Digitalización Industrial · Nivel 2: Del dato a la mejora medible
Monitorización industrial aplicada: análisis de datos, KPIs y OEE, alertas y mantenimiento predictivo sobre un caso real.
Soporte de gestión para bonificar la formación en tu empresa.
También disponible como programa in-company de 3 jornadas · 24 h (Del problema en planta a una mejora medible) sobre la plataforma eBlaa, con implantación tutorizada entre jornadas.
Qué es este curso
Un curso práctico avanzado en el que el alumno toma un problema real de planta y lo lleva, paso a paso, hasta una mejora medible: define qué medir, captura las señales clave, analiza los datos, construye los KPIs y las alertas que importan, y cuantifica el resultado con una comparativa antes/después. Es la continuación natural del Nivel 1: si allí se aprende a conectar y ver el dato, aquí se aprende a convertirlo en decisiones y en mejora real. El trabajo se realiza sobre una plataforma de monitorización industrial usada como herramienta de aula, de modo que cada concepto se practica sobre datos reales.
A quién va dirigido
Responsables y técnicos de producción y mantenimiento, jefes de turno, encargados de mejora continua y perfiles técnicos de pyme industrial que quieren pasar del dato a la decisión y a la mejora. Pensado para quienes ya tienen una base de adquisición de datos y visualización.
Qué aprenderás
- Definir un caso real de planta y decidir qué medir, dónde y a qué frecuencia.
- Analizar datos de planta: tendencias, correlaciones y calidad del dato.
- Construir e interpretar KPIs de operación y OEE por turno, línea y máquina.
- Diseñar alertas útiles y un flujo de gestión de eventos e incidencias.
- Aplicar mantenimiento predictivo básico: detectar desviaciones y anticipar fallos.
- Cuantificar la mejora con una comparativa antes/después documentada.
Programa
| Módulo | Horas | Título y contenido |
|---|---|---|
| 0 | 2 h | Del dato a la decisión Marco de mejora en planta: cómo se pasa de tener datos a tomar mejores decisiones y obtener mejora medible. Tipologías de casos. |
| 1 | 6 h | Definición del caso y diseño de medición Identificar un problema real (avería repetida, consumo anómalo, parada recurrente, merma). Qué medir, dónde y a qué frecuencia. Brief técnico. |
| 2 | 8 h | Conexión y captura de las señales del caso Puesta en marcha de la captura de variables sobre la plataforma. Validación del dato y primeros registros en vivo. |
| 3 | 10 h | Análisis de datos de planta Tendencias, correlaciones y comportamiento de variables. Calidad del dato, limpieza y detección de anómalos. |
| 4 | 10 h | KPIs y OEE aplicados Construcción e interpretación de KPIs de operación y OEE por turno, línea y máquina. |
| 5 | 8 h | Alertas y gestión de eventos Diseño de alertas que avisan a tiempo: qué, a quién y cómo. Flujo de respuesta ante una incidencia. |
| 6 | 8 h | Mantenimiento predictivo aplicado Detección de desviaciones respecto al comportamiento normal y anticipación de fallos a partir del histórico. Enfoque práctico. |
| 7 | 8 h | La mejora medible (proyecto de cierre) Comparativa antes/después, cuantificación de la mejora (ahorro, paradas evitadas, tiempo recuperado) y documentación. |
| Total lectivo | 60 h | |
0Del dato a la decisión2 h
Marco de mejora en planta: cómo se pasa de tener datos a tomar mejores decisiones y obtener mejora medible. Tipologías de casos.
1Definición del caso y diseño de medición6 h
Identificar un problema real (avería repetida, consumo anómalo, parada recurrente, merma). Qué medir, dónde y a qué frecuencia. Brief técnico.
2Conexión y captura de las señales del caso8 h
Puesta en marcha de la captura de variables sobre la plataforma. Validación del dato y primeros registros en vivo.
3Análisis de datos de planta10 h
Tendencias, correlaciones y comportamiento de variables. Calidad del dato, limpieza y detección de anómalos.
4KPIs y OEE aplicados10 h
Construcción e interpretación de KPIs de operación y OEE por turno, línea y máquina.
5Alertas y gestión de eventos8 h
Diseño de alertas que avisan a tiempo: qué, a quién y cómo. Flujo de respuesta ante una incidencia.
6Mantenimiento predictivo aplicado8 h
Detección de desviaciones respecto al comportamiento normal y anticipación de fallos a partir del histórico. Enfoque práctico.
7La mejora medible (proyecto de cierre)8 h
Comparativa antes/después, cuantificación de la mejora (ahorro, paradas evitadas, tiempo recuperado) y documentación.
Total lectivo: 60 h
Metodología
Programa eminentemente práctico que sigue, en cada módulo, el ciclo problema -> datos -> decisión -> mejora sobre un caso real elegido al inicio. El alumno trabaja sobre datos reales en la plataforma de monitorización, con acompañamiento del formador. Grupos reducidos (6-12) y un proyecto de cierre con mejora cuantificada.
Qué te llevas
- Un caso de planta analizado y resuelto, con la mejora cuantificada.
- Dominio práctico de KPIs, OEE y alertas de operación.
- Criterios de mantenimiento predictivo aplicables en tu día a día.
- Una metodología replicable para abordar otros casos de tu planta.
Datos del curso
| Modalidad | Presencial · in-company o en aula de la entidad organizadora |
|---|---|
| Duración | 60 h lectivas (8 módulos) · también en formato in-company de 3 jornadas/24 h |
| Plazas | 6-12 alumnos |
| Requisitos | Nivel 1 cursado o conocimientos equivalentes en adquisición de datos y dashboards |
| Material | Acceso a la plataforma de monitorización durante el curso, manual y plantillas de análisis |
| Bonificación | 100 % bonificable a través de FUNDAE |
| Nivel | Avanzado · continuación del Nivel 1 - Fundamentos |
Nivel 1 vs Nivel 2 de Digitalizacion Industrial
| Criterio | Nivel 1 | Nivel 2 |
|---|---|---|
| Foco principal | Captura y visualizacion de datos | Mejora medible con KPI, alertas y predictivo |
| Resultado esperado | Dashboard operativo y base de datos historica | Caso real cerrado con antes/despues cuantificado |
| Perfil recomendado | Inicio en digitalizacion industrial | Equipos con base previa en captura y analitica |
Próximas ediciones
| Edición | Inicio | Fin | Modalidad | Ciudad | Plazas |
|---|---|---|---|---|---|
| Edicion Norte Avanzada | 2026-07-15 | 2026-08-07 | Presencial | Vitoria-Gasteiz | 10 |
| Edicion In-company Q4 | 2026-10-06 | 2026-10-29 | In-company | In-company | 12 |
Preguntas frecuentes
Que diferencia este nivel frente al Nivel 1?›
Nivel 1 se centra en captura y visualizacion del dato. Nivel 2 lo lleva a mejora medible con KPI, alertas y predictivo.
Se trabaja con un caso real de planta?›
Si. El alumno desarrolla un caso de mejora con comparativa antes/despues para cuantificar resultados.
Este curso sirve para iniciar mantenimiento predictivo?›
Si. Se trabaja un enfoque practico y progresivo para detectar desviaciones y reducir incidencias no planificadas.
Descargar temario PDF del curso
Incluye estructura por bloques, KPI trabajados y metodologia de implantacion.
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Forma parte de
Este curso pertenece al clúster Digitalizacion industrial (Industria 4.0).
Impartido por
Carlos Rodríguez - especialista en eficiencia y digitalización industrial. Más de 20 años de experiencia real en planta (Zayer, Mercedes-Benz, Loramendi, CIE Automotive), combinando operación, automatización, análisis de datos y digitalización práctica.
info@eblaa.com · www.eblaa.com · 627 10 85 19