Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing
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Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing
    Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing

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    Presentación

    El Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing es tu puerta de entrada al futuro de la fabricación inteligente. En la actualidad, la integración de tecnologías avanzadas como el Internet de las Cosas (IoT) y los Sistemas Ciberfísicos está revolucionando la industria, creando una enorme demanda de profesionales capacitados. Este curso te ofrece las habilidades necesarias para destacar en este sector en auge. Aprenderás sobre Digital Twins, la simulación de producción y la ingeniería simultánea, así como la gestión de calidad y mantenimiento asistido por ordenador (GMAO). Además, te sumergirás en el mundo de la visión artificial con Python y OpenCV, adquiriendo conocimientos en procesado de imágenes y aprendizaje automático. La formación online te permite acceder a estos contenidos desde cualquier lugar, brindándote la flexibilidad que necesitas. Únete a este curso y conviértete en un actor clave en la transformación digital de la industria, mejorando tu perfil profesional y ampliando tus oportunidades laborales en un mercado altamente competitivo y en constante evolución.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing te prepara para aplicar tecnologías avanzadas como IoT y sistemas ciberfísicos en entornos industriales, optimizando procesos mediante Digital Twins y gestionando la calidad con ingeniería concurrente. Aprenderás a utilizar SCADA y HMI para supervisar procesos y emplear buses industriales. Además, dominarás la visión artificial con Python y OpenCV, mejorando la eficiencia mediante la detección de características y el aprendizaje automático. Este curso no habilita para el ejercicio profesional.
    Objetivos
    - Comprender los fundamentos del Internet de las Cosas y su aplicación en la Industria 4.0. - Analizar el funcionamiento de los sistemas ciberfísicos en entornos industriales. - Explorar los conceptos y beneficios de los Digital Twins en la fabricación mecánica. - Evaluar la integración de la ingeniería concurrente con sistemas de gestión de calidad. - Implementar sistemas SCADA y HMI para control y supervisión de procesos industriales. - Conocer los principales buses industriales y su aplicación en redes industriales. - Aplicar técnicas de visión artificial con Python y OpenCV en entornos industriales.
    A quién va dirigido
    El Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing está dirigido a profesionales y titulados del sector industrial que deseen ampliar o actualizar sus conocimientos en áreas como IoT, sistemas ciberfísicos, gemelos digitales, visión artificial con Python y OpenCV. Este curso es de formación complementaria y no habilita para el ejercicio profesional.
    Salidas Profesionales
    - Ingeniero en IoT y sistemas ciberfísicos - Especialista en Digital Twins y simulación de producción - Consultor en ingeniería simultánea y gestión de calidad - Experto en sistemas SCADA y HMI - Técnico en buses y redes industriales - Gestor de mantenimiento asistido por ordenador - Desarrollador de visión artificial con Python y OpenCV - Ingeniero de control y supervisión de procesos industriales
    Temario

    MÓDULO 1. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOS

    1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
    2. Características CPS
    3. Componentes CPS
    4. Ejemplos de uso
    5. Retos y líneas de trabajo futuras

    MÓDULO 2. DIGITAL TWINS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A DIGITAL TWINS

    1. ¿Qué es Digital Twins?
    2. Campos de aplicación de Digital Twins
    3. Uso de la inteligencia artificial y el Machine Learning en Digital Twins
    4. Digital Twins como herramienta en la producción
    5. Monitorización del gemelo digital en la toma de decisiones
    6. Comunicación entre Sistema real y Digital Twin
    7. Optimización del matenimiento con Digital Twins

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. SIMULACIÓN DE PRODUCCIÓN DE FABRICACIÓN MECÁNICA

    1. Concepto, clasificación y aplicaciones
    2. Gestión del reloj en la simulación discreta
    3. Simulación aleatoria, obtención de muestras y análisis de resultados
    4. Introducción a los lenguajes de simulación

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTEXTO DE LA INGENIERÍA SIMULTANEA Y CICLO DE VIDA DEL PRODUCTO

    1. Antecedentes y surgimiento de las técnicas de ingeniería simultanea
    2. Control de la producción desde el diseño
    3. Diseño para seis sigma DFSS
    4. Definición y tendencias de la Ingeniería Concurrente
    5. Ingeniería convencional VS ingeniería concurrente
    6. Fundamentos y elementos comunes las herramientas de la ingeniería concurrente: las T´s
    7. Ciclo de vida del producto
    8. Herramientas “Disign for X”
    9. Ejemplos de aplicación de la ingeniería simultanea

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTEGRACIÓN DE LA INGENIERÍA CONCURRENTE CON EL SISTEMA DE GESTIÓN DE CALIDAD

    1. Paralelismos entre calidad e ingeniería simultánea
    2. Herramientas de mejora de la calidad
    3. El aseguramiento de la calidad: la ISO y PDCA
    4. La gestión de la calidad total: EFQM
    5. Diagrama Causa-Efecto
    6. Diagrama de Pareto
    7. Círculos de Control de Calidad

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE CONTROL Y SUPERVISIÓN DE PROCESOS: SCADA Y HMI

    1. Contexto evolutivo de los sistemas de visualización
    2. Sistemas avanzados de organización industrial: ERP y MES
    3. Consideraciones previas de supervisión y control
    4. El concepto de “tiempo real” en un SCADA
    5. Conceptos relacionados con SCADA
    6. Definición y características del sistemas de control distribuido
    7. Sistemas SCADA frente a DCS
    8. Viabilidad técnico económica de un sistema SCADA
    9. Mercado actual de desarrolladores SCADA
    10. PC industriales y tarjetas de expansión
    11. Pantallas de operador HMI
    12. Características de una pantalla HMI
    13. Software para programación de pantallas HMI
    14. Dispositivos tablet PC

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. BUSES Y REDES INDUSTRIALES. CONCEPTOS INICIALES

    1. Buses de campo: aplicación y fundamentos
    2. Evaluación de los buses industriales
    3. Diferencias entre cableado convencional y cableado con Bus
    4. Selección de un bus de campo
    5. Funcionamiento y arquitectura de nodos y repetidores
    6. Conectores normalizados
    7. Normalización
    8. Comunicaciones industriales aplicadas a instalaciones en Domótica e Inmótica
    9. Buses propietarios y buses abiertos
    10. Tendencias
    11. Gestión de redes

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUNCIONAMIENTO Y APLICACIÓN DE LOS PRINCIPALES BUSES INDUSTRIALES

    1. Clasificación de los buses
    2. AS-i (Actuator/Sensor Interface)
    3. DeviceNet
    4. CANopen (Control Area Network Open)
    5. SDS (Smart Distributed System)
    6. InterBus
    7. WorldFIP (World Factory Instrumentation Protocol)
    8. HART (Highway Addressable Remote Transducer)
    9. P-Net
    10. BITBUS
    11. ARCNet
    12. CONTROLNET
    13. PROFIBUS (PROcess FIeld BUS)
    14. FIELDBUS FOUNDATION
    15. MODBUS
    16. ETHERNET INDUSTRIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. GMAO - GESTIÓN DEL MANTENIMIENTO ASISTIDO POR ORDENADOR

    1. Que es GMAO
    2. Que es CMMS - GMAC
    3. Ventajas de utilizar Programas GMAO - Software GMAO
    4. Los mejores Programas GMAO - Software GMAO
    5. Módulos de un GMAO
    6. Como elegir un Programa GMAO - Software GMAO
    7. Software de mantenimiento gratuito PMX-PRO

    MÓDULO 3. VISIÓN ARTIFICIAL EN INDUSTRIA 4.0 CON PYTHON Y OPENCV

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES

    1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

    1. Ópticas
    2. Iluminación
    3. Cámaras
    4. Sistemas 3D
    5. Sensores
    6. Equipos compactos
    7. Metodologías para la selección del hardware

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL

    1. Algoritmos
    2. Software
    3. Segmentación e interpretación de imágenes
    4. Metodologías para la selección del software

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0

    1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
    2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV

    1. Descripción general OpenCV
    2. Instalación OpenCV para Python en Windows
    3. Instalación OpenCV para Python en Linux
    4. Anaconda y OpenCV

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS

    1. Manejo de archivos
    2. Leer una imagen con OpenCV
    3. Mostrar imagen con OpenCV
    4. Guardar una imagen con OpenCV
    5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
    6. Funciones de dibujo

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRATAMIENTO DE IMÁGENES

    1. Redimensión de imágenes
    2. Erosión de imágenes
    3. Desenfoque de imágenes
    4. Bordeado de imágenes
    5. Escala de grises en imágenes
    6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
    7. Erosión y dilatación de imágenes
    8. Umbrales simples
    9. Umbrales adaptativos
    10. Umbral de Otsu
    11. Contornos de imágenes
    12. Incrustación de imágenes
    13. Intensidad en imágenes
    14. Registro de imágenes
    15. Extracción de primer plano
    16. Operaciones morfológicas en imágenes
    17. Pirámide de imágen

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING

    1. Analizar imágenes usando histogramas
    2. Ecualización de histogramas
    3. Template matching
    4. Detección de campos en documentos usando Template matching

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR

    1. Espacios de color en OpenCV
    2. Cambio de espacio de color
    3. Filtrado de color
    4. Denoising de imágenes en color
    5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS

    1. Detección de líneas
    2. Detección de círculos
    3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
    4. Detectar esquinas (método Harris)
    5. Encontrar círculos y elipses
    6. Detección de caras y sonrisas

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
    2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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