Inteligencia Artificial Aplicada a la Industria Manufacturera
(*) UCEMAx se reserva el derecho de actualizar el monto de los programas y de las cuotas debido al contexto inflacionario imperante como así también cuando el aumento de los costos de la universidad así lo requieran.
¿Por qué este programa es importante?
La inteligencia artificial dejó de ser una promesa del futuro para convertirse en una ventaja competitiva concreta. Sin embargo, muchas empresas, aún no saben por dónde empezar ni cómo conectar la tecnología con sus procesos reales. Este programa es importante porque traduce la IA al lenguaje de la manufactura, mostrando cómo aplicarla para resolver desafíos cotidianos de la manufactura.
Además, brinda una hoja de ruta clara que guía a los participantes para poder realizar desde el diagnóstico de madurez digital hasta el diseño de proyectos piloto escalables, entregando herramientas prácticas y replicables que permiten pasar de la teoría a la acción sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. De esta manera, el curso contribuye a fortalecer la competitividad regional, ayudando a las empresas a reducir costos, mejorar la productividad y acelerar su transformación digital de forma sostenible.
En definitiva, este programa busca empoderar a los líderes industriales para que se conviertan en agentes de cambio capaces de identificar, justificar y liderar proyectos de inteligencia artificial dentro de sus organizaciones.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Aplicada a la Industria Manufacturera?
La Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la manufactura combina algoritmos, aprendizaje automático y análisis avanzado de datos para optimizar procesos industriales.
Permite aprender del comportamiento operativo, anticipar fallas, reducir scrap, optimizar energía y mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
A diferencia de la automatización tradicional, la IA evoluciona continuamente con los datos, habilitando fábricas más eficientes, flexibles y sostenibles.
Sus principales aplicaciones incluyen mantenimiento predictivo, control de calidad automatizado, planificación inteligente de la demanda y optimización del uso de recursos.
Objetivo general
Brindar un marco estratégico y práctico para que líderes industriales detecten, evalúen, diseñen y escalen proyectos de IA en manufactura, maximizando productividad y retorno de inversión.
¿A quién está dirigido?
El programa está orientado a profesionales y líderes de pequeñas y medianas empresas (PYMES), responsables de operaciones, mantenimiento, ingeniería, calidad o transformación digital, que deseen comprender cómo aplicar la inteligencia artificial en entornos industriales. No se requieren conocimientos técnicos previos, solo interés en identificar oportunidades de mejora y adoptar soluciones basadas en datos.
Learning Outcomes – ¿Qué me llevo como alumno al finalizar el programa?
Al finalizar el programa, los participantes contarán con las herramientas necesarias para diagnosticar, diseñar e implementar proyectos de inteligencia artificial en su entorno industrial, incluyendo:
- Toolkit práctico de IA aplicada a manufactura, con guías, ejemplos y plantillas para identificar oportunidades en procesos productivos.
- Framework de madurez digital, que les permitirá evaluar el nivel de readiness tecnológico, cultural y de datos de su empresa.
- Guía para diseñar un POC (Proof of Concept) que combine análisis técnico y financiero (CAPEX/OPEX, ROI y TCO).
- Modelo de escalabilidad y sostenibilidad,para transformar pilotos en soluciones replicables y de largo plazo.
- Herramientas para interactuar con proveedores y equipos técnicos, entendiendo conceptos clave de IA, redes IT/OT,y tecnologías habilitadoras.
¿Quien lo dirige?
Plan de estudios
Contenidos
Módulo 1 – Fundamentos técnicos de Inteligencia Artificial
- Conceptos clave: inteligencia artificial, machine learning, deep learning y analítica avanzada.
- Tipos de algoritmos y aplicaciones industriales (supervisado, no supervisado, refuerzo).
- Arquitectura típica de un sistema de IA: datos, modelo, entrenamiento, inferencia y despliegue.
- Principales lenguajes y frameworks: Python y TensorFlow.
- Infraestructura tecnológica requerida: hardware, nube, edge computing.
- Integración IT/OT: cómo se implementa IA dentro de entornos industriales.
- Consideraciones éticas, de gobernanza y de seguridad en IA.
- Ejercicio: mapa de tecnologías IA en manufactura y exploración de herramientas open source.
Módulo 2 – Estrategia, roadmap y madurez digital
- ¿Por qué IA en manufactura? Impacto en productividad, costos y competitividad.
- Modelos de madurez digital/analítica (nivel 1 a nivel 5). Cómo diagnosticar la situación actual y planificar el avance. (Normas NIST / ISA 95)
- Condiciones mínimas para aplicar IA: cultura de datos, gobernanza, infraestructura IT/OT.
- Roadmap estratégico de IA: cómo definir una visión de transformación alineada al negocio.
- Ejercicio: diagnóstico del nivel de madurez digital de cada empresa participante.
Módulo 3 – Detección de oportunidades y evaluación de potencialidad
- Metodología para detectar casos de uso. Identificar áreas con potencial de mejora a partir de datos.
- Casos típicos en manufactura: mantenimiento predictivo, eficiencia de materia prima, eficiencia energética, optimización de inventarios, supply chain.
- Priorización de oportunidades: matriz impacto vs. factibilidad.
- Cálculo de beneficio potencial y ROI esperado.
- Taller: identificación y priorización de casos propios aplicables en planta.
- Definición de Use Case y sus beneficios asociados. (Base para Trabajo final)
Módulo 4 – Condiciones de readiness IT/OT, datos y cultura
- IT/OT readiness: sensorización, PLCs, MES, ERP, nube, conectividad.
- Cultura de datos y mindset digital. Cómo desarrollar capacidades internas y liderazgo en innovación.
- Gobierno de datos, seguridad y compliance. Principios de trazabilidad, acceso, privacidad y gestión de riesgos.
- Diagnóstico de brechas tecnológicas.
- Ejercicio: checklist de readiness y brechas a cerrar antes del despliegue de IA.
Módulo 5 – Diseño del POC (Proof of Concept)
- Etapas de un POC industrial: hipótesis → experimento → métricas → escalamiento.
- Diseño de pilotos exitosos: cómo validar hipótesis de negocio y operativas.
- Roles requeridos: operaciones, IT, data science, mantenimiento, finanzas.
- Criterios de éxito y sostenibilidad operativos.
- Ejercicio: desarrollo de un blueprint de POC adaptado a un caso real.
Módulo 6 – Costeo y financiamiento del proyecto
- Estructura de costos de un proyecto IA: CAPEX, OPEX, TCO y ROI.
- OPEX / New Run Costs: los costos operativos del entorno digital:
- Servicios de nube (procesamiento, almacenamiento, APIs).
- Licencias o suscripciones de software.
- Mantenimiento y reentrenamiento de modelos de IA.
- Soporte técnico, ciberseguridad y actualizaciones.
- Escalabilidad y crecimiento de costos por expansión.
- Modelos de inversión escalonada: cómo planificar inversiones sostenibles.
- Ejercicio: construcción de un caso financiero completo (CAPEX + OPEX + retorno proyectado).
Módulo 7 – Replicación, escalabilidad y sostenibilidad
- De POC a implementación a escala. Cómo pasar del piloto a la estandarización industrial.
- Replicación en múltiples líneas o plantas. Diseño de templates y buenas prácticas de despliegue.
- Estándares y governance: cómo asegurar consistencia y calidad entre sitios.
- Roadmap de escalabilidad regional/global.
- Estrategias de sostenibilidad: mantenimiento de modelos, capacitación continua y retorno sostenido.
- Taller final: diseño del roadmap de escalabilidad para un caso real trabajado durante el curso.
Profesores
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