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Curso

MANTENIMIENTO 4.0: IA PARA OPTIMIZAR EL MANTENIMIENTO EN EL SECTOR DEL TRANSPORTE

  • Desde: 2/2/26
  • Hasta: 27/2/26
  • Campus de Valencia
  • Idioma: Castellano
  • Online

Matrícula disponible hasta el 4/2/26

Promovido por:
Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial

Responsable de la actividad:
Vicente Juan Botti Navarro

Inscripción

Modalidad

Presencial Online Emisión en directo

0 horas

10 horas

0 horas
Lugar de impartición
on-line
Certificación

Aprovechamiento

Modalidad

ONLINE

Curso

2025-2026

ECTS

1

Campus

Valencia

0 h

Presenciales

10 h

Online

Ver condiciones de la actividad
Precio Colectivo
0 € Alumno UPV 
0 € Personal UPV 
0,00 € - Alumno UPV
0,00 € - Personal UPV
No permitido - Público en general

Objetivos

 Comprender la evolución del mantenimiento hacia enfoques digitales e inteligentes.
 Conocer las bases del análisis de datos aplicado al mantenimiento.
 Aprender metodologías para preparar, procesar y modelar datos de sistemas de transporte.
 Desarrollar competencias en el uso de algoritmos de machine learning aplicados al mantenimiento.
 Identificar y aplicar métricas de evaluación y técnicas de explicabilidad en modelos de IA.
 Realizar un caso práctico de implementación con datos reales.

Acción formativa dirigida a

Alumnos UPV
Personal UPV

Profesores

  • Ramon Eduardo Sanchez Marquez Técnico Superior de Investigación

Metodología didáctica y sistemas de evaluación

Para conseguir superar la evaluación de la actividad y obtener la correspondiente certificación, se deberá superar el examen final del curso (apartado Exámenes).
El examen consiste en la realización de un test final, el cual contemplará el contenido de los 3 módulos dictados en el curso.
Para superar el curso se debe obtener, al menos, un 5 sobre 10 en el examen (las erróneas o en blanco no descuentan).
Una vez realizado y enviado el examen, se podrá ver el resultado en el apartado Calificaciones.
Aquellos que en un primer intento no obtengan el 50% de las respuestas acertadas en el examen, solamente dispondrán de una segunda oportunidad.

Temas a desarrollar

- Bloque 1. Introducción al mantenimiento (3 horas)
 Concepto y evolución del mantenimiento: correctivo, preventivo, predictivo y prescriptivo.
 Fundamentos y principales indicadores: MTTR, MTBF, disponibilidad.
 Impacto de la planificación del mantenimiento en costes y eficiencia.
 Uso actual de los datos en mantenimiento: fuentes comunes (sensores, OBD-II, CAN) y limitaciones.
 Conexión con los enfoques basados en inteligencia artificial.
- Bloque 2. Metodología para el análisis de datos en mantenimiento (3,5 horas)
 Definición del problema y objetivos de análisis.
 Creación de bases de datos: identificación de fuentes, construcción de variables y targets.
 Control de calidad de datos y análisis exploratorio (EDA).
 Feature engineering y caracterización multivariable.
 Selección, entrenamiento y validación de modelos de IA (regresión y clasificación).
 Definición de métricas de evaluación y visualización de resultados.
 Introducción a hiperparámetros, validación cruzada y técnicas de explicabilidad.
- Bloque 3. Casos prácticos en mantenimiento (3,5 horas)
 Desarrollo de un modelo de clasificación con dataset real (proceso de regeneración de DPF).
 Aplicación de técnicas de interpretabilidad (XAI) para evaluar decisiones del modelo.
 Discusión sobre cómo integrar los resultados en la práctica del mantenimiento.

Contacto

Página web: https://catedraeniaupvds.webs.upv.es

Inscripción

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