Gestión de datos y transformación digital en la automatización de procesos industriales
DM&DT IPA
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.
DIRIGIDO A
Este curso es interesante para cualquier profesional que busque mejorar la eficiencia y la competitividad, en el ámbito industrial a través de la digitalización y el uso efectivo de los datos.
Para los siguientes perfiles profesionales:
- 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.
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 y otros
PRERREQUISITOS
- Formación académica en campos relacionados con la ingeniería, la automatización industrial, la informática, la tecnología de la información o disciplinas afines.
- Es posible que se requieran conocimientos básicos de los principios de automatización industrial y los 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:
- Sensibilizar sobre 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 / desventajas.
- Señales analógicas/digitales.
- Protocolos específicos del fabricante: S7, FINS, MELSEC, METTLER TOLEDO, MARCHESSINE.
- Protocolos estándar industriales: PETHERNET/IP, PRFINET/PROFIBUS, MODBUS RTU/TCP, OPC UA.-DAd) MQTT, API REST…
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
PRÁCTICA: La idea es proponer una solución básica para una arquitectura IoT actual. Esto implicará:
- abordar la capa física simulando un dispositivo que se comunica utilizando protocolo industrial estándar (red IOT),
- transferir los datos capturados a la capa de supervisión/control a través de una puerta de enlace industrial de IoT,
- y finalmente insertar los datos en una base de datos.
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 y Máster en Automatización 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 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:
2-11 abril 2025
- HORARIO:
Miercoles y viernes: 8:30 a 13:30 h
- MODALIDAD:
Presencial en las instalaciones de ITCL y con opción de aula virtual. Los asistentes que opten por el aula virtual también podrán asistir presencialmente cuando lo deseen
- TASAS DE MATRÍCULA:
Técnico Profesional: 800€.
Universitarios: 650€.
- LA MATRÍCULA INCLUYE:
20 horas de formación, plataforma de documentación. 5h Tutorías de acompañamiento para elaboración de Trabajo Práctico.
- FUNDAE:
Curso bonificable a través de FUNDAE.
ITCL está acreditado para gestionar la bonificación de nuestros cursos, consúltenos.
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