Deep Learning para la detección de anomalías en chancadores primarios

Los chancadores primarios son equipos críticos en la cadena de valor minera. Una falla inesperada puede generar pérdidas millonarias por paradas no planificadas. Este curso introduce técnicas de deep learning para la detección temprana de anomalías, aplicadas específicamente al monitoreo de chancadores, permitiendo anticiparse a fallas y optimizar la continuidad operacional.

2 horas

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

On Demand

Lo que aprenderás

Deep learning machine learning detección anomalías minería digital chancadores primarios mantenimiento predictivo análisis vibraciones MLOps monitoreo tiempo real minería inteligencia artificial minería

Contenido del curso

5 módulos · 23 lecciones

Concepto de anomalía y relevancia industrial – Qué es y por qué importa.

Tipos de anomalías – Univariadas y multivariadas.

Casos de aplicación en minería e industria pesada – Ejemplos reales.

Rol del análisis de datos en tiempo real – Base de la predicción temprana.

Métodos tradicionales – Monitoreo variable por variable.

Métodos estadísticos – Media, varianza, desviación estándar, histogramas.

Deep Learning para la detección de anomalías en chancadores primarios

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Introducción a la detección de anomalías en minería

Concepto de anomalía y relevancia industrial – Qué es y por qué importa.

Tipos de anomalías – Univariadas y multivariadas.

Casos de aplicación en minería e industria pesada – Ejemplos reales.

Rol del análisis de datos en tiempo real – Base de la predicción temprana.

Módulo 2 – Métodos de detección de anomalías

Métodos tradicionales – Monitoreo variable por variable.

Métodos estadísticos – Media, varianza, desviación estándar, histogramas.

Algoritmos de machine learning – KNN, Local Outlier Factor, Isolation Forest, métodos de distribución e híbridos.

Librerías y frameworks en Python – Herramientas para detección de anomalías.

Módulo 3 – Deep Learning aplicado a la detección de anomalías

Introducción a redes neuronales industriales – Bases de deep learning.

Autoencoders para anomalías – Arquitectura de codificación y decodificación.

Funciones de pérdida y optimización – Cómo se ajusta el modelo.

Definición de umbrales – Clasificación automática de anomalías.

Validación con datos históricos – Ajuste con eventos reales de fallas.

Módulo 4 – Caso de estudio en chancadores primarios

Variables críticas en chancadores – Presión, potencia, temperatura, vibración, lubricación.

Selección y transformación de variables – Derivadas de señales para mayor precisión.

Preparación de datos – Limpieza, escalamiento y normalización.

Resultados del modelo – Anticipación de fallas horas o días antes.

Ejemplos reales – Casos de fallos detectados y beneficios obtenidos.

Módulo 5 – Implementación y despliegue en operaciones mineras

Requerimientos para integración en tiempo real – Hardware, software y datos.

Arquitecturas en la nube – Opciones en Azure, AWS y GCP.

Automatización y reentrenamiento de modelos (MLOps) – Flujo continuo de aprendizaje.

Visualización y alertas tempranas – Dashboards y notificaciones para la operación.

Beneficios esperados – Menor downtime, optimización del mantenimiento y mejora de la seguridad operacional.