
O que este curso não é
- Não é um curso de programação.
- Não é teoria acadêmica.
- Não é uma palestra comercial.
- Não é uma promessa de mágica.
O que o torna diferente
- Foco na gestão: decisões de negócio, não código.
- Do piloto à produção: como levar o modelo à linha.
- Métricas de negócio: OEE, custo, qualidade e retorno.
- Resultado concreto: um roteiro executivo para a sua planta.
- Ministrado a partir da prática: IA aplicada em projetos reais.
Grátis
Você acessa grátis os 9 módulos e as 41 aulas, no seu ritmo. É uma iniciativa da CUANTICO para aproximar a inteligência artificial aplicada da indústria da Colômbia e da América Latina.
Instrutor
Daniel Medina é cofundador, CEO e Diretor Científico da CUANTICO e dirige o CuantaIA, grupo de pesquisa reconhecido pelo MinCiencias, o Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação da Colômbia.
É candidato a Ph.D. em Ciência da Computação. Leva a IA do laboratório à operação: de sistemas de relatórios inteligentes para a indústria a plataformas de rastreabilidade de minerais, com pesquisadores na Colômbia, nos Estados Unidos e na Espanha.
Perguntas frequentes
Preciso programar?
Não.
Quanto tempo leva?
3 h 52 min. Com 30 a 40 minutos por dia, você termina em uma semana.
Serve se a minha planta não tem sensores?
Sim. O módulo 3 ajuda a diagnosticar quais dados você tem e o que falta.
Para quais setores é?
Alimentos e bebidas, químicos, plásticos, metalmecânica, têxteis, farmacêutica e materiais de construção.
Emite certificado?
Não.
Quanto custa?
É gratuito.
Comece hoje, grátis
O curso é gratuito, on-line e no seu ritmo.