Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos aplicada a la Logìstica Minera
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Sobre la capacitación
Descripción
Conocé el objetivo, alcance y contenidos principales antes de avanzar.
Resumen
El curso tiene como finalidad brindar conocimientos iniciales y aplicados sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial y Ciencia de datos orientados a la Logística Minera, permitiendo que los participantes comprendan como el análisis de información puede contribuir a mejorar procesos de inventario, abastecimiento, transporte, gestión de proveedores y toma de decisiones dentro de proyectos mineros. Clases una vez por semana, todos los jueves de 19 a 21 hs a través de link Microsoft Teams
Se desarrollara de manera virtual sincrónica en vivo, con clases teórico practicas orientadas a comprender al uso de datos en la planificación, control y optimización de procesos logísticos mineros. Se abordaran contenidos vinculados a fundamentos de ciencia de datos e inteligencia artificial, análisis de información logística, inventarios, abastecimientos, transporte, proveedores, indicadores de gestión y aplicación de herramientas de programación para la resolución de casos prácticos.
Contenido del Curso
Módulo I
Este módulo presenta los conceptos básicos de ciencia de datos, inteligencia artificial y machine learning aplicados al sector minero. Se abordará qué son los datos, cómo se generan, cómo se organizan y de qué manera pueden utilizarse para mejorar la toma de decisiones en áreas como exploración, producción, mantenimiento, ambiente y logística.
Módulo II
Este módulo se enfoca en el uso de datos para analizar y mejorar procesos logísticos dentro de proyectos mineros. Se trabajarán temas vinculados a inventarios, stock, abastecimiento, transporte, proveedores, repuestos e indicadores logísticos, comprendiendo cómo la ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden apoyar la planificación y la gestión operativa.
Módulo III
Este módulo tiene un enfoque práctico orientado al uso de herramientas digitales para trabajar con datos logísticos. Se introducirá el uso de planillas, Google Colab, Python y apoyo con IA para cargar, limpiar, organizar, visualizar e interpretar datos, finalizando con un trabajo aplicado sobre una base logística simple.
Módulo adicional
Este módulo introduce las etapas generales del ciclo minero, desde la prospección y exploración hasta la evaluación, desarrollo, explotación, beneficio mineral y cierre. Su objetivo es brindar una base conceptual sobre cómo se generan los datos en un proyecto minero y cómo estos se vinculan con la operación, la producción y la logística.