Curso Gratuito Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing

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Para qué te prepara:

Con este Curso en Industria 4.0: Smart Manufaturing podrás administrar las infraestructuras y comunicaciones dentro del ecosistema IOT, así como el uso de los sistemas ciberfísicos. También podrás crear gemelos digitales (Digital Twins) muy utilizados en la industria 4.0, así como utilizar buses y redes industriales de manera profesional. Además, crearás y programarás modelos de visión artificial mediante el uso de Python y OpenCV.

A quién va dirigido:

El Curso en Industria 4.0: Smart Manufacturing está dirigido a profesionales y estudiantes del sector informático o industrial que deseen adaptarse a la nueva revolución industrial, la industria 4.0 a través de las inmensas posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas (IoT). Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías este es tu curso.

Titulación:

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Objetivos:

- Descubrir las posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas y sus principales aplicaciones. - Realizar gemelos digitales (Digital Twins) con los que poder simular entornos reales. - Conocer y administrar las diferentes infraestructuras IoT. - Descubrir qué tecnologías se aplican para el desarrollo de la industria 4.0. - Desarrollar modelos de visión artificial gracias a la librería Open CV de Python.

Salidas Laborales:

Gracias a la realización de este Curso en Industria 4.0: Smart Manufacturing podrás gestionar cualquier ecosistema IoT para adaptarse a la industria 4.0. Optarás a puestos tan importantes como IoT Engineer, Programador de modelos de visión artificial, Lider de proyectos en industrias 4.0 o Experto en gestión de ciberseguridad de ecosistemas IoT.

Resumen:

El Internet de las cosas (IoT) utiliza sensores y APIs para conectarse e intercambiar datos mediante internet y es el principal motivo del desarrollo de la Industria 4.0. Con este Curso en Industria 4.0: Smart Manufaturing podrás administrar las infraestructuras y comunicaciones dentro del ecosistema IOT, así como el uso de los sistemas ciberfísicos. También podrás crear gemelos digitales (Digital Twins) muy utilizados en la industria 4.0, así como utilizar buses y redes industriales de manera profesional. Además, crearás y programarás modelos de visión artificial mediante el uso de Python y OpenCV. En INESEM contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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 GMAOComo elegir un Programa GMAO - Software GMAO
  6. 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)