Curso Inteligencia Artificial Operativa aplicado a la Industria Manufacturera Instructor.

Inteligencia Artificial para la Operación Manufacturera

Descripción del Curso.
Curso práctico y transversal de inteligencia artificial aplicada a la industria manufacturera, enfocado en resolver problemas reales de operación, producción y administración sin depender de desarrollos tecnológicos complejos. El curso enseña cómo usar herramientas de IA generativa y analítica como apoyo directo al trabajo diario en planta, facilitando reportes, análisis, toma de decisiones y comunicación entre áreas.

Objetivo del Curso.
Que los participantes utilicen inteligencia artificial de forma inmediata para analizar problemas operativos, estructurar información clave, mejorar la toma de decisiones y estandarizar procesos críticos dentro de una operación manufacturera.

Beneficios.
Reducción de errores operativos y retrabajos
Mejora en la claridad de reportes y comunicación entre áreas
Aceleración en la toma de decisiones basada en datos operativos
Uso práctico de IA sin necesidad de programación ni sistemas adicionales
Aplicación inmediata en cualquier tipo de planta o subsector manufacturero

Competencias.
Uso de IA para análisis operativo y toma de decisiones
Estructuración de reportes técnicos y administrativos
Identificación de patrones, riesgos y anomalías en procesos
Comunicación clara de problemas técnicos a perfiles no técnicos
Implementación práctica de IA en procesos existentes

Perfil del Participante.
Personal operativo, supervisores, jefes de área, ingenieros, analistas, coordinadores y mandos medios de empresas manufactureras que participan en procesos de producción, calidad, mantenimiento, logística, compras, administración o recursos humanos.

TEMARIO

Módulo 1. Fundamentos de IA Aplicada a la Industria Manufacturera.
Qué es la inteligencia artificial aplicada a procesos industriales.
IA generativa, analítica y de apoyo operativo.
Relación con Industria 4.0 y 5.0.
Cómo usar IA en el trabajo diario: lo mínimo indispensable.
Cómo dar contexto correcto a la IA:
Tipo de empresa.
Área.
Objetivo.
Tipo de información.
Casos generales de IA en manufactura.
Enfoque práctico: IA como copiloto operativo, no como sistema complejo.

Módulo 2. Contexto Industrial y Detección de Problemas Operativos.
Definición de manufactura y subsectores:
automotriz, alimentos, plásticos, electrónica, farmacéutica, metalmecánica, textiles, empaques, energía, maquinaria, entre otros.
Retos comunes de la operación manufacturera:
eficiencia, tiempos muertos, errores, cumplimiento, variabilidad.
Identificación de problemas reales en planta.
Traducción de problemas operativos a preguntas para IA.
Ejemplos de problemas transversales aplicables a cualquier industria.

Módulo 3. IA Aplicada a Producción y Planeación Operativa.
Optimización de líneas de producción.
Planeación de turnos y cargas de trabajo.
Análisis de incidencias de turno.
Reducción de errores y retrabajos.
Predicción de cuellos de botella.
IA para:
Redacción de reportes diarios y semanales.
Resumen de paros y variaciones.
Explicación clara de problemas productivos.
Ejercicio práctico: creación de un reporte de producción con IA.

Módulo 4. IA en Calidad, Laboratorios y Control de Procesos.
Organización de defectos, rechazos y no conformidades.
Inspección de materias primas y producto terminado.
Análisis de causas raíz con apoyo de IA.
Auditorías internas asistidas por IA.
Conversión de lenguaje técnico en lenguaje entendible.
Reportes técnicos claros y estructurados.
Ejercicio práctico: explicación de un problema de calidad con IA.

Módulo 5. IA para Mantenimiento y Gestión de Equipos.
Estructuración de bitácoras de mantenimiento.
Análisis de fallas recurrentes.
Identificación de patrones de paros y anomalías.
Comunicación efectiva entre mantenimiento y producción.
Mantenimiento preventivo y predictivo asistido por IA.
Ejercicio práctico: análisis de una falla recurrente con IA.

Módulo 6. IA en Compras, Abastecimiento, Logística e Inventarios.
Comparación de proveedores basada en desempeño.
Evaluación de riesgos de abastecimiento.
Justificación de decisiones de compra.
Análisis de faltantes, sobrantes y variaciones de inventario.
Detección de anomalías en movimientos de almacén.
Explicación de retrasos logísticos.
Ejercicios prácticos:
Evaluación de proveedores con IA.
Análisis de un problema de inventario.

Módulo 7. IA en Administración, Dirección y Recursos Humanos Operativos.
Reportes administrativos y financieros de planta.
Análisis de KPIs de productividad y costos.
Dashboards conceptuales para toma de decisiones.
Coordinación entre áreas con apoyo de IA.
Análisis de rotación de personal.
Gestión de incidencias de personal.
Comunicación interna clara y estructurada.
Ejercicio práctico: análisis de una causa de rotación con IA.

Módulo 8. Integración Final, Prompts Base y Plan de Acción.
Integración de herramientas digitales (ChatGPT, Copilot, dashboards).
Automatización de tareas administrativas simples.
Prompts base listos para usar por área:
Producción.
Calidad.
Mantenimiento.
Compras.
Logística.
Recursos Humanos.
Replicabilidad del modelo en cualquier planta.
Plan práctico para implementar IA al día siguiente.