Máster Oficial en Industria 4.0 y Transformación Digital

Módulo 1. Internet de las cosas

1.1. Sistemas ciberfísicos (cps) en la visión industria 4.0

1.1.1. Internet de las cosas (iot)
1.1.2. Componentes que intervienen en iot
1.1.3. Casos y aplicaciones de iot

1.2. Internet de las cosas y sistemas ciberfísicos

1.2.1. Capacidades de computación y comunicación a objetos físicos
1.2.2. Sensores, datos y elementos en los sistemas ciberfísicos
1.2.3. Ejemplos

1.3. Ecosistema de dispositivos

1.3.1. Tipologías, ejemplos y usos
1.3.2. Aplicaciones de los diferentes dispositivos
1.3.3. Ejemplos

1.4. Plataformas iot y su arquitectura

1.4.1. Tipologías y plataformas en el mercado de iot
1.4.2. Funcionamiento de una plataforma iot
1.4.3. Principales usos

1.5. Gemelo digital

1.5.1. El gemelo digital o digital twin
1.5.2. Usos y aplicaciones del gemelo digital
1.5.3. Ejemplos

1.6. Plataformas de geolocalización

1.6.1. Plataformas para la geolocalización
1.6.2. Implicaciones y retos de la geolocalización en un proyecto iot
1.6.3. Ejemplos

1.7. Sistemas de seguridad inteligentes

1.7.1. Tipologías y plataformas de implementación de sistemas de seguridad
1.7.2. Componentes y arquitecturas en sistemas de seguridad inteligentes
1.7.3. Ejemplos

1.8. Seguridad en las plataformas internet de las cosas iot e internet de las cosas industrial (iiot)

1.8.1. Componentes de seguridad en un sistema iot
1.8.2. Estrategias de implementación de la seguridad en iot
1.8.3. Beneficios

1.9. “Usables” en el trabajo

1.9.1. Tipos de “usables” en entornos industriales
1.9.2. Lecciones aprendidas y retos al implementar wearables en trabajadores
1.9.3. Ejemplos

1.10. Implementación de una interfaz de programación de aplicaciones (api) para interactuar con una plataforma

1.10.1. Tipologías de apis que intervienen en una plataforma iot
1.10.2. Mercado de apis.
1.10.3. Estrategias y sistemas para implementar integraciones con apis

Módulo 2. Sistemas de automatización de la industria 4.0

2.1. Automatización industrial

2.1.1. La automatización
2.1.2. Arquitectura y componentes
2.1.3. Seguridad

2.2. Robótica industrial

2.2.1. Fundamentos de robótica industrial
2.2.2. Modelos e impacto en los procesos industriales
2.2.3. Ejemplos

2.3. Sistemas de controlador lógico programable (plc) y control industrial

2.3.1. Evolución y estado de los plcs
2.3.2. Evolución lenguajes de programación
2.3.3. Automatización y manufactura integrada por computador (cim)

2.4. Sensores y actuadores

2.4.1. Clasificación de transductores
2.4.2. Tipos sensores
2.4.3. Estandarización de señales

2.5. Monitorear y administrar

2.5.1. Tipos actuadores
2.5.2. Sistemas de control realimentados
2.5.3. Ejemplos

2.6. Conectividad industrial

2.6.1. Buses de campo estandarizados
2.6.2. Conectividad
2.6.3. Ejemplos

2.7. Mantenimiento proactivo / predictivo

2.7.1. Mantenimiento predictivo
2.7.2. Identificación y análisis de fallos
2.7.3. Acciones proactivas basadas en el mantenimiento predictivo

2.8. Monitoreo continuo y mantenimiento prescriptivo

2.8.1. Concepto mantenimiento prescriptivo en entornos industriales
2.8.2. Selección y explotación de datos para autodiagnósticos
2.8.3. Ejemplos

2.9. Manufactura lean

2.9.1. Concepto
2.9.2. Beneficios implantación lean en procesos industriales
2.9.3. Ejemplos

2.10. Procesos industrializados en la industria 4.0. Caso de uso

2.10.1. Definición de proyecto
2.10.2. Selección tecnológica
2.10.3. Conectividad

Módulo 3. Sistema de la cadena de bloques y computación cuántica

3.1. Introducción a la tecnología “cadena de bloques”

3.1.1. Origen y evolución
3.1.2. Fundamentos de la “cadena de bloques”
3.1.3. La revolución de la “cadena de bloques”

3.2. “Cadena de bloques”

3.2.1. Elementos de la tecnología
3.2.2. Características
3.2.3. Funcionamiento

3.3. Algoritmo de consenso, criptografía y seguridad

3.3.1. Los algoritmos de consenso
3.3.2. Usos de la criptografía
3.3.3. Elementos de seguridad

3.4. Antecedentes

3.4.1. “Cadena de bloques” 1.0 (Bitcoin)
3.4.2. “Cadena de bloques” 2.0 (Ethereum)
3.4.3. Elementos de seguridad

3.5. Contratos inteligentes

3.5.1. Características
3.5.2. Funcionamiento
3.5.3. Usos

3.6. Tipos de “cadena de bloques”

3.6.1. Públicos
3.6.2. Privados
3.6.3. Análisis y reflexiones de los tipos de “cadena de bloques”

3.7. “Cadena de bloques” y transformación digital

3.7.1. Principios fundamentales de la transformación digital
3.7.2. Las nuevas tecnologías
3.7.3. Presente y futuro de la transformación digital

3.8. Modelos de uso en la industria

3.8.1. Incorporación de “cadena de bloques” en la industria
3.8.2. Casos de uso
3.8.3. Industria 4.0

3.9. Usos de criptomonedas

3.9.1. Fundamentos de las criptomonedas
3.9.2. Análisis del uso de criptomonedas
3.9.3. Riesgos y regulaciones

3.10. Computación cuántica

3.10.1. Definición y claves
3.10.2. Usos de la computación cuántica
3.10.3. Futuro de la computación cuántica

Módulo 4. Almacenamiento de datos masivo e inteligencia artificial

4.1. Principios fundamentales de macrodatos

4.1.1. Los macrodatos
4.1.2. Herramientas para trabajar con macrodatos
4.1.3. Ejemplos de uso de macrodatos

4.2. Minería y almacenamiento de datos

4.2.1. La minería de datos. Limpieza y normalización
4.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc
4.2.3. Tipos de almacenamiento de datos

4.3. Aplicaciones de ingesta de datos

4.3.1. Principios de la ingesta de datos
4.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio
4.3.3. Ejemplos de uso

4.4. Visualización de datos

4.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
4.4.2. Herramientas para llevarla a cabo.
4.4.3. Ejemplos de tableros

4.5. Aprendizaje automático

4.5.1. Entendemos el aprendizaje automático
4.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
4.5.3. Tipos de algoritmos

4.6. Redes neuronales

4.6.1. Red neuronal: partes y funcionamiento
4.6.2. Tipo de redes: cnn (redes neuronales convolucionales), rnn (redes neuronales recurrentes)
4.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural
4.6.4. Redes generativas de texto

4.7. Reconocimiento del lenguaje natural

4.7.1. Pln (procesamiento del lenguaje natural)
4.7.2. Técnicas avanzadas de pln: word2vec, doc2vec
4.7.3. Ejemplos de uso de pnl

4.8. Asistentes virtuales

4.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
4.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente
4.8.3. Integraciones
4.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes

4.9. Emociones, creatividad y personalidad en la inteligencia artificial (ai)

4.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
4.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
4.9.3. Servicios para detectar personalidad

4.10. Futuro de la inteligencia artificial

4.10.1. Reflexiones
4.10.2. Ejemplos
4.10.3. Posibilidades