Maestría en Industria 4.0:​ Online

Fundamentos de la Industria 4.0 y de la Fabricación del Futuro:

• La iniciativa Industria 4.0: el proyecto original de Alemania
• La cuarta revolución industrial
• El modelo de la Cuarta Revolución Industrial de Davos (Modelo Schwab)
• Mega tendencias de la Cuarta Revolución Industrial
• Impacto de la 4RI en la Economía, Negocios, Nacional y Global, Sociedad e Individuo
• Estado del arte de la Industria 4.0: Evolución y futuro

Infraestructuras de la Industria 4.0: Cloud Computing, Edge Computing, Fog Computing:

• Cloud Computing: Infraestructuras, modelos, normativas y proveedores
• Edge Computing (computación en el borde): Tecnologías y aplicaciones
• Fog Computing (computación en la niebla): Tecnologías y aplicaciones
• Data Lake: Los nuevos sistemas de almacenamiento de datos: Data Lake (Lago de Datos). Data Lake versus Data Warehouse versus Bases de Datos. Arquitectura de un sistema de Data Lake. Aplicaciones y proveedores de Lagos de Datos

Tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0:

• Tecnologías disruptivas “pilares de la Industria 4.0”: Modelo BSC (abril 2015, The Boston Consulting Group)
• Nuevos soportes de la Industria 4.0 y de la Fábrica Inteligente en el Horizonte 2020
• Nuevas tendencias tecnológicas de impacto (Gartner Hype Cycle Report)

• Internet Industrial de las Cosas: Fundamentos, arquitectura y tecnologías
• Introducción a los vehículos aéreos no tripulados (Drones)
• Ciudades inteligentes (Smart Cities)

Parte práctica de la asignatura relacionado con la aplicación profesional del IoT:

• Fundamentos del IoT, historia y evolución
• Sensores, actuadores y procesadores
• Plataformas de IoT

Material complementario de la asignatura:

• Fundamentos de Internet Industrial de las Cosas (IIoT)
• Componentes básicos de IoT
• Internet Industrial de las Cosas (IOT)
• Tecnologías disruptivas. Aplicaciones de drones en IOT

 Programa Fabricación Aditiva y Modelado:

• Fabricación Aditiva e Industria 4.0
• Impresión 3D en el contexto de la Fabricación Aditiva
• Introducción a la Fabricación FDM
• Materiales para Impresión 3D
• Soluciones Software para Impresión 3D

Programa Sistemas Ciberfísicos y Robótica:

• Introducción a la robótica
• Manipulador (brazo mecánico)
• Control de robots
• Métodos de aprendizaje de los robots industriales
• El elemento terminal
• Fundamentos de la cinemática y dinámica de robots
• Robots colaborativos (robot – humano)
• Robótica móvil

• Análisis de datos
• Tipos de analítica de datos
• Big Data Analytics
• Métricas de Analítica Big Data
• KPI’S de Analítica Big Data
• Herramientas de Analítica Big Data
• El futuro en la Analítica de Datos: Big Data Analytics

• Fundamentos de Blockchain y distintos tipos de aproximaciones
• Potencial de blockchain aplicado a la industria
• Ejemplos de proyectos y demostraciones
• Seleccionando el caso de uso adecuado
• Casos de uso en el ámbito industrial

Material sobre computación cuántica:

• Introducción
• Bases teóricas de la computación cuántica
• Circuitos cuánticos
• Algoritmos cuánticos
• Computación cuántica real
• Lenguajes y herramientas de programación
• Aplicaciones y casos de uso de la computación cuántica
• Referencias

Material complementario sobre inteligencia artificial:

• Evolución de la inteligencia artificial
• Fundamentos de machine learning y redes neuronales
•  Introducción a Python y a R
•  Estadística aplicada a la inteligencia artificial

PARTE TEÓRICA

• Recopilación de información
• Explotación de vulnerabilidades

PARTE PRÁCTICA RELACIONADA CON EL HACKING Y LA CIBERSEGURIDAD 

• Seguridad en redes WiFi
• Seguridad en dispositivos IoT
• Seguridad en Redes Sociales y Smartphones
• Nuevos tipos de ciberataques

• Conceptos fundamentales de la digitalización Industria 4.0
• Visión 4.0: Digital Supply Chain + Digital Manufacturing + Digital Corporate
• Digitalización en la Industria 4.0: Impacto en las personas
• Digitalización del ciclo de vida del producto/proceso: Smart Manufacturing
• Modelos de Madurez Digital: Internet Industrial.

Material complementario sobre los conceptos de "Business Intelligence":

• Fundamentos de Inteligencia de Negocios: Conceptos, tecnologías, arquitectura y herramientas
• Analítica de negocios. Conceptos, taxonomía, herramientas y comparativa con Inteligencia de Negocios y Analítica de Big Data
• Almacenes de datos (Data Warehouses, Data Marts, Data Lakes) y OLAP: Analítica Descriptiva
• Visualización de datos: Gráficos, tablas, dashboards, BSC (Balanced Scorecards), Data Storytelling
• Minería de Datos: Analítica Predictiva
• Minería de textos, minería web y minería de sentimientos
• Analítica Web
• Analítica Social
• Analítica de Big Data
• Privacidad, Ética, Normas Legales (RGPD) de la UE y Compliance
• Tendencias y predicciones de herramientas y proveedores de Inteligencia de Negocios

ASPECTOS LEGALES

• Marco regulatorio, aspectos legales y éticos de la Industria 4.0
• Protección de redes y de los sistemas de información - La Directiva NIS y el papel de ENISA - Otras regulaciones relevantes
• Compliance penal y delitos tecnológicos en la Industria 4.0 - La cultura de cumplimiento proactivo y la implantación de programas de compliance
• Privacidad desde el diseño y por defecto en la Industria 4.0 - Obligaciones principales impuestas por el RGPD y la normativa del comercio electrónico
• Ética en la Industria 4.0: Inteligencia Artificial confiable y Ética de los algoritmos

ANÁLISIS JURÍDICO DEL DATO Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Introducción y Objetivos
• La visión europea
• Los principios éticos
• La estrategia digital
• La gobernanza de datos
• La propuesta de Reglamento

Parte teórica y conceptual enfocada a la gestión de proyectos industriales:

• Conceptos y clases de proyectos
•  El ciclo del proyecto
• El proyecto, la clase de actividad a desarrollar y su entorno
• Metodología de Formulación del Proyecto

Parte práctica enfocada a la gestión de proyectos industriales:

• Frameworks de Trabajo
• Camino a la nueva Revolución Industrial
• La Industria inteligente
• Extendiendo la Empresa
• Industrial IoT

El TFM supone la realización por parte del alumno de un proyecto, memoria o estudio original e inédito, en el que aplique y desarrolle los conocimientos adquiridos en el Máster.

El TFM deberá permitir evaluar los conocimientos y capacidades adquiridos por el alumno dentro de las áreas de conocimiento de cada Máster, teniendo en cuenta el carácter especializado o multidisciplinar de éste y su orientación bien a la especialización académica o profesional, o bien a promover la investigación.

El TFM estará concebido de forma que pueda ser realizado por el alumno en el número de horas correspondientes a los ECTS que tenga asignada esta materia en el correspondiente plan de estudios.

El TFM es un trabajo protegido por la Ley de Propiedad Intelectual. Con carácter general, la titularidad de los derechos de propiedad intelectual corresponde al alumno que lo haya realizado, si bien puede ser, en los términos y condiciones previstas en la legislación vigente, compartida con directores y/o entidades públicas o privadas.

Los temas susceptibles de ser desarrollados por los alumnos como TFM podrán ser propuestos:

• Por el Profesorado del Máster.
• Por el propio alumno, atendiendo a las indicaciones del director, y, constando formalmente con su visto bueno.