Diplomado Safeprocess 4.0: Seguridad Industrial con Ciencia de Datos
El Diplomado Safeprocess 4.0: Seguridad Industrial con Ciencia de Datos de la Universidad de América te capacita en el uso de ciencia de datos y modelado de procesos para prevenir fallas, optimizar la seguridad operativa y mejorar la toma de decisiones en entornos industriales. Aprenderás a identificar y mitigar riesgos con herramientas avanzadas para una gestión eficiente y predictiva.
Modalidad:
Híbrida
Duración:
81 horas
Costo:
$3.500.000
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Justificación
El Diplomado Safeprocess 4.0: Seguridad Industrial con Ciencia de Datos está diseñado para profesionales que buscan fortalecer sus habilidades en análisis de datos, machine learning y seguridad de procesos mediante metodologías innovadoras y tecnologías avanzadas. A través de cuatro módulos estructurados, los participantes adquirirán conocimientos en modelado de datos, optimización de procesos, simulación industrial y seguridad en la gestión de riesgos. Con un enfoque práctico y aplicado, este diplomado permite a los profesionales mejorar la toma de decisiones basada en datos y potenciar la eficiencia operativa en la industria, reduciendo costos mediante procesos más eficientes, incrementando la productividad, mejorando la seguridad industrial y garantizando una mejora en la calidad de los productos o servicios ofrecidos.
Objetivos
Objetivo general
Desarrollar competencias en el análisis de datos, modelado de procesos industriales y seguridad operacional, mediante el uso de herramientas y metodologías avanzadas, con el fin de optimizar la gestión y la toma de decisiones en entornos industriales.
Objetivos específicos
- Aplicar técnicas de ciencia de datos, machine learning y modelado matemático para el análisis, optimización y predicción en procesos industriales.
- Integrar estrategias de seguridad de procesos y modelación de eventos peligrosos para la identificación y mitigación de riesgos en entornos industriales.
- Desarrollar habilidades en liderazgo y cultura de seguridad para la gestión efectiva de equipos y la mejora continua en procesos industriales.
Perfil del aspirante
Este diplomado está dirigido a profesionales y técnicos de diversas áreas de la industria que deseen fortalecer sus conocimientos en ciencia de datos, seguridad de procesos y modelación de riesgos. Está especialmente diseñado para ingenieros, analistas de datos, gestores de seguridad industrial, líderes de operaciones y cualquier profesional interesado en la optimización de procesos mediante el uso de tecnologías avanzadas. Se recomienda que los aspirantes tengan conocimientos básicos en matemáticas, estadística y programación, así como una disposición para el aprendizaje de herramientas digitales y metodologías innovadoras.
Metodología
El diplomado se desarrolla bajo un enfoque teórico-práctico, combinando clases sincrónicas y actividades interactivas que fomentan el aprendizaje aplicado. Se emplean metodologías activas como el aprendizaje basado en problemas (ABP), estudios de caso y simulaciones para fortalecer la resolución de problemas para el análisis y modelado predictivo de grandes volúmenes de datos, optimizar procesos industriales y mejorar la seguridad industrial. La programación y el análisis de datos se implementan mediante herramientas especializadas, mientras que las sesiones de laboratorio permiten la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Se promueve el trabajo colaborativo y la participación en plataformas tecnológicas de la Universidad para garantizar una experiencia educativa integral y alineada con las necesidades del sector.
MODULO 1. Fundamentos de la Ciencia de datos en la industria
Fundamentos de la Ciencia de Datos:
Uso de herramientas
- Introducción a las herramientas de análisis de datos (Python, R, SQL).
- Técnicas estadísticas para comprender y optimizar procesos industriales.
- Introducción a bases de datos relacionales y NoSQL
- Análisis exploratorio y visualización de datos en la industria.
2. Análisis de Datos en Industria:
- Análisis de datos para mejorar la gestión de inventarios y reducir costos.
- Técnicas de optimización para maximizar la eficiencia en la gestión de existencias.
- Análisis de series temporales y modelos de predicción para pronosticar demandas y requerimientos en industrias.
3. Comunicación de Resultados:
- Comunicación efectiva de análisis y recomendaciones basada en datos.
- Identificación y resolución de problemas empresariales con base en la ciencia de los datos.
4. Introducción a Machine Learning:
- Conocimiento de algoritmos de machine learning aplicados a procesos industriales.
- Uso de frameworks de IA para predecir resultados y tomar decisiones.
- Aplicación del aprendizaje automático en industria
5. Aplicaciones de Machine Learning en ingeniería
- Técnicas de machine learning aplicadas a ingeniería.
- Identificación de Patrones de Fallas.
- Análisis de datos históricos.
6. Ética y Responsabilidad Social
- Reflexión sobre las implicaciones éticas del uso de datos y tecnologías de inteligencia artificial en contextos industriales y ambientales.
MODULO 2. El componente humano del sistema de seguridad de procesos
1. Introducción a la Meta Seguridad de las personas (1 hora)
- Definición y contexto de la meta seguridad de personas en la industria.
- La importancia de la seguridad de personas en procesos críticos.
- Relación con la seguridad organizacional y la cultura de seguridad.
2. Comportamiento Humano en la Seguridad de Procesos (2 horas)
- Psicología humana en la gestión de riesgos y seguridad.
- Factores que influyen en las decisiones de seguridad de los empleados.
- Errores humanos comunes en el entorno industrial y cómo prevenirlos.
3. El Rol del Liderazgo en la Seguridad de Procesos (3 horas)
- Estilos de liderazgo creativos que fomentan un entorno seguro y proactivo.
- Cómo generar confianza y motivación a través del liderazgo creativo.
- Cómo los líderes pueden ser agentes de cambio en la cultura de seguridad.
- Elementos clave de una cultura de seguridad robusta.
- Modelos y enfoques para fomentar una cultura de seguridad proactiva.
4. Evaluación de Riesgos Humanos en Procesos Industriales (2 horas)
- Métodos de identificación y análisis de riesgos relacionados con el factor humano.
- Técnicas de evaluación de factores humanos en los riesgos operativos.
- Casos de estudio sobre fallos humanos y su impacto en procesos.
5. Diseño de Sistemas de Seguridad Centrado en el Humano (4 horas)
- Principios del pensamiento ganador en el diseño de sistemas de seguridad.
- Herramientas disruptivas e innovadoras para entusiasmar y comprometer a las personas en la cultura de seguridad.
- Técnicas de “design thinking” para mejorar la seguridad en los procesos.
- Creación de espacios participativos para que los empleados aporten ideas de seguridad.
- Talleres colaborativos y focus groups para identificar oportunidades de mejora.
- Cómo integrar los aportes de los empleados en las políticas de seguridad.
6. Innovación en el Diseño de Protocolos de Seguridad (2 horas)
- Uso de la creatividad para diseñar protocolos de seguridad más accesibles y comprensibles.
- Técnicas de visualización (mapas mentales, diagramas) para representar riesgos y procedimientos de forma innovadora.
- Rediseño de los procesos de seguridad para mejorar su eficacia y facilitar su implementación.
7. Capacitación y Desarrollo para la Meta Seguridad de las personas (1 hora)
- Estrategias efectivas para entrenar a los empleados en prácticas de seguridad.
- La importancia de la formación continua y la simulación en la preparación para emergencias.
- Métodos para evaluar la competencia en seguridad de los empleados.
MODULO 3. Analítica de datos aplicada al Modelamiento y Simulación de Procesos industriales
- Modelos matemáticos y técnicas de simulación para entender la dinámica de sistemas energéticos.
- Predicciones del impacto ambiental de los procesos industriales a través de la modelización y simulación.
- Predicciones del impacto ambiental de los procesos industriales.
MODULO 4. Uso de datos en la Seguridad en procesos y modelación de eventos peligrosos
- Uso de datos en la modelación de eventos peligrosos (Análisis de consecuencias) (18h)
- Visión general de Seguridad de procesos
- Identificación de eventos peligrosos
- Modelación de eventos peligrosos
- Modelación de impacto
- Ajuste de la respuesta a emergencias
- Caso de estudio de espacio confinados
- Uso de datos para estimar la probabilidad de un evento (12h)
- Introducción a las barreras
- Principios de análisis de riesgos
- Técnica LOPA
- Introducción a probabilidad
- Utilización de datos para estimar PFD
- Seguridad Química en Procesos Industriales (6h)
Análisis de riesgos de variables de Procesos: identificación de patrones o anomalías en el funcionamiento del proceso
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