IA y Ciencia de Datos en Logística y Gestión Minería

Objetivos del curso

Brindar herramientas introductorias y aplicadas de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos para analizar, automatizar y optimizar procesos de logística minera.

Clase 1: Introducción a IA y Ciencia de Datos • Conceptos fundamentales. • Datos estructurados y no estructurados. • Aplicaciones en cadena de suministro y minería. Clase 2: Preparación y análisis de datos logísticos • Fuentes de datos logísticos. • Limpieza, organización y calidad de datos. • Indicadores y visualización para gestión.

Clase 3: Compras y proveedores • Datos de compras y abastecimiento. • Evaluación de proveedores. • Análisis de tiempos, costos y cumplimiento. Clase 4: Almacenes e inventarios • Stock, rotación y criticidad. • Pronóstico de demanda. • Punto de reposición y optimización de inventarios.

Clase 5: Transporte, flotas y rutas • Datos de flota y operación. • Rutas, cargas, tiempos y restricciones. • Aplicaciones de IA para optimización. Clase 6: Logística en Puna y operaciones remotas • Restricciones geográficas y climáticas. • Continuidad de abastecimiento. • Gestión de riesgos y escenarios. Clase 7: KPI y apoyo a decisiones • Indicadores clave de desempeño. • Interpretación de tendencias y desvíos. • Tableros y automatización de reportes.

Clase 8: IA generativa aplicada a logística • Asistencia para documentación y análisis. • Automatización de tareas repetitivas. • Buenas prácticas y validación humana. Clase 9: Proyecto integrador • Caso aplicado de logística minera. • Definición de problema, datos, indicadores y propuesta de mejora. • Presentación de resultados.

• Esp. Arnaldo Martín Ventancu. • Esp. Luis Ángel Veizaga Saavedra.

$250.000

Duración

3 meses

Modalidad

Virtual

• Cuestionarios breves por módulo. • Participación en actividades guiadas. • Análisis de casos aplicados a minería. • Resolución de situaciones prácticas. • Actividad integradora o proyecto final.