Machine Learning aplicado a la Monitorización de la Calidad en procesos industriales
Herramientas machine learning en entornos industriales para la detección de anomalías, reducción de costes y la toma de decisiones basadas en datos.
Convocatorias
| 25 de Septiembre de 2025 | 28 de Diciembre de 2025 | Abierta - Inscríbete |
| 22 de Octubre de 2025 | 28 de Enero de 2026 | Abierta - Inscríbete |
Duración: 60 horas
Precio: 350 Dólares Americanos
Diploma: Para compartir online de forma segura
Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
900 670 400
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
Transferencia bancaria
Visa
PayPal
Stripe
Objetivos
Comprender cómo la calidad en procesos industriales impacta en la eficiencia, competitividad y costes de las empresas.
Explorar la utilidad del machine learning en el contexto de la productividad y la mejora continua.
Detectar anomalías y patrones en los datos de producción utilizando algoritmos de clustering y detección de outliers.
Conocer y aplicar algoritmos del machine learning para la detección de defectos y fallos en procesos productivos.
Evaluar modelos de machine learning con métricas clave como precisión, recall y F1-score.
Diseñar dashboards de monitorización de calidad para facilitar decisiones basadas en predicciones.
Identificar los tipos de datos industriales más relevantes y cómo prepararlos para su análisis.
Analizar grandes volúmenes de datos para describir patrones ocultos y tendencias.
Comprender los fundamentos de las redes neuronales y su uso en tareas predictivas.
Obtener una visión integrada de cómo los modelos avanzados de ML se traducen en soluciones prácticas dentro de la industria.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Machine Learning aplicado a la Monitorización de la Calidad en procesos industriales , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Daniel Toral García
Ingeniero mecánico y especialista en ciencia de datos con una sólida trayectoria en el sector industrial y una marcada orientación hacia la digitalización y la ingeniería de fabricación. Su enfoque combina el conocimiento profundo de los entornos productivos con habilidades analíticas avanzadas, en herramientas como Palantir Foundry, Python y técnicas modernas de Machine Learning.
Apasionado por la digitalización de la industria, ha liderado iniciativas centradas en la detección de fallos, la optimización de procesos y el mantenimiento predictivo, integrando modelos de aprendizaje automático en entornos reales. También colabora en programas formativos para difundir las aplicaciones prácticas del Machine Learning, aportando una visión didáctica y orientada al impacto.
Áreas formativas
Nuestros números
+35
Años
+450
Ponentes
+650
Cursos
+9K
Empresas
+25K
Alumnos