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Diplomado

Confiabilidad y Analítica de Datos para la Toma de Decisiones Gerenciales en Mantenimiento

Fechas realización

Junio 06 a Julio 03
Plazo legalización: Junio 06

Intensidad

120 horas 

Modalidad Remota

Horario clases

Viernes 6:00pm a 9:00pm

Sábados 7:00 am - 10:00 am

Inversión

$3.250.000
Aplican descuentos.

Actividad vigente

Esta actividad está abierta para inscribirse, cursar y certificarse

Presentación

Diplomado orientado a formar gestores de mantenimiento capaces de explicar, modelar y decidir con datos. Aborda confiabilidad, análisis de fallas, MTBF, MTTR, disponibilidad, costos y ciclo de vida, vinculándolos con rotación de activos y margen operativo. Incorpora simulación, Monte Carlo y fundamentos de machine learning para evaluar decisiones y su impacto en el rendimiento del capital.

Información de la actividad

Formar gerentes y líderes de mantenimiento capaces de analizar, modelar y tomar decisiones estratégicas basadas en confiabilidad, analítica de datos y modelación predictiva, entendiendo cómo la gestión y el desempeño del proceso de mantenimiento impacta la rotación de activos, el margen operativo y el rendimiento del capital.

  1. Comprender el rol del mantenimiento como gestor de valor y capital, analizando la relación entre confiabilidad, disponibilidad, producción, rotación de activos, margen de utilidad y rendimiento del capital, desde una perspectiva gerencial y financiera.
  2. Analizar y estructurar datos de fallas y mantenimiento, transformando registros operativos en datasets confiables mediante análisis exploratorio de datos (EDA), asegurando su uso para modelación estadística y toma de decisiones basadas en evidencia.
  3. Modelar el comportamiento de fallas y el desempeño de los activos utilizando estadística de la confiabilidad y técnicas analíticas avanzadas, incluyendo distribuciones de vida (exponencial, Weibull), funciones de confiabilidad y tasa de falla, MTBF, MTTR, disponibilidad, análisis de sensibilidad y modelos de degradación, interpretando sus implicaciones técnicas y operativas.
  4. Evaluar el impacto técnico y económico de las estrategias de mantenimiento, integrando confiabilidad, costos, inventarios y ciclo de vida del activo, para explicar cómo las decisiones preventivas, predictivas y correctivas afectan el margen operativo y el uso eficiente del capital.
  5. Desarrollar modelos predictivos de clasificación y regresión aplicados al mantenimiento, e integrar sus resultados en simulaciones Monte Carlo para sustentar decisiones estratégicas bajo incertidumbre, comparando alternativas antes de su implementación y evaluando su impacto técnico y financiero.
El diplomado está dirigido a gerentes, jefes, coordinadores y líderes de mantenimiento, así como a ingenieros con experiencia en gestión de activos y operaciones, que participan en la toma de decisiones relacionadas con confiabilidad, disponibilidad, costos de mantenimiento e inversión en activos productivos.
  1. Aprendizaje basado en un caso integrador
    El diplomado se articula alrededor de un caso único, construido de forma realista, que evoluciona a lo largo de 9 módulos. Cada tema técnico se aborda como una herramienta para responder preguntas reales de gestión relacionadas con confiabilidad, costos, rotación de activos, margen de utilidad y rendimiento del capital.
  2. Construcción progresiva de modelos analíticos
    Los participantes desarrollan, paso a paso, modelos de análisis y simulación a partir de datos de mantenimiento, incorporando estadística de la confiabilidad, análisis de fallas, indicadores técnicos y modelación de escenarios. Los modelos no se presentan como ejercicios aislados, sino como insumos para la decisión gerencial.
  3. Aprender haciendo (learning by doing)
    Cada módulo combina conceptos teóricos esenciales con ejercicios prácticos aplicados, donde los participantes trabajan directamente con datos, construyen modelos en Excel y Python, y visualizan resultados en Power BI, reforzando la comprensión técnica y su interpretación gerencial.
  4. Toma de decisiones bajo incertidumbre
    Se emplean técnicas de simulación (Monte Carlo), árboles de decisión y modelos básicos de machine learning para evaluar escenarios de falla, reparación e intervención, permitiendo a los participantes comparar alternativas antes de su implementación y analizar el riesgo técnico y financiero asociado.
  5. Enfoque gerencial y comunicacional
    Los resultados técnicos se traducen sistemáticamente a lenguaje ejecutivo. Los participantes aprenden a estructurar análisis y conclusiones orientadas a comités directivos, conectando confiabilidad y desempeño del mantenimiento con la perspectiva financiera de la organización.
Los participantes que asistan a más de un 80% de las clases sincrónicas obtendrán un certificado de asistencia. Aquellos que cumplan con lo anterior y que además obtengan una nota superior a 3.0 en escala de 0.0 a 5.0 obtendrán un certificado de aprobación.
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Contenido de la actividad

Mantenimiento, activos y creación de valor

  1. Rol estratégico del gerente de mantenimiento.
  2. Mantenimiento como gestor de capital.
  3. Relación entre confiabilidad, disponibilidad, producción y rentabilidad.
  4. Introducción al caso integrador y al contexto financiero del negocio.

Datos de fallas: de la rutina al análisis estadístico

  1. Definición de datos de falla útiles.
  2. Calidad y errores en registros de mantenimiento.
  3. Construcción y depuración de datasets.
  4. Análisis exploratorio de datos (EDA) aplicado a fallas y desempeño de activos.

Estadística de la confiabilidad

  1. Modelación del tiempo hasta falla como variable aleatoria.
  2. Distribuciones exponencial y Weibull.
  3. Funciones de confiabilidad y tasa de falla.
  4. Estimación de parámetros e interpretación técnica y gerencial de resultados.

MTBF, MTTR y disponibilidad: más allá del KPI

  1. Análisis crítico de indicadores clásicos.
  2. Relación matemática entre MTBF, MTTR y disponibilidad.
  3. Análisis de sensibilidad.
  4. Impacto de las decisiones de mantenimiento sobre la rotación de activos.

MTBF, MTTR y disponibilidad: más allá del KPI

  1. Análisis crítico de indicadores clásicos.
  2. Relación matemática entre MTBF, MTTR y disponibilidad.
  3. Análisis de sensibilidad.
  4. Impacto de las decisiones de mantenimiento sobre la rotación de activos.

Análisis de fallas orientado a decisiones

  1. Falla como fenómeno estadístico y económico.
  2. Identificación de activos críticos.
  3. Curva P–F.
  4. Priorización técnica de estrategias preventivas, predictivas y correctivas con impacto financiero.

Costos de mantenimiento y margen operativo

  1. Análisis de costos directos e indirectos de mantenimiento.
  2. Costos de falla y del no-mantenimiento.
  3. Evaluación económica de estrategias de mantenimiento y su impacto en el margen operativo y el costo del ciclo de vida.

Inventarios, confiabilidad y capital de trabajo

  1. Relación entre confiabilidad, incertidumbre e inventarios.
  2. Vinculación MTBF–repuestos–stock.
  3. Optimización de inventarios técnicos y liberación de capital mediante mejoras en confiabilidad.

Machine Learning y simulación para decisiones de mantenimiento

  1. Predicción de fallas, costos y vida útil mediante modelos de clasificación y regresión.
  2. Integración de simulación Monte Carlo para evaluar riesgo técnico y financiero y sustentar decisiones estratégicas bajo incertidumbre.

Equipo docente

Miguel Angel Baquero Cortes
Profesor Universidad Nacional de Colombia en las asignaturas relacionadas con Diseño de Máquinas para estudiantes de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica, especialmente Computación gráfica. Galardonado con “Docencia Excepcional” de la Universidad Nacional de Colombia (1998 - 1999), Nominado a Mejor Docente Universitario para Premios Portafolio 2004. Coordinador Académico Departamento de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica. Amplia experiencia como conferencista académico, desarrollador de software para automatización de generación de planos, cotizaciones automáticas, integración de procesos e oficina y de producción y consultor en el sector industrial.
Joshua David de la Pava Roys
Profesional con formación en Estrategia y Prospectiva, Finanzas, Gerencia de Operaciones e Ingeniería Mecánica, con más de 10 años liderando iniciativas de estrategia, excelencia operacional y mejora del desempeño en organizaciones con operaciones complejas. Mi trabajo se centra en convertir objetivos estratégicos en resultados medibles, combinando pensamiento analítico, disciplina operativa y conocimiento técnico.
Nasser Stefan De La Pava Roys
Profesional con formación en Estrategia y Prospectiva, Finanzas, Gerencia de Operaciones e Ingeniería Mecánica, con más de 10 años liderando iniciativas de estrategia, excelencia operacional y mejora del desempeño en organizaciones con operaciones complejas. Mi trabajo se centra en convertir objetivos estratégicos en resultados medibles, combinando pensamiento analítico, disciplina operativa y conocimiento técnico.
Christian Fernando Gil Cárdenas
Ingeniero Mecánico, con doce años de experiencia en el sector Educación, Ambiente y Desarrollo Sostenible, Industrial, Oil & Gas y Construcción; responsable en Docencia, Programación, Manejo de Costos e Inventario, Capacitación y Manejo de Personal, Montaje y Supervisión de grandes Proyectos Ambientales, Estructurales y Mecánicos para la Industria Nacional. Manejo de lenguajes de programación Python y Java, Desarrollo de Aplicaciones Web. Manejo avanzado en herramientas Administrativas y Financieras como: Project y Excel; dominio en el idioma inglés para la interpretación y análisis en cada una de las áreas mencionadas.

Tabla de valores de la actividad

-
Tarifa plena$ 3'250.000

Hasta Junio 06 de 2026

-5%
Pronto pago II$ 3'087.500

Hasta Mayo 16 de 2026

-10%
Pronto pago I$ 2'925.000

Hasta Mayo 06 de 2026

-10%
Grupos (4 o más)$ 2'925.000
A grupos de 4 o más personas a través de un único soporte de pago
-10%
Hijos$ 2'925.000
A hijos de pensionados, de docentes, de funcionarios, de contratistas y de estudiantes de la UN. A estudiantes del colegio IPARM y de la Escuela de la UN Sede Medellín
-10%
Población vulnerable$ 2'925.000
A adultos mayores, niños y adolescentes, personas de niveles 1 y 2 de Sisbén, población en situación de discapacidad y desplazados inscritos en el registro de población desplazada
-10%
Estudiantes otras Universidades$ 2'925.000
A estudiantes activos de otras universidades (pregrado o posgrado)
-15%
Múltiples actividades$ 2'762.500
A personas que realicen 3 o más cursos o diplomados al año en la UNAL.
-20%
Rol UNAL$ 2'600.000
A egresados, profesores, investigadores, funcionarios, pensionados y contratistas UNAL
-20%
Convenios$ 2'600.000
A personas que se inscriban en el marco de alianzas para el desarrollo de la actividad
-30%
Estudiantes de posgrado UNAL$ 2'275.000
A estudiantes activos de posgrado UNAL
-50%
Estudiantes Pregrado UNAL$ 1'625.000
A estudiantes activos UNAL

Procedimiento para la asignación de cupo

Registro

Registro

Debe registrar sus datos personales en el portal de información HERMES: www.hermes.unal.edu.co
Enlace al HERMES
Pago

Pago

Consignación Banco Popular, transferencia bancaria, PSE (débito) o tarjeta de crédito (VISA)
Guía de pagos
Legalización

Legalización

Realice la legalización de su inscripción a través del siguiente formulario

Formulario forms

Preguntas frecuentes

¿Quién puede participar en los cursos y diplomados?
Nuestra misión como Universidad Nacional de Colombia en su línea de extensión es capacitar y actualizar a la comunidad en general, con ello NO hay pre requisitos administrativos para que una persona pueda inscribirse, cursar o certificarse en cualquiera de nuestras actividades:

En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN