Duración
12 horas
Objetivos
- Dar una visión clara y accesible de qué es la IA, cómo se usa en la industria y qué aporta a productividad, seguridad y eficiencia.
- Aplicar la IA a procesos del metal: diseño, producción, calidad y prevención.
- Ampliar casos reales, herramientas accesibles y construir una hoja de ruta aplicable en empresas del metal
Temario
- Introducción a la IA en la industria
- Qué es la IA explicado de forma sencilla.
- Ejemplos cotidianos en empresas industriales: detección de anomalías, mantenimiento, documentación automática.
- Actividad rápida: “¿Dónde habéis visto ya IA en vuestras empresas del metal / electricidad?”
- Automatización en procesos industriales: luces y sombras
- Lo que sí ayuda: tareas repetitivas (registrar incidencias, ordenar partes de trabajo, generar informes).
- Lo que no debe hacer sola: decidir reparaciones críticas o sustituciones sin supervisión.
- Ejemplo claro: IA que interpreta mal un síntoma eléctrico y propone una acción arriesgada.
- Mini debate: “¿Qué tareas dejaríais a la IA y cuáles nunca?”
- Normativa europea y responsabilidad
- Explicado fácil: la UE exige IA transparente, justa y explicable.
- Ejemplo: si un cliente pide “¿por qué esa decisión?”, la empresa debe poder responder.
- Idea clave: siempre tiene que haber una persona revisando.
- IA generativa y cultura empresarial
- Cómo ayuda: resumir partes de trabajo, generar procedimientos, documentación técnica sencilla.
- Ejemplo práctico: dar 4 partes técnicos ficticios y que la IA resuma “qué está pasando”.
- Actividad: ¿qué preguntas incluiríais en una encuesta interna sobre problemas técnicos?
- Riesgos y oportunidades reales
- Oportunidades: menos carga repetitiva, más tiempo para tareas críticas.
- Riesgos: errores, sesgos, recomendaciones incorrectas.
- Ejemplo: una IA entrenada con datos incompletos que repite fallos históricos.
- Taller práctico: Detectando sesgos y errores
- Mini dataset: 4 averías inventadas con datos básicos.
- ¿Qué pasaría si la IA prioriza solo “tiempo de resolución”? ¿y si ignora la gravedad?
- Conclusión: la IA debe ayudar, no decidir sola.
- Conclusiones y debate
- Resumen final.
- Frase clave: “La IA es un apoyo, no un sustituto.”
- Preguntas abiertas.
- IA aplicada a procesos industriales metálicos
- Qué significa “analizar información técnica con IA” (ejemplo: comparar procedimientos de soldadura, tolerancias o especificaciones).
- Ejemplo guiado: cómo la IA resume diferencias entre dos instrucciones de producción.
- Actividad: dar dos párrafos simplificados de procedimientos → identificar cambios a mano y luego con IA.
- Herramientas: explicar flujo con ChatGPT/Gemini y documentos.
- Asistencia técnica inteligente
- Explicación: IA que ayuda a encontrar información técnica o soluciones a fallos.
- Ejemplo claro: “como un buscador avanzado” para localizar procedimientos o parámetros.
- Caso práctico: diseñar en grupo una mini-plataforma ficticia de asistencia (datos que usaría, límites y supervisión humana).
- Herramientas: ejemplos de cómo ChatGPT puede actuar como asistente técnico.
- Procesos industriales más eficientes con IA
- Mantenimiento → IA que sugiere posibles fallos comunes.
- Producción → recopilación automática de datos de partes.
- Calidad → clasificación básica de defectos con fotos (nivel explicativo).
- Taller: simulación de “IA ficticia” que hace preguntas sobre una incidencia.
- Debate: ¿qué aporta y qué riesgos tiene?
- Bienestar y seguridad con IA
- IA que detecta señales de sobrecarga de trabajo en equipos.
- Ejemplo visual: dashboard ficticio con estado de equipos/turnos.
- Taller: mini-encuesta con 3 preguntas y análisis automático.
- Herramientas: ejemplos de sistemas que analizan clima laboral.
Solicita información