Módulo 1: Conceptos básicos de activos

a. ¿Qué es la ingeniería de confiabilidad?

b. ¿Por qué los activos fallan?

c. Confiabilidad probabilística

d. Activos reparables y no reparables

e. Patrón de fallas en activos reparables

f. Patrón de fallas en activos no reparables

Módulo 2: Análisis estadístico de los datos

a. Conceptos básicos de la estadística

b. Diagrama de Pareto

c. Gráficos de control y otros (gráficos de varianza, gráficos de simetría, gráficos de racha)

d. Test de hipótesis

e. Análisis de no normalidad

f. Análisis de gráficos de control

Módulo 3: Confiabilidad y falla de activos

a. Variación

b. Conceptos de probabilidad

c. Reglas de la probabilidad

d. Variación continua

e. Funciones de distribución continua

f. Resumen de distribuciones estadísticas

g. Variación discreta

h. Confianza estadística

i. Prueba de hipótesis estadística

j. Métodos inferenciales no paramétricos

k. Bondad de ajuste

l. Series de eventos

m. Estudio de capacidad de procesos

Módulo 4: Ciclo de vida útil y predicción de confiabilidad

a. Clasificación de ciclo de vida útil

b. Rateo de la data

c. Distribución de Weibull

d. Análisis de la data (Paramétrica y no paramétrica)

e. Límites de confianza en los análisis de ciclo de vida útil

f. Elección de la mejor distribución para predicción de fallos

g. Conceptos básicos de la simulación de Montecarlo

h. Distribuciones estadísticas adicionales

i. Muestreo en una distribución estadística

j. Pasos básicos para ejecutar una simulación de Montecarlo

k. Limitaciones fundamentales asociadas a la predicción de confiabilidad de activos

l. Estándar bases para la predicción de confiabilidad

m. Aspectos prácticos

n. Modelos de sistemas de confiabilidad

o. Diseño Modular

p. Análisis de diagrama de bloques

q. Análisis de árbol de fallas

r. Análisis Markov

s. Red Petri

t. Prorrateo de Confiabilidad

Módulo 5: Análisis de eficiencia energética para decisión de cambio de activos

a. Caracterización energética de los activos

b. Matriz energética

c. Analítica de energía vs producción

d. Determinación de línea base y línea meta

e. Análisis de multivariables de procesos y energéticos

f. Definición de indicadores de desempeño energéticos

g. Análisis global de situación actual versus requerimientos normativos

Módulo 6: Manejo de datos (analítica y visualización) en Python

a. Preliminares

b. Conceptos básicos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks

c. Estructuras de datos, funciones y archivos integrados

d. Conceptos básicos de NumPy: matrices y cálculo vectorizado

e. Primeros pasos con los pandas

f. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivos

g. Limpieza y preparación de datos

h. Introducción al modelado de librerías en Python

Módulo 7: Principales modernizaciones aplicadas a activos industriales / SEP

a. Preliminares

b. Aplicación a tren de movimiento (VFD’s y motores)

c. Aplicación a sistemas de automatización (SCADA, DCS, etc)

d. Aplicación a comunicación

e. Aplicación a interruptores de potencia

f. Aplicación a transformadores eléctricos

g. Aplicación a instrumentación industrial

h. Aplicación a sistemas de protecciones

i. Aplicación a sistemas de generación

* Todas las simulaciones del presente programa se realizarán con ETAP, Python y Minitab*