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Sesión informativa

07-06-2022

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  • discount
    15% de descuento si te matriculas antes del 30 de Junio

Presentación

Edición
4ª Edición
Créditos
60 ECTS (425 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Español
Precio
10.450€ 8.882,50€(15% de descuento si te matriculas antes del 30 de Junio)
Opciones de pago de la matrícula

Opciones de pago de la matrícula:
- En un único pago antes del plazo establecido en la carta de admisión al programa.
- Pago fraccionado en dos plazos:

  • El 60% del importe total deberá pagarse en el plazo indicado en la carta de admisión del programa.
  • El 40% restante deberá abonarse, como máximo, al cabo de 90 días a partir de la fecha de inicio del programa.
- En cuatro plazos, fraccionando el pago con domiciliación:
  • El 40% del importe total deberá pagarse en el plazo indicado en la carta de admisión del programa.
  • El 60% restante se dividirá en 3 pagos domiciliados, que se repartirán equidistantemente entre el inicio y final de las clases lectivas.
  • El estudiante debe disponer y ser titular de una cuenta bancaria con IBAN ESXX
Observaciones campaña 0,7%

Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Inicio clases: 17/10/2022
Fin clases: 28/06/2023
Fin programa : 14/07/2023
Horario
Lunes: 18:15 a 21:45
Martes: 18:15 a 21:45
Miércoles: 18:15 a 21:45
Jueves: 18:15 a 21:45
Lugar de realización
Fundació CIM
Parc Tecnològic de Barcelona
C/ Llorens i Artigas, 12
Barcelona
¿Por qué este máster?
La digitalización en la industria tiene ya un largo recorrido: desde los años 90, bajo el concepto CIM (Computer Integrated Manufacturing), las empresas han asumido que muchas ganancias de competitividad implican integrar las herramientas digitales en el proceso de desarrollo de nuevos productos y, por descontado, en el proceso productivo. Las organizaciones líderes son las que actualmente más esfuerzos han ido haciendo en esta línea, y ahora este camino progresa con toda la potencia que permiten las nuevas herramientas de la industria 4.0. La digitalización llega al extremo y de golpe nos encontramos no solo con una optimización de una actividad, sino que se abren nuevos modelos de negocio que pueden dar la vuelta al mostrador empresarial: sensores IoT que permiten monitorizar a distancia un equipamiento, cambiando un modelo de venta por uno de servitización, o la materialización personalizada de productos con fabricación aditiva, accediendo así a nichos de mercado para los que antes no se era competitivo. En resumidas cuentas, no estamos hablando de retos de actualización, que también, sino de una posible reformulación total de las reglas de juego.

Actualmente, nos consideramos en la necesidad de vincular dos mundos hasta ahora en desarrollo paralelo: el ámbito del control y supervisión industrial y el ámbito de las herramientas cloud propias de la industria 4.0. La industria persigue la mejora continua de sus procesos productivos. Para ello, uno de los caminos es diseñar y fabricar los mejores sistemas automatizados utilizando los dispositivos de detección y accionamiento, PLC, células robotizadas, sistemas de supervisión y control que permitan la mejor sincronización de las materias y productos a elaborar. La aparición y facilidad de acceso a nuevos hardwares miniaturizados, nuevos canales de comunicación y nuevas herramientas de análisis abren una nueva vía para la mejora continua de sus procesos productivos: disponer de los datos en tiempo real, de nuevas herramientas de visualización, de información predictiva, entre otros. Todo gracias a la extracción de datos directos del proceso, el envío y recolección en bases de datos y la aplicación de herramientas de análisis para obtener y visualizar sus resultados en local o en remoto.

El máster en Transformación Digital en la Industria pretende dar las herramientas para vincular los dos ámbitos: desde extraer datos de la máquina, directo del detector o mediante datos del PLC, hasta definir qué base de datos sería necesaria y qué sistemas de análisis y visualización permitirían la obtención de conocimiento para la mejora productiva.
Impulsado por:
Objetivos
  • Detectar cómo obtener datos para controlar y visualizar un proceso industrial.
  • Seleccionar y especificar los dispositivos de control que participan en un sistema de fabricación: entradas, salidas, sistemas de control y comunicaciones industriales.
  • Especificar los dispositivos para capturar datos del proceso y los canales para transmitirlos al concentrador fuera de fábrica.
  • Conocer los procedimientos y herramientas de filtraje, extracción y análisis de los datos del proceso para convertirlos en información para la mejora de los resultados productivos en entornos locales o cloud.
  • Analizar y organizar proyectos Industrial Internet of Things IIoT y de conexión vertical y evaluar la factibilidad de las operaciones, las tecnologías y los costes. 
¿A quién va dirigido?
  • Ingenieros y profesionales técnicos que deseen ampliar, reforzar y conocer nuevas herramientas en automatización industrial y en integración y extracción de información en las fases de diseño, ejecución y mantenimiento.
  • Responsables del diseño de líneas automatizadas, de bases de datos y de herramientas de análisis de datos en entornos locales o remotos del ámbito industrial.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
3 ECTS 24h
Introducción a los Sistemas de Tiempo Real
  • Introducción a la planta piloto, al proceso productivo y al proyecto transversal.
  • Comunicaciones OPC.
  • Integración de sistemas en la plataforma de tiempo real.
  • Arquitecturas de tiempo real y servidores con virtualización.
  • Metodología SCRUM.
2 ECTS 18h
UX/UI y Aplicaciones Gráficas
  • Introducción a la visualización SCADA I.
  • Introducción a la visualización SCADA II.
  • User experience en proyectos SCADA (UX/UI).
  • Gestión de alarmas.
  • Gestión de seguridad.
  • Sistemas GIS en proyectos SCADA.
3 ECTS 21h
MES/MOM
  • Entender en profundidad los sistemas MES/MOM y la filosofía del modelo driven.
  • Analizar las necesidades del proceso productivo y definir las funcionalidades necesarias para implantar el sistema MES.
  • Integrar las funcionalidades para el cálculo del OEE y la gestión de las operaciones en la plataforma de tiempo real.
4 ECTS 35h
Backend de las Plataformas SCADA
  • Programación de reglas de negocio en .NET
  • Bases de datos SQL.
  • Bases de datos y sistemas Historian.
2 ECTS 14h
Dispositivos de Planta: Sensores y Accionamientos: DA I/O. Requerimientos y Selección
  • Requisitos del proceso, requisitos del entorno y estándares industriales.
  • Detectores.
  • Sistemas de visión.
  • Accionamientos neumáticos y oleohidráulicos.
  • Accionamientos eléctricos.
1 ECTS 7h
Arquitectura de Control en Líneas Automatizadas: PLC/PAC, HMI y Periferia
  • Selección del autómata: consideraciones físicas, de cálculo y del entorno.
  • Scan: ciclo de funcionamiento y control. Selección E/S: tipología y conexiones.
  • Canales de conexión de la información de un PLC en el mundo. VPN.
  • Seguridad del programa y seguridad de la arquitectura.
4 ECTS 28h
Comunicaciones Industriales: Buses de Campo, Redes Locales y Acceso Remoto
  • Conceptos básicos: pirámide CIM y el modelo de referencia ISO/OSI.
  • Protocolos clásicos en procesos industriales: ASi, Interbus-S, Profibus DP/PA y DeviceNet. Protocolos basados en Ethernet: ProfiNet, Ethernet IP, ModbusTCP y EtherCAT. Protocolos horizontales vs. verticales.
  • Captura y distribución de datos (OPCUA) y conexión a sistemas MES. Información de planta vs. información corporativa.
  • Diseño de la red industrial: fiabilidad y robustez. Procedimientos de protección interplanta. Planta-mundo.
5 ECTS 49h
Configuración, Estructuración y Programación de PLC/PAC, HMI y Periferia
  • Metodología de trabajo con PLC.
  • Programación IEC 61131-3: lenguajes de programación. Instrucciones básicas.
  • Descripción, reglas y programación con PLC industriales multimarca.
  • Estructuración de un programa según la guía GEMMA: procedimiento de arranque y parada de una máquina, modos de funcionamiento y estados de producción. Estructuración funcional del proceso vs. estructuración en funciones del programa.
  • Programación de estaciones reales: configuración del hardware y de las comunicaciones de los componentes remotos. Definición de variables de programación: direccionalmente simbólico o por dirección de memoria. Programación del HMI enlazado: pantalla de acceso, de mantenimiento, de operaciones, etc.
4.5 ECTS 38h
Motes IoT. Comunicaciones
  • Comunicaciones IT y comunicaciones IIoT. Gestionar el tratamiento y almacenamiento de los datos y la configuración de protocolos de conexión al exterior y/u otros dispositivos.
  • Conexión a la industria: OPC UA - ModbusTCP - Profinet.
  • Conexión inalámbrica y LPWAN.
  • Comunicación 5G.
4 ECTS 25h
Arquitectura entre Dispositivos y Aplicación
  • Hands on Linux for IoT practitioners.
  • Building a Linux Gateway for IoT.
  • Introducción a Blockchain.
  • Seguridad IT.
  • Introducción a las arquitecturas IIoT.
  • Cloud services: Azure, Google Cloud: VM, conexiones, DB.
  • Google Cloud IoT: espacio Google Cloud + máquina virtual + conexión.
1.5 ECTS 14h
Desarrollo Dispositivos IoT
  • Introducción a Github y Arduino IDE. Workflow básico. Introducción a ESP32. TINKERCAD.
  • Conectar sensores y actuadores, digitales y analógicos, al dispositivo IIoT.
  • Aplicaciones reales: comparativo hardware industrial.
2 ECTS 21h
Pasarelas IoT
  • Introducción a Dockers, Node-RED y DB.
  • Estandarización de datos.
  • Estandarización de MQTT Topic Tree.
  • Telegram Bot (Chat Bot) y e-mail.
  • Integración de APIs.
  • Dimensionamiento de gateways: comparativa de gateways
  • Recolección de datos y visualización en un dashboard.
3 ECTS 21h
Arquitectura de Datos y BBDD
  • Almacenamiento de datos (data storage) y gestión de los datos (data management).
  • Tipos de datos: estructurados vs. no estructurados.
  • Dimensión de los datos: small data vs. big data.
  • Temperatura de los datos. Misión crítica vs. archivo.
  • Cloud vs. Fog vs. Edge.
  • Bases de datos: relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL). MySQL y MongoDB.
  • Plataformas comerciales en la nube: Azure, AWS, Google Cloud Platform, IBM.
3 ECTS 24h
Exploración de Datos
  • Modelos de machine learning.
  • Fundamentos de data science.
  • Preprocesado. Técnicas de regresión multivariada.
  • Feature extraction.
3 ECTS 28h
Algoritmos de ML Estructurados
  • Algoritmos de regresión. T-SNE y regresión lineal.
  • Regresión logística y SVM.
  • Árboles de decisión y Random Forest.
  • Gradient boosting.
  • ML end-to-end y puesta en producción.
1 ECTS 7h
Redes Neuronales y ML no Estructurado
  • Visión artificial industrial y deep learning.
  • Conceptos de deep learning.
  • Introducción a Node-RED.
  • Utilizar Teachable Machine 2.0 de Google (basado en JavaScript) para hacer una pequeña aplicación web integrable.
2 ECTS 18h
ML en Producción y Visualización de Datos para la Toma de Decisiones
  • Introducción. Las necesidades de los negocios.
  • Visualización de datos en los ámbitos operacionales. Casos reales.
  • Real Time Data vs. Incremental.
  • Estructura de un proyecto de data analytics. Requisitos funcionales y técnicos, y desarrollo de la solución (PowerBi).
  • Storytelling.
12 ECTS 33h
Proyecto Final
Al finalizar el máster se debe desarrollar un proyecto final que esté relacionado con las diferentes materias del curso. El participante debe preparar un estudio que contenga el planteamiento de la problemática a resolver, la solución propuesta y su viabilidad técnica y económica.

El proyecto se basará en situaciones reales de las propias empresas de los participantes o del Centro CIM.
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
Titulación
Título de máster propio expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud del art. 34.1 de la L.O. 4/2007, de 12 de abril, por la cual se modifica la L.O. 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria oficial. De no ser así, el estudiante obtendrá un certificado de aprovechamiento expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. (Ver datos que constan en el certificado).
Oferta modular
Este máster se estructura en los módulos que se indican a continuación. Si no deseas cursar todo el máster puedes matricularte de uno o diversos módulos.
Máster:
relation Posgrados:

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiante y la consecución de las competencias necesarias.



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Estudio de casos
Se presentan situaciones reales o hipotéticas en las que los estudiantes, de forma plenamente participativa y práctica, analizan la situación, plantean las diferentes hipótesis y comparten sus propias conclusiones.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space los estudiantes podrán visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
Los estudiantes de este máster tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre estudiantes, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Sabaté i Domènech, Francesc
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    Ingeniero Industrial Eléctrico por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Máster en Producción Automatizada y Robótica (PAIR) por el CIM-UPC. Director del Máster en Producción Automatización y Robótica [PAIR] y del Máster en Transformación Digital en la Industria [MTDI] en la UPC School desarrollado en el CIM-UPC. Director general de TEDELOC, empresa especializada en proyectos y consultoría de automatización, integración de los mundos OT/IT y gestión de información. Lleva más de veinte años desarrollando y dirigiendo proyectos de automatización vertical de información de sistemas productivos.
Profesorado
  • Benitez Almarza, Daniel
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    Ingeniero Industrial, Ingeniería Eléctrica, ETSEIB-UPC. Máster en Gestión de Proyectos, Postgrado en Explotación de Plantas Depuradoras, Certificación CISCO en redes industriales y certificado en seguridad 'Functional Safety Technician' por la TÜV Rheinland. Consultor tecnológico en una multinacional del sector de la automatización.
  • Benitez Iglesias, Raul
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    Doctor en Ciencias Físicas. Realizó una estancia post-doctoral en la Universidad de California, Irvine. Es profesor agregado del Departamento de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática Industrial de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y responsable de un grupo de investigación sobre reconocimiento de patrones en imágenes en el Centre de Recerca en Enginyeria Biomèdica (CREB). El grupo aplica técnicas de inteligencia artificial y clasificación automática para identificar biomarcadores clínicos en imágenes biomédicas. Colabora habitualmente con universidades, hospitales y centros de investigación de reconocido prestigio internacional.
  • Binefa i Martínez, Jordi
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    Ingeniero Superior de Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) e Ingeniero Técnico de Telecomunicaciones por la Universidad Ramon Llull (URL). Profesor de Electrónica e Internet de las Cosas del Programa Update de Ingenieros Industriales de Cataluña y de Ciclos Formativos a Jesuitas El Clot. Asesor tecnológico y miembro del grupo impulsor de la red de internet de las cosas The Things Network Cataluña. Miembro del grupo de trabajo Embedded Systems & IoT de la Comisión Industria 4.0 de Ingenieros de Cataluña (www.comissioindustria40.cat). Impulsor de software y hardware libre. Desarrollador de sistemas empotrados. Coordinador y fundador de electronics.cat.
  • Bonastre Majoral, Yair
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    Ingeniero Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Producción Automatizada y Robótica (PAIR) por el CIM-UPC. AI Engineer a Midokura, Tech Lead Engineer de la solución ESP32-Mesh a y-DRC (Xina) y director del Posgrado en Industrial Internet of Things al CIM-UPC.Experiencia profesional en el mundo del control, supervisión y mantenimiento en el ámbito ferroviario (ALSTOM) y en el mundo de Internet of Things con Machine Learning i el Deep Learning al sector de la Industria, tanto en la parte de visión por computación como por la parte de datos. 
  • Fernández Hidalgo, Angel
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    Ingeniero Industrial especializado en Control y Automatización Industrial.  Responsable de la línea de negocio de Real Time Management y de la solución para infraestructuras GISIZE en Wonderware Iberia.
  • Gallanty Mora, Maria Teresa
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    Ingeniera Electrónica por la Universidad Nacional Experimental del Táchira (UNET), Máster en Automatización, Robótica y Domótica por La Salle-URL. Scada Implementation Specialist en Bunge, con aproximadamente diez años de experiencia laboral en los sectores de automatización y control industrial junto con diferentes empresas multinacionales (Bunge, Wonderware Iberia, Schneider Electric, PDVSA, Schlumberger).
  • Garcia Inglada, Pau Raimon
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    Ingeniero en Electrónica Industrial y Automática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Project Management Industrial y de Servicios por la UPC School of Professional & Executive Development (UPC School). Presales Solution Consultant - MOM/MES en Siemens, división Siemens Digital Industry Software. Acumula una experiencia de más de seis años en Wonderware Iberia trabajando como Application Consultant, especializado en soluciones para la Gestión en Tiempo Real, IoT y Transformación Digital de los entornos Industriales y de Infraestructuras.
  • Ginard Vera, Daniel
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    Ingeniero Eléctrico e Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Postgrado en Project Management y Automática por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Actualmente, trabaja en Syniti, empresa dedicada a la migración y mantenimiento de los datos de sistemas ERP mediante SQL. Acumula más de ocho años impartiendo clases en Postgrados profesionales en la UPC. A lo largo de su carrera profesional, ha trabajado en múltiples proyectos relacionados con sistemas de gestión de base de datos.
  • Gomez Montenegro, Carles
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    Doctor ingeniero de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya, donde ha sido profesor durante dos décadas. Chair del Grupo de Trabajo 6Lo. Investigador visitante en la Universidad de Cambridge. Ha participado en alrededor de veinte proyectos de investigación y transferencia de tecnología, coautor de más de cien trabajos técnicos internacionales, principalmente en el ámbito de la Internet de las Cosas (IoT). Miembro activo del Internet Engineering Task Force (IETF) desde hace una década, donde ha impulsado varios estándares internacionales de protocolos de comunicaciones para la IoT.
  • González García, Andrés
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    Ingeniero Superior Electrónico, especialidad en Telecomunicaciones, por la Universitat Ramon Llull (URL). Ingeniero Técnico de Telecomunicaciones, especialidad en Imagen y Sonido, por la URL. Especializado en Machine Learning. Co-fundador y CTO de Cleverdata.io, empresa desarrolladora de proyectos de Machine Learning en diferentes sectores empresariales: industria, seguros, banca, editoriales, ONG, comercio minorista y sector hotelero entre otros. Ingeniero y arquitecto de Machine Learning certificado por BigML. Miembro del comité científico de Eticas Foundation.
  • Paradells Aspas, Josep
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    Catedrático en la Universitat Politècnica de Catalunya y director de la Fundación i2CAT. Trabaja en el ámbito de la Internet de las Cosas (IoT) desde hace más de veinticinco años. Ha dirigido más de diez tesis doctorales en este ámbito, tiene más de doscientas publicaciones y ha participado en numerosos proyectos de investigación y desarrollo para empresas nacionales e internacionales como Simon, Seat, Alstom, Telefónica, Orange, Vodafone, Dinube o Continental. Ha participado en la creación de tres spin-offs.
  • Pérez Penelas, Jose Manuel
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    Licenciado en Físicas por la Universidad de Barcelona (UB). Profesional independiente con 8 años de experiencia en soluciones IoT, diseño y desarrollo de sistemas empotrados, tecnologías de comunicación vía radio, prototipado y fabricación digital. Ha desarrollado proyectos IoT para empresas como RAKWireless, Alstom, AllWize, Nedgia o Aguas de Barcelona. Formador por la Wize Alliance, por The Things Industries, en La Salle Bonanova y también en la Fundación CIM/UPC. Miembro impulsor de la comunidad TTN en Barcelona y socio de la cooperativa femProcomuns que propone soluciones de soberanía tecnológica.
  • Piera Salmeron, Jose Vicente
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    Licenciado en Ingeniería Electrónica por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) dentro de la Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicacions de Barcelona (ETSETB). Product Manager en empresa de Visión Artificial.
  • Piñol Garcia, Laia
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    Posgrado en Project Management Industrial y de Servicios por la UPC School. Máster Universitario en Ingeniería de Sistemas Automáticos y Electrónica Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática.  Automation Engineer en Automatización y Control en Grifols S.A. Gestión de Proyectos de mejora y Mantenimiento de los sistemas de control en el área de producción de Instituto Grifols. Ingeniera con ocho años de experiencia en soluciones RTM e industria 4.0 en sectores como Aguas, SmartCities, Farmaceutica, entre otros.
  • Ramírez Aranda, Santiago
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    Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB). Analista/Consultor de Sistemas Informáticos Industriales con amplia experiencia en dirección técnica y administrativa en grandes proyectos. Cerca de veinte años de experiencia en el sector de la automatización industrial, especialmente en sistemas Batch, MES y MOM. Más de diez años trabajando como Responsable de Proyectos de automatización industrial en integradores de sistemas. Más de tres años dirigiendo el departamento de consultoría de Wonderware Spain liderando un equipo de más de diez personas, hasta cambiar de posición a Pre-sales engineer.
  • Rius Moreno, Vicenç
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    Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Dirección de les Telecomunicaciones por el Institut Català de Tecnologia. MBA por la Universitat Pompeu Fabra. Gestor de Proyectos de Automatización de líneas de metro en TMB. Coordinador del Observatorio Mundial de Metros Automáticos (UITP) identificando las tendencias tecnológicas y operativas del sector. Ha participado como docente en diferentes programas de máster y posgrado. Inversión Privada en Nuevos Negocios (Business Angels Network Catalunya).
  • Romanos Sánchez, Evelyn
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    Ingeniero Superior de Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC - ETSETB). MBA en EAE Business School. Team Manager en OASYS. Acumula una experiencia de quince años en sistemas MES.
  • Sabaté i Domènech, Francesc
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    Ingeniero Industrial Eléctrico por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Máster en Producción Automatizada y Robótica (PAIR) por el CIM-UPC. Director del Máster en Producción Automatización y Robótica [PAIR] y del Máster en Transformación Digital en la Industria [MTDI] en la UPC School desarrollado en el CIM-UPC. Director general de TEDELOC, empresa especializada en proyectos y consultoría de automatización, integración de los mundos OT/IT y gestión de información. Lleva más de veinte años desarrollando y dirigiendo proyectos de automatización vertical de información de sistemas productivos.
  • Salom Redo, Josep Manel
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    Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Comunicaciones Móviles por la UPC. MBA por ESADE Business School. Data, Advanced Analytics & AI Manager en Clevertask IT Solutions, compañía del Grupo ALTEN. Directivo sénior en el área de las Tecnologías de la Información con más de 20 años de experiencia en diversos entornos tecnológicos, liderando equipos, operaciones y transformación digital. Ha participado como docente en diferentes programas de máster y posgrado.
  • Sicilia Pasarisas, Cristina
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    Ingeniera en Automática por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Certificación Universitaria en gestión de proyectos para la Universidad Ramon Llull, y certificación oficial SCRUM. Project Manager a Elecnor Servicios y Proyectos, dirigiendo principalmente proyectos de infraestructura. Experiencia de más de quince años en el sector de la automatización, sobre todo en proyectos del ámbito del agua e infraestructuras, habitualmente desarrollando SCADAs.
  • Vicente Burguillo, Luis
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    Ingeniero Técnico Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Máster en Producción Automatizada y Robótica por el CIM UPC (UPC School). Fundador y CEO de Opposite, empresa de desarrollo de software y formación IT. Director técnico de la IT Academy de Barcelona Activa. Acumula una experiencia en proyectos de software en empresas como Revlon, Naturgy, Sanitas, Grupo Dia, Catalana Occidente y Under Armour entre otros.

Entidades colaboradoras

Socios colaboradores

Salidas profesionales

  • Ingeniero de automatización.
  • Integrador industrial.
  • Data analyst, experto en industria 4.0, desarrollador de nuevos dispositivos IIoT.
  • Técnico de departamentos de ingeniería, producción, mantenimiento y calidad.
  • Consultor de soluciones industriales, de arquitecturas IIoT, de comunicación y de sistemas cloud.

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Contacto:
(34) 93 512 33 37
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Una vez registremos tu petición, recibirás confirmación por correo electrónico y nos pondremos en contacto contigo.

Gracias por tu interés en nuestros programas formativos.
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Has superado el tamaño máximo del fichero
  • Si tienes alguna duda sobre el máster.
  • Si quieres iniciar los trámites para matricularte.
Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.




  política de protección de datos

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Información básica o primera capa sobre protección de datos

Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

No existen cesiones o comunicaciones.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

Datos de contacto del delegado de protección de datos

info.dpo@fpc.upc.edu

Información adicional

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Cesión de imagen

Aceptación a la cesión, por un periodo de 10 años, las imágenes que la FPC pueda captar en las instalaciones donde se desarrolle su actividad, a fin de difundir y promocionar las actividades de la FPC y por el medio que esta tenga por conveniente.

Servicios de pago

En caso que el interesado formalice la relación con la FPC, el ordenante (interesado) autoriza y da su consentimiento al cargo, por tanto, con renuncia expresa al derecho de devolución sobre el cargo.

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