Gestión de datos y transformación digital en la automatización de procesos industriales
Gestión de datos y transformación digital en la automatización de procesos industriales
Este curso forma parte del Máster Europeo AI4CI Inteligencia Artificial para Industrias Conectadas
El máster AI4CI es un máster europeo abierto en las universidades Conservatoire national des arts et métiers (CNAM), París (Francia), CNAM Grand Est (CGE), Mulhouse, (Francia); y Universidad Técnica Nacional de Ucrania (NTUU), Kiev (Ucrania); y a partir del próximo curso también en la Universidad de Ulm, Ulm (Alemania); Universidad Babeș-Bolyai (UBB), Cluj-Napoca (Rumanía), Universidad de Avignon, Avignon, Francia y Universitat Politecnicac de Cataluña (UPC), Barcelona, España.
El programa de formación del máster abarca:
- fundamentos de inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicados a sistemas en red.
- automática y automatización avanzada, para redes industriales y robótica;
- arquitecturas de red avanzadas, IoT y sistemas informáticos;
Los profesores del máster incluyen académicos de nuestros socios europeos y expertos de la industria activos en las áreas técnicas del máster en proyectos internacionales, europeos y nacionales de investigación industrial colaborativa, estandarización y organismos de código abierto.
La gestión de datos y la transformación digital son elementos clave en la automatización de procesos industriales en la actualidad.
En un entorno cada vez más competitivo y dinámico, las organizaciones necesitan adoptar tecnologías avanzadas para optimizar sus operaciones, mejorar la toma de decisiones y fomentar la innovación.
Este curso, «Data Management and Digital Transformation in Industrial Process Automation«, se centra en proporcionar las herramientas y conocimientos necesarios para gestionar eficazmente los datos generados en los procesos industriales, así como para implementar estrategias de transformación digital que impulsen la eficiencia y la sostenibilidad.
A través de casos prácticos y estudios de vanguardia, los participantes aprenderán a integrar soluciones digitales que no solo aumenten la productividad, sino que también permitan a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y a las nuevas demandas de los consumidores.
La relevancia de este curso radica en su capacidad para preparar a los profesionales para enfrentar los retos de la industria 4.0, fomentando así un futuro más inteligente y conectado.
OBJETIVOS
- Explicar las diferentes capas que pueden coexistir en arquitecturas IoT en el entorno industrial.
- Conocer las principales soluciones hardware existentes para la captura de datos.
- Conocer las principales tecnologías de comunicación inalámbrica que se pueden encontrar en el IoT industrial.
- Conocer las posibles funcionalidades que ofrecen las plataformas de integración de datos: BITAL ITCL
PRERREQUISITOS
- Formación académica en campos relacionados con la ingeniería, la automatización industrial, la informática, la tecnología de la información o disciplinas afines.
- Pueden exigirse conocimientos básicos de principios de automatización industrial y procesos industriales. Familiaridad con conceptos de gestión de datos, análisis de datos y transformación digital. La experiencia en el campo de la automatización industrial o la gestión de datos puede ser un requisito adicional.
DESCRIPCIÓN
Industria 4.0:
- Concienciar de la importancia de los datos, del análisis de datos.
- Principales fuentes de información IIoT
Principales fuentes de datos existentes en las instalaciones industriales. Funciones que cubren aspectos a tener en cuenta en la capa de captura:
- Controladores programables.
- Controladores específicos, sondas IoT.
- HMI, SCADA, explicar las diferencias y qué cubre cada uno.
Capas y arquitecturas
Describir las capas y arquitecturas existentes. Exponer los elementos y funciones que cubren y la interrelación entre ellas.
- Capa sensorial.
- Capa de control.
- Capa informática.
- Nube
- Arquitectura IT (Bus cerrado, Bus abierto, Bus abierto+NAT).
Principales protocolos de cada capa:
Describir los principales protocolos de cada una de las capas, características, ventajas / inconvenientes.
- Señales analógicas/digitales.
- Protocolos específicos del fabricante: S7, FINS, MELSEC, METTLER TOLEDO, MARCHESSINE.
- Protocolos estándar industriales: PROFINET/PROFIBUS, MODBUS RTU/TCP, OPC UA.-DA
MQTT, REST API…
Pasarelas IoT industriales:
Explicar el estado actual de algunos de los principales HW comerciales de captura y adaptación de protocolos, diferencias, ventajas e inconvenientes. VNODE, IBH, EWON, SIEMENS IoT2040
- Nuevas tecnologías de comunicación inalámbrica
Exponer las principales tecnologías LPWA, arquitecturas, diferencias. Ventajas e inconvenientes. LORA, SIGFOX, NB IoT
MODALIDADES DE EVALUACIÓN
El alumno tendrá que realizar un proyecto después del curso
PROFESORES
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Lorena Saiz(ITCL Centro Tecnológico) Ingeniero Industrial, Licenciado en Automatización y Electrónica Industrial 10 años de experiencia en desarrollo de software en diferentes arquitecturas hardware con múltiples lenguajes de programación, así como integración con bases de datos para el Control y Adquisición de Datos Adquisición de Sistemas Industriales y de IoT. 2 años de experiencia en Desarrollo e Integración de Sistemas Robóticos sobre ROS/ROS2. |
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José Luis Jabato(Ingernova, Aubá, Universidad de Burgos) icenciado en Ingeniería Electrónica y Automatización Industrial. |
INFORMACIÓN DEL CURSO
- FECHA DE INICIO:
20-24 enero 2025
- HORARIO:
Lunes, martes y viernes: 8:00 am a 6:00 pm
Jueves: 8:00 am a 9:30 am
- MODALIDAD:
Híbrida: online o presencial en ITCL
Esta formación se imparte en inglés
- TASAS DE MATRÍCULA:
Técnico Industrial Profesional: 990€.
Estudiantes universitarios: 650€.
- LA MATRÍCULA INCLUYE:
ITCL expedirá un certificado haciendo referencia al máster internacional AI4CI. Máster Europeo Inteligencia Artificial para Industrias Conectadas.
- FUNDAE:
Curso bonificable a través de FUNDAE.
ITCL está acreditado para gestionar la bonificación de nuestros cursos, consúltenos.
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