Este min_MAXTECH 100H, esta dirigido a compañias que busquen formar a sus profesionales en la mejora de la eficiencia y la competitividad, a través de la digitalización y el uso efectivo de los datos:

• Ingenieros Industriales: Que buscan optimizar procesos y mejorar la eficiencia en la producción.
• Analistas de Datos: Que desean aprender a gestionar y analizar datos en el contexto de la
  automatización industrial.
• Profesionales de TI: Que trabajan en la implementación de soluciones digitales y buscan entender mejor el entorno industrial.
• Gerentes de Operaciones: Que necesitan herramientas para la toma de decisiones basadas en datos y la transformación digital.
• Técnicos en Automatización: Que quieren actualizar sus conocimientos sobre las últimas tendencias en gestión de datos y automatización.
• Consultores en Transformación Digital: Que buscan ampliar su conocimiento sobre la automatización de procesos en el sector industrial.
• Responsables de Innovación: Que están interesados en implementar nuevas tecnologías y procesos en sus organizaciones.
• Estudiantes de Ingeniería o Tecnología: Que desean complementar su formación académica con conocimientos prácticos sobre la automatización y gestión de datos.

MOD.1.-Gestión de datos y transformación digital en la automatización de procesos industriales. 20h

MOD.2.– Integración de tecnologías de realidad virtual y aumentada en industrias conectadas. 20h

MOD.3.-Mantenimiento predictivo y conectividad de robots. 20h

MOD.4.– Visión Artificial. Técnicas de Aprendizaje Automatico. 20h

MOD.5.– Inteligencia Artificial Generativa. 20h

01. Explicar las diferentes capas que pueden coexistir en las Arquitecturas de IoT en el entorno industrial.
Conocer las principales soluciones de hardware existentes para la captura de datos. Conocer las principales tecnologías de comunicación inalámbrica presentes en el IoT industrial. Conocer las posibles funcionalidades que ofrecen las plataformas de integración de datos.

02. Presentar nuevas soluciones de hardware para Realidad Virtual, Aumentada y Mixta, y mostrar diferentes aplicaciones de tecnologías en entornos industriales. En particular, en el curso se mostrará cómo los Gemelos Digitales se integran con las tecnologías inmersivas, explicando las ventajas de las interfaces hombre-máquina (HMI) inmersivas frente a las tradicionales y ayudando a identificar situaciones donde aplicar la inmersión.

03. Realizar y predecir tareas de mantenimiento en los componentes principales de los Robots, con el fin de definir e implementar un plan de mantenimiento preventivo según las pruebas empíricas y las especificaciones del fabricante. Esto incluye el aprendizaje de los elementos del motor eléctrico que componen un robot articulado y la comprensión de su funcionamiento, así como el diagnóstico de errores basado en el registro de operaciones del robot y, por consiguiente, el diseño de IA para prevenir accidentes durante el mantenimiento de equipos robóticos.

04. En su origen, la IA generativa surgió con el propósito de simular los procesos de pensamiento humano. Hoy en día, IA generativa tiene aplicaciones potenciales en una amplia gama de industrias, que incluyen el arte, la escritura, el desarrollo de software, el diseño de productos, la atención médica, las finanzas, los juegos, el marketing y la moda.

05. La Visión Artificial representa una de las herramientas transversales más relevantes dentro de la industria 4.0, ya que está claramente integrada en cada uno de los apartados de un proceso productivo. La trazabilidad, el control de calidad, el soporte a la producción, la seguridad industrial, el control de procesos, la logística, así como la generación de enormes cantidades de datos, constituyen una parte integral de las acciones en las que los sistemas de visión artificial intervienen.

Fechas: Del 02/10/2025 a 05/12/2025
Días/Horario: Jueves: 16:00 – 20:00
Viernes: 9:00 – 13:00
Lugar: Presencial con opción Aula Virtual ITCL
Duración: 100 horas

MÓD. 1. Gestión de datos y transformación digital en la automatización de procesos industriales.
1. Industria 4.0.
2. Principales fuentes de información del IIoT.
3. Capas y arquitecturas.
4. Protocolos principales de cada capa.
5. Puertas de enlace del IoT industrial.
6. Nuevas tecnologías de comunicación inalámbrica.

MÓD. 2. Integración de tecnologías de realidad virtual y aumentada en industrias conectadas
1. Casos prácticos de implementaciones exitosas de RV y RA en industrias conectadas.
2. Identificación de posibles desafíos y soluciones en aplicaciones reales. Fundamentos técnicos de RV y RA.
3. Introducción al modelado y diseño 3D para entornos virtuales. Integración con dispositivos y sensors del IIoT.
4. Principios de diseño para crear interfaces de RV y RA inmersivas e intuitivas.
5. Consideraciones de usabilidad en industrias conectadas.

MÓD. 3. Mantenimiento predictivo y conectividad de robots.
1. Fundamentos morfológicos: Tipos de robots y sistemas de control de movimiento.
2. Composición de un robot, acceso y mantenimiento de sus principales componentes.
3. Fundamentos matemáticos de la programación y calibración de un robot.
4. Mantenimiento preventivo y predictivo. Previsión de incidencias y creación de programas de mantenimiento.
5. Mantenimiento correctivo de un robot. Identificación de errores y corrección de incidencias comunes.

MÓD.4. Visión Artificial. Técnicas de Aprendizaje Automático.
1. Introducción a la visión artificial
2. Instalación de paquetes requeridos
3. Conexionado con cámaras de seguridad cctv
4. Puesta en marcha de algoritmos de visión
5. Conexión con PLC

MÓD.5. Inteligencia Artificial Generativa.
1. Descubriendo la IA desde cero + Activación de ChatGPT
2. Conociendo ChatGPT a fondo – Configuración, funciones y usos básicos
3. Cómo hablar con la IA – Fundamentos del prompting y ejemplos sencillos
4. Análisis y organización con IA – Documentos, resúmenes y Proyectos
5. Creatividad e innovación con IA – Ideas, textos e imágenes (DALL·E)
6 . El poder de los GPTs – Usar asistentes personalizados sin crearlos