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Sesión informativa

16-06-2021

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

Presentación

Edición
3ª Edición
Créditos
60 ECTS (450 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
Fecha de inicio: octubre 2021
Fecha de fin: julio 2022
Horario
Lunes: 18:30 a 21:30
Martes: 18:30 a 21:30
Miércoles: 18:30 a 21:30
Jueves: 18:30 a 21:30
Lugar de realización
Fundació CIM
Parc Tecnològic de Barcelona
C/ Llorens i Artigas, 12
Barcelona
¿Por qué este máster?
Este máster está impulsado por CIM UPC.

La industria persigue la mejora continua de sus procesos productivos. 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 una mejor sincronización de las materias y los productos a elaborar.

Sin embargo, la aparición y facilidad de acceso a nuevos hardware 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 a tiempo real, de nuevas herramientas de visualización y de información predictiva, entre otros. Todo gracias a la extracción de datos directos del proceso, al envío y la recolección en bases de datos, y a la aplicación de herramientas de análisis para obtener y visualizar los resultados de forma local o remota.

Nos encontramos con la necesidad de vincular dos mundos hasta ahora con desarrollos paralelos: el ámbito de control y supervisión industrial y el ámbito de las herramientas cloud propias de la Industria 4.0. Este máster pretende dar las herramientas para vincular los dos ámbitos: extraer datos de la máquina directamente del detector o por medio de datos del PLC hasta definir qué base de datos se necesitaría, y qué sistemas de análisis y visualización permitirían obtener conocimientos para la mejora productiva.

Impulsado por:
Objetivos
Al finalizar el máster, los participantes serán capaces de:

  • Detectar cómo obtener datos, 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 de filtraje, extracción y análisis de los datos del proceso para convertirlos en información para mejorar los resultados productivos en entornos locales o cloud, así como las herramientas para hacerlo
  • 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?
Orientado especialmente a ingenieros y profesionales técnicos que deseen ampliar, reforzar y conocer la automatización y la integración y extracción de información en las fases de diseño, ejecución y mantenimiento; o a responsables en el diseño de líneas automatizadas, de bases de datos y herramientas de análisis de datos en entornos locales o remotos de los datos generados por estos sistemas.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
3 ECTS 15h
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.
3 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; y protocolos basados en Ethernet: ProfiNet, Ethernet IP, ModbusTCP y EtherCAT. Protocolos horizontales vs. verticales.
  • Captura y distribución de datos (OPCUA), conexión a sistemas MES, información de planta vs. información corporativa.
  • Diseño de la red industrial: fiabilidad y robustez. Procedimientos de protección interplanta, planta-mundo.
3 ECTS 14h
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.
3 ECTS 15h
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 – 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 para dirección de memoria. Programación del HMI enlazado: pantalla de acceso, de mantenimiento, de operaciones, etc.
3 ECTS 14h
Introducción a los Sistemas de Tiempo Real
  • Introducció a la planta pilot, al procés productiu i al projecte transversal.
  • Comunicacions OPC.
  • Integració de sistemes a la plataforma de temps real.
  • Arquitectures de temps real i de servidors amb virtualització.
  • Metodologia SCRUM.
3 ECTS 28h
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 45h
MES/MOM
  • Entender en profundidad los sistemas MES / MOM, y la filosofía 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.
3 ECTS 17h
Backend de las Plataformas SCADA
  • Programación de reglas de negocio en .NET
  • Bases de datos SQL.
  • Bases de datos y sistemas Historian.
3 ECTS 24h
Gateways IoT
  • Introducción a Dockers.
  • Introducción a Nodo-RED.
  • Introducción a bases de datos (SQLite).
  • Estandarización de datos.
  • Estandarización de MQTT Topic Tree.
  • Nodos comunicaciones (http, ws, mqtt).
  • Telegram Bot (Chat Bot) y e-mail.
  • Integración de APIs.
  • Dimensionamiento de Gateways: comparativa gateways. Presentación Rapsberry Pi, preparación del entorno (flashear, vnc, config hombre wifi, instalar Docker, Nodo-RED, pallette).
  • Recolección de datos y visualización en un dashboard.
  • Mapa Nodo-RED (GeoJSON).
  • Selección de HW Industrial (Gateways): Comparativa hardware industrial,  catálogos y datasheets, autonomía de los dispositivos.
3 ECTS 28h
Valor del IIoT en el Negocio Industrial y Comunicaciones Industriales
  • Comunicaciones IT y Comunicaciones IIoT. Gestionar el tratamiento y el almacenamiento de los datos y la configuración de protocolos de conexión al exterior y/u otros dispositivos.
  • Exposición de los protocolos de buses de campo industriales sobre Ethernet que permiten la conexión entre dispositivos de control en planta (Modbus TCP, ProfiNET, ethernetIP, etc.), y los protocolos de conexión sin hilos entre nodos de detección y actuación (ZigBee, BLE, 6LowPAN, LPWAN, MQTT, TTN...). A través de Node-Red se trabajarán diferentes protocolos para conectar nodos IIoT con PC y PLC, intercambiando datos entre ellos y visualizando de forma dinámica los datos transferidos.
  • OPC UA - Modbus - Profinet.
  • 5G
3 ECTS 28h
Arquitectura IoT
  • Hands on Linux for yate practitioners.
  • Building a Linux Gateway for yate.
  • Seguridad IT.
  • Google Cloud yate: Espacio Google Cloud + máquina virtual + conexión + Node-RED + base de datos.
  • Introducción a Arquitecturas IIoT.
  • Azure Cloud Services 1.
  • Azure Cloud Services 2.
3 ECTS 21h
Dispositivos IoT
  • Devices 1: Introducción a Github, Arduino IDE, Workflow básico. Introducción a ESP32, TINKERCAD. Micro-ejercicios básicos (Hello World).
  • Devices 2: Conectar sensores digitales al dispositivo IIoT. Conectar actuadores digitales al dispositivo IIoT.
  • Devices 3: Conectar sensores analógicos al dispositivo IIoT.
  • Devices 4: Mini-Proyecto (ESP32 + Raspberry Pi). Recolección de datos reales. Visualización en el dashboard. Interacción con el dispositivo vía dashboard. Interacción con un Bot.
  • Aplicaciones reales: Comparativo hardware industrial.
  • Catálogos y datasheets.
2 ECTS 10h
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).
3 ECTS 21h
Arquitectura de Datos y BBDD
  • Almacenamiento de datos (Data Storage) y Ges􀆟ó de los datos (Data Management).
  • Modelos de Datos y Bases de Datos.
  • Tipos de datos estructurados vs no estructurados.
  • Dimensiones de los datos: Small Fecha 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.
  • Ecosistemas Hadoop y Spark.
  • 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 multivariado.
  • Feature Extraction.
3 ECTS 42h
Machine Learning en la Indústria
  • El Valor de la AI en la Industria.
  • Desarrollo de Proyectos de ML en la Industria (A Day in a Life).
  • Entrenamiento algoritmos habituales: SVM, Random Forest, Logis􀆟c Regression, XGBoost.
  • ML end-to-end y puesta en producción.
  • Puesta en producción y MLOps.
1 ECTS 7h
Redes Neuronales y ML no Estructurado
  • Visión Artificial Industrial y Deep Learning.
  • Conceptos de Deep Learning.
  • Intro a Nodo-RED.
  • Utilizar Teachable Machine 2.0 de Google (basado en javascript) para hacer una pequeña aplicación web integrable.
12 ECTS 75h
Proyecto Final
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.

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

    Ingeniero industrial eléctrico por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Producción Automatizada y Robótica (PAIR) por el CIM-UPC. Actualmente es director del máster PAIR al CIM-UPC, donde también asesora en proyectos de automatización y nuevas líneas de formación. Director general de TEDELOC, empresa especializada en proyectos y consultoría de automatización industrial, integración de los mundos Operational Technologies (OT)/Information Technologies (IT) y gestión de información. Hace más de veinte años que desarrolla y dirige proyectos de automatización y de integración vertical de información de sistemas productivos.

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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  • 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

* Campos obligatorios

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.

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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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