Duración
1 mes
Fecha de Inicio
02-09-2026
Modalidad
online
Dificultad
Principiante
Precio
412 €
El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA es un programa de formación inicial diseñado para técnicos de mantenimiento industrial, responsables de producción, ingenieros de planta, jefes de turno, operarios de línea con responsabilidades de supervisión de maquinaria, y cualquier profesional del sector industrial y de manufactura que quiera aprender a usar la inteligencia artificial para predecir cuándo va a fallar una máquina antes de que el fallo ocurra —sin necesidad de tener formación avanzada en ciencia de datos, sin necesidad de saber programar y sin necesidad de invertir en un equipo de ingenieros de IA propios—: conectando sensores básicos a plataformas de monitorización industrial con IA, interpretando los dashboards de salud de la maquinaria, actuando correctamente ante las alertas de fallo inminente que el sistema genera, y calculando el retorno económico real de haber evitado cada parada no planificada.
A lo largo del curso aprenderás a usar plataformas de mantenimiento predictivo con IA accesibles para plantas de tamaño mediano y pequeño: Azure IoT Hub y AWS IoT Core para la conexión de sensores industriales a la nube y el análisis de los datos con IA, Microsoft Azure Anomaly Detector y Amazon Lookout for Equipment para la detección automática de anomalías en el comportamiento de la maquinaria, herramientas de análisis de vibración con IA como Pruftechnik VIBRO o Schaeffler OPTIME para el diagnóstico del estado de rodamientos, motores y transmisiones, plataformas de mantenimiento asistido por IA como Fiix y UpKeep que integran los datos de sensores con el sistema de gestión de órdenes de trabajo, y ChatGPT como asistente técnico para interpretar alertas, buscar procedimientos de mantenimiento y documentar los registros de intervención. El curso está diseñado para el técnico que trabaja en planta: módulos cortos, ejercicios con datos reales de maquinaria industrial, y resultados aplicables directamente en la siguiente guardia.
El mantenimiento industrial es el coste oculto más grande de la mayoría de las plantas de producción: el tiempo de parada no planificada cuesta entre dos mil y veinte mil euros por hora en los sectores con mayor intensidad de capital —automoción, alimentación, química, papel, energía—, y la mayoría de las plantas industriales siguen gestionando el mantenimiento de sus equipos con estrategias reactivas o preventivas que fueron diseñadas décadas antes de que existiera la tecnología para predecir los fallos antes de que ocurran. Los estudios del sector indican que entre el 30% y el 40% de los costes de mantenimiento industrial son evitables con estrategias predictivas basadas en datos, y que la implementación del mantenimiento predictivo con IA reduce el tiempo de parada no planificada entre un 30% y un 50% en los primeros dos años de implantación.
Este curso existe para que el técnico y el responsable de mantenimiento industrial que trabaja hoy con calendarios fijos de mantenimiento preventivo o que interviene cuando la máquina ya se ha parado pueda dar el salto al mantenimiento predictivo con IA de forma gradual, práctica y sin barreras de entrada tecnológica. Te capacitará para entender con claridad qué pueden hacer los sensores y los sistemas de IA por el mantenimiento de tu planta, para seleccionar los equipos más críticos en los que implementar la monitorización predictiva primero, para conectar e interpretar los datos de los sensores básicos de temperatura, vibración y corriente que son la base de cualquier sistema de mantenimiento predictivo, y para presentar a tu responsable el caso de negocio del mantenimiento predictivo con IA con los datos reales de tu planta.
El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial te prepara para ser el técnico o el responsable de mantenimiento que trae el mantenimiento predictivo con IA a su planta: con el conocimiento de los sensores, las plataformas y los procedimientos de actuación que hacen posible pasar de la reacción al fallo a la anticipación del fallo.
Al finalizar el curso serás capaz de entender y explicar qué es el mantenimiento predictivo con IA y por qué supera al preventivo: la diferencia entre mantenimiento correctivo, preventivo y predictivo, con los datos de coste y de eficiencia que hacen al predictivo la estrategia óptima para los equipos más críticos de la planta; la lógica de cómo los algoritmos de IA aprenden el comportamiento normal de una máquina para detectar las desviaciones que preceden a los fallos; y los tipos de fallos que el mantenimiento predictivo con IA detecta con mayor efectividad —los fallos de rodamientos, de motores eléctricos, de transmisiones y de bombas que representan el 70% de las averías en la mayoría de las plantas industriales—, instalar y configurar los sensores básicos de monitorización de maquinaria: el montaje correcto de los sensores de vibración, temperatura y corriente en los puntos de medición más informativos de cada tipo de equipo, la configuración de los parámetros de muestreo y transmisión de datos, y la conexión de los sensores a la plataforma de monitorización con IA a través de los protocolos de comunicación industrial más comunes —OPC-UA, MQTT, Modbus—, leer e interpretar los dashboards de monitorización con IA.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al curso desde cualquier dispositivo y aplica la IA al mantenimiento de tu planta.
Aprenderás a leer sensores industriales, interpretar dashboards de IA y anticipar fallos.
Trabajarás con plataformas reales como Azure IoT, AWS IoT y herramientas de IA industrial.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial te da algo concreto y medible desde la primera semana de aplicación: la capacidad de intervenir en la maquinaria de tu planta antes de que falle, con datos en lugar de con el instinto que viene de la experiencia —y que, siendo valiosa, no puede detectar los patrones de vibración a 1.200 Hz que preceden al fallo de un rodamiento antes de que se conviertan en un ruido audible.
Reducción de las paradas no planificadas que destruyen los programas de producción: Una parada no planificada en una línea de producción automotriz cuesta en promedio entre quince mil y veinte mil euros por hora en pérdida de producción, materiales desperdiciados en proceso y coste de hora extra del equipo de mantenimiento que interviene en emergencia. En una planta de alimentación con compromisos de entrega con la gran distribución, una parada no planificada puede resultar en la pérdida del contrato si el volumen afectado supera el stock de seguridad del cliente. Los sistemas de mantenimiento predictivo con IA que el Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA enseña a implementar detectan los precursores del fallo semanas o días antes de que ocurra —el incremento gradual de la temperatura de un motor, el aumento de la amplitud de vibración en la frecuencia de paso de rodillo de un rodamiento, el cambio en el perfil de corriente de un compresor que indica degradación interna—, con tiempo suficiente para planificar la intervención en la próxima parada programada sin interrumpir la producción.
Extensión de la vida útil de los equipos con el mantenimiento basado en la condición real: El mantenimiento preventivo convencional sustituye las piezas cuando el calendario lo indica, independientemente de su estado real: rodamientos que se sustituyen en perfecto estado por haberse cumplido las horas de ciclo de vida teórico, lubricaciones que se hacen en máquinas que no las necesitan y no se hacen en máquinas que sí las necesitan. Ese coste de sustitución innecesaria y ese coste de fallo por mantenimiento insuficiente son los dos desperdicios que el mantenimiento predictivo con IA elimina al mismo tiempo: interviniendo cuando el estado real de la pieza lo requiere —no antes, no después—. Los estudios de implementación de sistemas de mantenimiento predictivo con IA en plantas industriales de tamaño mediano reportan extensiones de la vida útil de rodamientos del 20% al 40% y reducciones del consumo de lubricantes del 15% al 25% como resultado directo del mantenimiento basado en la condición real.
Transformación del técnico de mantenimiento en el activo más valioso del equipo: El técnico de mantenimiento que domina el mantenimiento predictivo con IA no es un técnico reemplazable por la tecnología: es el técnico que usa la tecnología para amplificar su capacidad de supervisión y de diagnóstico más allá de lo que es humanamente posible sin ella. Un técnico sin sistemas de IA puede monitorizar el estado de diez o veinte máquinas con la frecuencia que le permite su jornada; un técnico que domina los dashboards de monitorización con IA supervisa el estado de cien o doscientas máquinas en tiempo real y dedica su tiempo de intervención a los equipos que realmente lo necesitan, en lugar de a las rondas de inspección visual que consumen tiempo sin producir la información de diagnóstico que los sensores proporcionan con mucha mayor precisión.
El mantenimiento predictivo con IA ha pasado de ser una tecnología experimental reservada a las grandes plantas industriales con presupuestos de transformación digital de siete cifras a ser una capacidad accesible para plantas de tamaño mediano y pequeño, gracias a la democratización de los sensores IoT de bajo coste, las plataformas de análisis en la nube con IA que facturan por uso y las herramientas de visualización accesibles que no requieren un equipo de data scientists para operar. La brecha no es ya tecnológica ni económica: es de formación. La mayoría de los técnicos de mantenimiento industriales tienen el conocimiento de la maquinaria que los sistemas de IA necesitan como contexto para funcionar bien; lo que les falta es el conocimiento de los sistemas de IA que les permite usar ese conocimiento de forma más eficiente y más efectiva.
La transformación industrial como la presión más urgente sobre los equipos de mantenimiento: La Industria 4.0 —la integración de sensores, conectividad, análisis de datos e IA en los procesos productivos— está dejando de ser una hoja de ruta estratégica para convertirse en la realidad operativa de las plantas industriales más competitivas de Europa e Iberoamérica. Las plantas que no implementen el mantenimiento predictivo con IA en los próximos años van a tener una desventaja estructural de costes de producción respecto a las que sí lo hagan: el diferencial de eficiencia entre una planta con mantenimiento predictivo y una con mantenimiento preventivo convencional se estima entre el 8% y el 12% del coste total de producción en los sectores de mayor intensidad de capital. Ese diferencial es insostenible en sectores con márgenes ajustados y competencia internacional.
La seguridad de los trabajadores como la dimensión más importante del mantenimiento predictivo: El mantenimiento predictivo con IA no es solo una cuestión de eficiencia económica: es una cuestión de seguridad. Las averías catastróficas de maquinaria industrial —los fallos súbitos de motores, bombas, compresores y sistemas de transmisión— son la principal causa de accidentes graves en las plantas industriales. Los sistemas de mantenimiento predictivo con IA que detectan la degradación del equipo antes del fallo catastrófico no solo evitan la parada de producción: evitan el accidente que ese fallo catastrófico podría causar. El técnico de mantenimiento que domina estos sistemas no solo protege la productividad de la planta: protege a sus compañeros que trabajan cerca de la maquinaria que está supervisando.
La escasez de técnicos de mantenimiento predictivo con IA como la oportunidad profesional más clara del sector industrial: El mercado laboral industrial está en este momento en una situación de escasez severa de técnicos de mantenimiento con conocimientos de mantenimiento predictivo con IA. Los estudios del sector en España, México, Colombia, Argentina y Chile muestran de forma consistente que la demanda de perfiles de mantenimiento industrial con competencias en IoT, análisis de datos de sensores y mantenimiento predictivo supera la oferta disponible en un ratio de tres a uno, con premios salariales de entre el 20% y el 35% respecto a los técnicos de mantenimiento convencional. El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA te posiciona directamente en ese perfil diferencial que el mercado laboral del sector industrial está buscando con urgencia.
El plan de estudio del Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial está organizado en cinco bloques diseñados para el ritmo y la realidad del trabajo en planta: módulos cortos que pueden completarse en los tiempos libres de la jornada o después del turno, con ejercicios que usan datos reales de maquinaria industrial y resultados aplicables directamente en la siguiente guardia.
El primer bloque, Fundamentos del mantenimiento predictivo con IA, establece la base conceptual: la evolución del mantenimiento industrial desde el correctivo hasta el predictivo, la lógica de cómo los algoritmos de Machine Learning aprenden el comportamiento normal de una máquina y detectan las anomalías que preceden a los fallos, los tipos de fallos más comunes en la maquinaria industrial y los sensores que los detectan con mayor eficacia, y el análisis del caso de negocio del mantenimiento predictivo con los datos de coste de averías reales de plantas del sector del alumno.
El segundo bloque trabaja los sensores y la arquitectura de un sistema de monitorización básico: los tipos de sensores industriales más accesibles —acelerómetros, sensores de temperatura, pinzas amperimétricas—, su montaje correcto en los puntos de medición óptimos, y la conexión a las plataformas de análisis con IA en la nube. El tercer bloque cubre la interpretación de dashboards y la gestión de alertas con IA. El cuarto bloque trabaja el diseño del plan de mantenimiento predictivo de la planta. El quinto bloque cierra con el ROI del mantenimiento predictivo y la presentación del caso de negocio. El curso culmina con el Proyecto Final.
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El Proyecto Final del Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial consiste en el diseño completo del Plan de Implantación del Mantenimiento Predictivo con IA para la planta o la línea de producción del alumno —o para una planta industrial de referencia del sector elegido para los alumnos que prefieren trabajar con un caso externo—, documentado como una propuesta ejecutiva presentable a la dirección de planta con el rigor técnico y económico necesario para obtener la aprobación de la inversión.
El proyecto incluye el inventario de activos y matriz de criticidad: el listado de los equipos principales de la planta con su valoración de criticidad —impacto en la producción por parada, probabilidad histórica de fallo, coste de reparación, accesibilidad y disponibilidad de repuestos—, con la selección justificada de los cinco a diez equipos más críticos que serán el primer grupo de implantación del mantenimiento predictivo con IA, el plan de instrumentación básico: la definición de los sensores necesarios para cada equipo del grupo de implantación —tipo de sensor, punto de montaje, parámetro medido, frecuencia de muestreo—, con la estimación del coste de los sensores y la conectividad necesaria y la selección de la plataforma de monitorización con IA más adecuada para el contexto tecnológico de la planta, el protocolo de gestión de alertas: el árbol de decisión que define qué hace el equipo de mantenimiento ante cada tipo de alerta que el sistema de IA genera —con qué urgencia, quién interviene, qué comprueba, cuándo para el equipo y cuándo programa la intervención—, y el registro en el sistema de gestión del mantenimiento de cada alerta recibida y cada acción tomada, el caso de negocio del proyecto: el cálculo del coste actual de las paradas no planificadas de los equipos del grupo de implantación —basado en el historial de averías del último año si está disponible o en los datos de benchmarking del sector—, la estimación del ahorro derivado de la reducción del 35% en el número de paradas no planificadas que los sistemas de mantenimiento predictivo producen en el primer año de operación, y el cálculo del periodo de retorno de la inversión en sensores, plataforma y formación, y el informe de los primeros resultados: si el alumno tiene acceso a datos reales de sensores de su planta, el análisis de los primeros datos de monitorización con la plataforma de IA elegida, con la identificación de las anomalías detectadas y las acciones de mantenimiento realizadas como resultado. El Proyecto Final se presenta al grupo del curso en un documento de cinco a ocho páginas con el apoyo de un dashboard de monitorización de demostración.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
No. El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado para el técnico que parte de cero en instrumentación de mantenimiento predictivo, y comienza exactamente por donde debe comenzar cualquier implantación seria de mantenimiento predictivo: el análisis de la criticidad de los equipos de la planta para determinar en cuáles merece la pena invertir primero en sensorización. Los ejercicios del curso usan conjuntos de datos de sensores industriales reales —disponibles en repositorios públicos como el NASA Prognostics Data Repository, el Case Western Reserve University Bearing Data Center y los datasets de Kaggle de mantenimiento industrial— para que el alumno practique la interpretación de señales de sensores y la configuración de alertas en la plataforma de IA antes de tener sus propios sensores instalados. El Proyecto Final sí requiere diseñar el plan de sensorización para la planta real del alumno, pero no requiere que esa sensorización esté ya implementada: el proyecto es el plan de implementación, no el informe de resultados de un sistema ya operativo.
El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA aborda esta pregunta con precisión, porque las expectativas realistas sobre qué puede y qué no puede hacer el mantenimiento predictivo con IA son la base de una implantación exitosa. Las técnicas de mantenimiento predictivo con sensores de vibración, temperatura y corriente son especialmente efectivas para la maquinaria rotativa —motores eléctricos, bombas centrífugas, compresores, ventiladores, cajas reductoras, rodamientos, acoplamientos— que representa el 70% de los activos de la mayoría de las plantas industriales y es responsable del 80% de las paradas no planificadas. Para ese tipo de maquinaria, los sistemas de IA entrenados con los datos de operación normal del equipo pueden detectar las fases de degradación con semanas de anticipación respecto al fallo. Para otro tipo de activos —la maquinaria con modos de fallo de origen eléctrico como los variadores de frecuencia y los transformadores, los sistemas hidráulicos de alta presión, o la maquinaria con modos de fallo repentino sin señal de precursor medible—, el mantenimiento predictivo con sensores estándar tiene menor efectividad, y el curso explica exactamente qué técnicas complementarias —termografía infrarroja, análisis de aceite, ultrasonidos— son las más adecuadas para esos casos.
El Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA cubre el análisis de costes de implementación con la transparencia que el técnico o el responsable de mantenimiento necesita para presentar el proyecto a dirección. La inversión en un sistema básico de mantenimiento predictivo para cinco a diez equipos críticos con sensores de vibración y temperatura inalámbricos, conectividad a la nube y plataforma de análisis con IA tiene un coste de implantación inicial que oscila entre tres mil y quince mil euros en función del número de puntos de medición, la complejidad de la conectividad de la planta y la plataforma de análisis elegida, más un coste de suscripción mensual de las plataformas en la nube de entre cien y quinientos euros mensuales para el volumen de datos de una planta pequeña o mediana. El retorno de esa inversión —en paradas evitadas, en reducción del gasto en piezas de repuesto sustituidas innecesariamente y en reducción del trabajo en emergencia— se produce en la mayoría de los casos en menos de doce meses si los equipos monitorizados tienen un historial de paradas no planificadas de más de dos o tres eventos anuales con impacto significativo en la producción. El curso proporciona la calculadora de ROI que permite al alumno hacer ese análisis con los datos reales de su planta antes de presentar el proyecto a dirección.
No, y el Curso de Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial de Academia IA aborda esta pregunta directamente porque es la preocupación más frecuente de los técnicos de mantenimiento cuando se les habla por primera vez del mantenimiento predictivo con IA, y merece una respuesta honesta y documentada. La experiencia de las plantas industriales que han implementado sistemas de mantenimiento predictivo con IA en los últimos cinco años es consistente: el número de técnicos de mantenimiento no se reduce con la implantación del sistema —en la mayoría de los casos no se reduce en absoluto—, pero el perfil de trabajo cambia de forma significativa. Los técnicos pasan de dedicar el 60% de su tiempo a la intervención en emergencia a dedicar el 70% de su tiempo a la intervención planificada —que es más segura, más eficiente y menos costosa—. El sistema de IA no hace el trabajo del técnico: hace posible que el técnico haga mejor su trabajo, con información de mayor calidad sobre el estado real de la maquinaria que supervisa. El técnico que domina el mantenimiento predictivo con IA es más valioso para su planta, no menos necesario.
