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Curso empresarial · 40 horas · Monterrey

MFMEA Y RCM CON IA APLICADO A SMT

Modos de falla, mantenimiento predictivo, SPC, datos industriales, confiabilidad, automatización y dashboards en tiempo real.

Solicitar propuestaVer programa
40 hDuración total
5Módulos prácticos
SMTAplicación industrial
PilotoResultado esperado
Propuesta académica

De los modos de falla a decisiones anticipadas.

DATOS → FEATURES → SPC → ANOMALY SCORE → FAILURE PROBABILITY → ALERTA → ACCIÓN

El curso desarrolla en el equipo de Magna Electronics Monterrey la capacidad de entender, diseñar y participar en la implementación de MFMEA y RCM con IA aplicado a procesos SMT.

Integra fallas de equipo, defectos de calidad, variables de proceso, datos históricos, mantenimiento, confiabilidad, automatización y acciones basadas en riesgo.

AOI / SPIPick and PlacePrinterReflow OvenMES / CMMSIT / OT
Distribución

Programa de cinco días.

DÍA 01 · 8 H

Fundamentos

MFMEA, RCM, mantenimiento predictivo y modelo aplicado a SMT.

Entregable: criticidad inicial.
DÍA 02 · 8 H

Datos

PLC, SCADA, MES, CMMS, tag list, data map y calidad de datos.

Entregable: matriz de datos.
DÍA 03 · 8 H

SPC

Cartas I-MR, tendencias, degradación y anomaly detection.

Entregable: paquete SPC.
DÍA 04 · 8 H

IA y dashboard

Anomaly score, failure probability, alertas y validación.

Entregable: modelo inicial.
DÍA 05 · 8 H

Implementación

Core Tools, RCM, AM, refacciones, ROI y caso final.

Entregable: roadmap.
Contenido detallado

Cinco módulos conectados a un piloto.

MÓD 01Fundamentos de MFMEA y RCM con IA aplicado a SMT

Contenido

  • MFMEA, RCM y mantenimiento predictivo.
  • Reactivo, preventivo, condición y predictivo.
  • Arquitectura del modelo SMT.
  • Equipos críticos y modos de falla.
  • Relación equipo-defecto de calidad.
  • Risk level, anomaly score, probability, MTBF y MTTR.
PRÁCTICA
Mapa: equipo → función → falla → defecto → variable → acción.
ENTREGABLE
Mapa de criticidad inicial de una línea SMT.
MÓD 02Datos y arquitectura PLC / SCADA / MES / CMMS

Contenido

  • Fuentes de datos SMT.
  • Variables críticas por equipo.
  • Raw signal, features, SPC y riesgo.
  • Timestamps, machine ID, receta, turno y lote.
  • Dataset predictivo y sensores adicionales.
PRÁCTICA
Diseño del tag list y data map.
ENTREGABLE
Matriz variable-fuente-frecuencia-unidad-uso-reacción.
MÓD 03SPC, degradación y detección de anomalías

Contenido

  • Límites de control, ingeniería y especificación.
  • Cartas I-MR, p, np, c y u.
  • Tendencias, corridas y cambios de nivel.
  • Anomaly score multivariable.
  • Casos AOI, reflow oven y pick and place.
PRÁCTICA
Cartas I-MR con un caso SMT simulado.
ENTREGABLE
Paquete SPC, interpretación y acción recomendada.
MÓD 04IA, Failure Probability y dashboard en tiempo real

Contenido

  • Reglas, estadística, ML y modelos híbridos.
  • Anomaly Score y Failure Probability.
  • Features predictivas y alertas inteligentes.
  • OEE, MTBF, MTTR, work orders y sensor health.
  • Precision, recall, lead time, ROI y gobernanza.
PRÁCTICA
Dashboard conceptual de un equipo crítico.
ENTREGABLE
Modelo inicial con scores, alertas y visualización.
MÓD 05Implementación, Core Tools, RCM, AM y caso final

Contenido

  • CMMS, órdenes, causas, downtime y cierre.
  • Calidad, scrap, retrabajo y trazabilidad.
  • MFMEA, PFMEA, Control Plan y LPA.
  • Mantenimiento Autónomo y RCM.
  • Refacciones críticas, ROI y escalamiento.
PRÁCTICA
Caso integral de una línea SMT.
ENTREGABLE
Roadmap, responsables, riesgos y caso de negocio.
Datos industriales

Variables críticas por equipo.

AOI / SPI

False calls, defect rate, reinspection, illumination, image contrast, camera status, cycle time y restarts.

Pick and Place

Placement error, nozzle vacuum, feeder errors, vision alignment, head travel y board transfer.

Printer

Squeegee pressure, print offset, stencil cleaning, paste volume y clamping alarms.

Reflow Oven

Zone temperatures, conveyor speed, thermal profile deviation, nitrogen y heating alarms.

Conveyors

Transfer time, jams, sensor status, motor current, communication y board tracking.

MES / CMMS

Board ID, recipe, defect, alarm, work order, downtime, spare part y action closure.

Resultados

Entregables que permanecen en la organización.

01 · RIESGOMapa de criticidad SMTEquipos, funciones, modos, efectos y prioridades.
02 · DATATag list y matriz de fuentesVariable, origen, frecuencia, unidad, uso y reacción.
03 · SPCBaseline predictivoCartas, reglas, tendencias y señales de degradación.
04 · IAAnomaly Score y Failure ProbabilityLógica inicial, validación y alertas accionables.
05 · VISUALDashboard conceptualEstado, riesgo, OEE, MTBF, MTTR, work orders y health.
06 · ESCALARoadmap del pilotoResponsables, cronograma, riesgos y negocio preliminar.
Después del curso

Roadmap sugerido de implementación.

1. Diagnóstico

Equipo, fallas, datos y objetivos.

2. Data readiness

Conexión, limpieza y contexto.

3. Baseline SPC

Cartas y señales de control.

4. Modelo

Features, scores y alertas.

5. Piloto

Dashboard, work orders y medición.

6. Escalamiento

Estandarizar y replicar.

Siguiente paso

Definir el equipo piloto y validar los datos disponibles.

Control CNC puede ajustar ejercicios, dataset, tablero conceptual y roadmap a la realidad operativa de la organización.

Propuesta académica. El alcance, modalidad, fechas, inversión, datos e integraciones se validan antes de contratación. Las marcas de terceros se mencionan únicamente para identificar el contexto de aplicación.