Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing
100% Online
300 horas
360€
Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing
Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing

Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing

100% Online
12 ECTS
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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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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
Claustro

Rafael Marín Sastre

Ingeniero técnico en informática de sistemas por la Universidad de Granada (UGR).  

Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el á...mbito TIC y la programación de software. Es experto en desarrollo web, programación de aplicaciones, análisis de datos, big data, ciberseguridad y diseño y experiencia de usuario (UX/UI). Leer más

Alan Sastre

Ocupa el puesto de CTO (Chief Technology Officer) y formador. Diseña e imparte formación en diferentes áreas c...omo desarrollo web, bases de datos, big data, business intelligence y ciencia de datos. Además, trabaja diaramente con las tecnologías del ecosistema Java, C# y Phyton.Leer más

Dani Pérez Lima

Global IT support manager de una multinacional con más de 20 años de experiencia en el mundo IT, además de un ...apasionado de la virtualización de sistemas y de la transmisión de conocimiento en el ámbito de la tecnología.Leer más

José Domingo Muñoz Rodríguez

Ingeniero informático, profesor de secundaria de ASIR y coorganizador de OpenStack Sevilla con dilata experien...cia en sistemas GNU/Linux. Administra clouds públicos y gestiona un cloud privado con OpenStack.Leer más

Juan Benito Pacheco

Como tech lead, ayuda a organizaciones a escalar sus servicios e infraestructura. Lleva más de 5 años programa...ndo tanto en front-end como back-end con JavaScript, Angular, Python o Django, entre otras tecnologías.Leer más

Juan Diego Pérez Jiménez

Profesor de Ciclos Formativos de Grado Superior de Informática. Más de 10 años creando páginas web y enseñando... cómo hacerlas, cómo usar bases de datos y todo lo relacionado con la informática.Leer más

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