3- 4 Aspectos clave de aprendizaje:

Se explicarán las ventajas de aplicar el aprendizaje automático en el mantenimiento y diagnóstico de equipos industriales.
Se identificarán las limitaciones y desafíos que pueden surgir al implementar estas técnicas.
Se presentarán estudios de caso sobre su aplicación en reductoras, generadores y rodamientos.

• Héctor Palacio es Ingeniero de Mantenimiento Predictivo con 15 años de
  experiencia en las principales industrias: incluyendo generación de energía,
  petróleo y gas, y procesos. Está especializado análisis de vibraciones, con una
  certificación de Categoría IV del Mobius Institute. Su experiencia incluye gestión
  de proyectos de monitoreo en línea, diagnóstico de maquinaria, implementación
  de programas de mantenimiento predictivo y capacitación en monitoreo de
  condiciones. Ha trabajado con marcas destacadas como Emerson CSI, Rockwell
  Automation, Bently Nevada, Prognost, Shinkawa, Bachmann entre otras. Además,
  tiene experiencia en I+D en proyectos de diagnóstico de fallos, con enfoque en:
  • Evaluación de modos de falla mecánicos y eléctricos.
•  Diseño de estrategias de detección.
  • Aplicaciones de aprendizaje automático para mantenimiento predictivo.
  • Pruebas y validación de modelos predictivos.