Especialización en Control Estadístico de Procesos Metalúrgicos con Python

USD $2990% DTO.
Precio normal: USD $299
1 cursos
5 horas de contenido
5 horas de práctica
4 bonos descargables

Beneficios

Aprende a tu ritmo
Acceso ilimitado por 1 año
Cursos actualizados
Bonos descargables
Certificado por cada curso
Landing

 


La industria metalúrgica enfrenta desafíos crecientes para mantener la eficiencia operativa y el control de calidad en plantas de concentración. La ausencia de metodologías estadísticas aplicadas con herramientas modernas limita la capacidad de detectar variabilidad y optimizar procesos en tiempo real, afectando la toma de decisiones estratégicas.

Nuestra Especialización en Control Estadístico de Procesos Metalúrgicos con Python capacita a ingenieros metalúrgicos en el uso de programación aplicada para la automatización de análisis estadísticos. A lo largo del programa, los participantes aprenderán a construir gráficas de control, calcular índices de capacidad, interpretar variabilidad operativa y aplicar modelos estadísticos en variables críticas como recuperación, leyes y tamaños de partícula. Se abordarán técnicas de Python para importar datos, visualizar resultados y desarrollar funciones propias para controlar procesos metalúrgicos, todo enfocado en lograr operaciones más estables, seguras y predecibles.

 

¿QUÉ VAS A LOGRAR?

Comprender la variabilidad de procesos metalúrgicos claves como molienda, flotación y lixiviación, aplicando control estadístico para una toma de decisiones eficiente.

Instalar librerías esenciales de Python y estructurar bases de datos desde Excel para análisis estadístico automatizado en entornos de planta concentradora.

Calcular medias, desviaciones estándar y límites de control para graficar variables metalúrgicas individuales y detectar desviaciones de forma automática.

Construir gráficos de control con Python para variables como Cu en mineral de cabeza, F80, TPH y eficiencia energética en molinos SAG y de bolas.

Optimizar códigos en Python para representar múltiples variables simultáneamente, implementando gráficos de promedios y rangos personalizados.

Diseñar funciones reutilizables en Python para generar gráficos de control SPC (Statistical Process Control) aplicables a cualquier variable metalúrgica.

Detectar desviaciones significativas mediante gráficas de control por tres sigmas, facilitando respuestas rápidas ante fallas o anomalías operativas.

Aplicar el control estadístico multivariable en indicadores metalúrgicos críticos, evaluando la estabilidad de procesos mediante Python en planta.

Implementar procedimientos automatizados de monitoreo continuo para parámetros como %CP en espesadores y Cu en concentrados.

Validar la consistencia de datos operacionales mediante gráficos de dispersión, líneas de tendencia y control estadístico en tiempo real.

 

SOBRE LA CERTIFICACIÓN

- Por cada curso obtendrás un certificado de especialización (en total son 2 certificados)

- Por realizar un proyecto donde demuestres lo aprendido, obtendrás un certificado de Excelencia profesional (opcional)

- Al aprobar todos los contenidos de la ruta de aprendizaje obtendrás un certificado como "Especialista en Control Estadístico de Procesos Metalúrgicos con Python".

Temario

Control Estadístico de Procesos Metalúrgicos con Python

34 módulos
✅ MÓDULO 1: TEORÍA Y PROCESOS DE INSTALACIÓN DE PLANTA METALÚRGICA
- Variables en las Planta Metalúrgicas
- Variables en Molienda y Flotación
- Variables en los Pads de Lixiviación
- Estadística Aplicada al control de Parámetros
- Instalación de Herramientas de Programación
✅ MÓDULO 2: FUNCIONES BÁSICAS Y GRÁFICA DE CONTROL PARA UNA VARIABLE
- Instalación de Librerías e Importar Datos en Excel
- Cálculo de Promedios y Desviación Estándar en Python
- Optimizacion de Codigo y Adaptación de Base de Datos
- Optimización del Código Para más de una Variable
- Gráfico de Dispersión en Python Parte I
- Gráfico de Dispersión en Python Parte II
- Cálculo de 1, 2 y 3 Sigmas de Una Gráfica de Control en Una Variable
- Cálculo de los Límites de Control en Gráficas de Una Variable
- Gráfica de los Datos con Límites de Control para Una Variable en Python
✅ MÓDULO 3: GRÁFICA DE CONTROL PARA MÁS DE UNA VARIABLE
- Cálculo de los Promedios y LCC para Gráficos de Más de Una Variable
- Promedio de los Rangos para Gráficos de Más de Una Variable
- Creación de Gráficos de Control para Dos Variables Con Python
- Cálculo y Gráfico de Control por Rangos en Python
- Optimizacion del Codigo Para Gráficos de Control por Promedios y Rangos
- Cálculos Estadísticos Para Gráficos de Control por Promedios y Rangos
- Estructurando y Definiendo Funciones para Gráficos de Control por Promedios y Rangos
- Detallando Estético de Gráficos de Control por Promedios y Rangos
✅ MÓDULO 4: EJERCICIOS DE APLICACIÓN EN PLANTA DE CONCENTRACIÓN
- Flowsheet de Planta de Beneficio – Material de Trabajo
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “% de Cu en Mineral de Cabeza”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “F80 en el Molino SAG”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “TPH que recibe el Molino SAG”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “CEE de Bolas”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “Descarga de Espesadores (%CP)”
- Gráficas de Control por Promedios y Rangos en Python “P80 del Molino de Bolas”
- Gráficas de Control por Promedios y Rangos en Python “% de Cu en el Concentrado”

5 Recursos Estudiantiles Descargables

6 módulos
- Bono 1: PDF de Teoría de Control de Procesos
- Bono 2: PDF de Teoría de Parámetros en los Procesos Metalúrgicos
- Bono 3: Excel de Desempeño y Desgaste
- Bono 4: PY de Optimización de Código
- Bono 5: Carpeta de Database Utilizada
y más...