Smart Factory: tecnología digital para una industria inteligente

  • Industria 4.0
  • curso
  • 16
  • 09/11/2021
PRESENCIAL

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Objetivos

El objetivo del curso es ofrecer, desde una perspectiva cercana y con una aproximación demostrativa, el impacto y posibilidades de aplicación de las tecnologías digitales en el ámbito de la Smart Factory o Industria 4.0, es decir, una industria conectada, inteligente y más competitiva.

Para ello, el curso se realizará en DATAROOM, centro de demostración de Industria 4.0 del Instituto Tecnológico de Informática, dotado con equipamiento industrial y en el que se han aplicado tecnologías de software punteras entorno al dato.

En el curso se realizará una aproximación al uso y aplicación de habilitadores digitales como el Big Data, la Inteligencia Artificial, el Cloud y Edge Computing o el IIoT, para ilustrar las ventajas de una industria que gestiona y explota el dato como base para la excelencia operativa: desde su captura, comunicación e integración en planta, hasta su procesamiento y análisis avanzado en la nube para el desarrollo de aplicaciones (cuadros de mando avanzados, Gemelos Digitales) que transforman los datos en información de valor para la toma de decisiones a todos los niveles.

Durante el curso se abordarán los siguientes casos de uso, como ejemplos de aplicación de las tecnologías digitales a los procesos productivos, con especial atención a los requisitos necesarios para la incorporación de tecnología y los beneficios derivados de su explotación en el entorno industrial:

  • Captura e integración vertical y horizontal de datos en planta
  • Despliegue de cuadros de mando para la monitorización y control de procesos
  • Detección de anomalías en procesos industriales
  • Optimización de parámetros de fabricación
  • Ciberseguridad en planta

Audiencia

Dirigido a perfiles no técnicos (en ámbito IT): directivos, mandos intermedios, responsables de producción, calidad, logística, etc., con capacidad de decisión sobre la estrategia de digitalización de la empresa.

Prerrequisitos

El curso no tiene una orientación técnica, por lo que no son necesarios conocimientos previos.

Recomendable conocimientos básicos de informática, sistemas y arquitecturas

 

Módulo 1. Protocolos de comunicación, captura de datos, integración vertical y horizontal en planta (4 horas)

  1. Introducción:
    1. Definamos digitalización
    2. La importancia de los datos
    3. NIVELES DE DIGITALIZACIÓN EN INDUSTRIA
    4. Nuevas necesidades en la industria
    5. Barreras para la implantación de la transformación digital
  2. Redes industriales:
    1. IoT, Instrumentación Industrial y Buses de Campo: cuándo usar cada solución
    2. cuotas de mercado
    3. resumen características cableado y wireless
    4. Comunicación con dispositivos de campo: pirámide de automatización ISA 95
    5. IoT:
      • qué es, importancia,
      • clasificaciones
      • arquitectura de una solución IoT
    6. Hibridación generaciones 3.0 y 4.0: arquitectura ciber física vs isa95, ejemplo information pool
    7. protocolos y estándares de IIoT: modelos de comunicación (pubsub o rest) y listado (mqtt, opcua, coap, amqp, etc, sin entrar a explicar especifico...)
  3. Integración:
    1. Islas de conectividad y necesidad de integración para Industria 4.0
    2. Estándares de comunicaciones para integración en planta (OPC-UA, MQTT...)
    3. Soluciones de integración (pasarelas y adaptadores multiprotocolo, SCADA, middleware tipo kepware...)
    4. Edge vs cloud
    5. Tipos de almacenamiento (sql vs no sql, documentos, series temporales, local o data lake)
    6. Ejemplos de plataformas (azure...)
  4. Representación:
    1. SCADA/ERP/MES
    2. Fronts basados en web, alcance global
    3. Wearables, BYOD y HMI nueva generación

Módulo 2. Estrategia de implantación Big Data en la nube  (4 horas)

  1. Qué quiero, qué necesito
    1. ¿Qué es Big Data?
    2. Business Intelligence vs Business Analytics
      • Tipos de análisis
        1. Descriptivo
        2. Diagnóstico
        3. Predictivo
        4. Prescriptivo
  2. Ciclo del dato
    1. ¿Qué es?
    2. Etapas
      • Análisis heterogeneidad de orígenes
      • Extracción y transformación del dato
      •  Almacenamiento
        1. Características
        2. Estrategias
      • Análisis de datos
        1. Modelo ML
        2. Análisis BI
      • Acceso y consulta del dato
      • Visualización de métricas y resultados
        1. Cuadros de mando
  3. Stacks tecnológicos BDA
    1. Escenarios y retos
    2. Procesamiento y entrenamiento
      • Datos estructurados
        1. Jupyter y Spark
        2. Databricks
      • Datos semiestructurados
        1. ELK
      •  Visualización
        1. Power BI
        2. Kibana
        3. Grafana
      • Monitorización
        1. Elastic Observability
  4. Estrategias de implantación
    1. On premise
      • Ejemplo automatización infraestructura
      • Ejemplo visualización en tiempo real
    2. En el Cloud
      • Ejemplo sobre Radiatus
        1. Kafka + Jupyter + Cockroach
      • Ejemplo sobre Microsoft Azure Cloud
        1. Azure Synapse Analytics
        2. Azure Blob Storage

Módulo 3. Analítica y explotación de datos con Inteligencia Artificial: generación de conocimiento (4 horas)

  1. Introducción a las tecnologías de Inteligencia Artificial: posibilidades y aplicaciones en industria
    1. Visión general de la IA
    2. Campos y aplicaciones de la IA
    3. Aplicación de IA en industria
    4. Descripción de las fases de un proyecto de IA
  2. Desarrollo de modelos de Machine Learning y su aplicación en Gemelos Digitales
    1. Introducción a Machine Learning
    2. Tipologías y clasificación de algoritmos de ML
    3. Cómo se modelan los datos con ML
    4. Elegir el mejor modelo y desplegarlo
    5. Aplicación de modelos de ML en Gemelos Digitales
  3. Detección de anomalías con ML
    1. Introducción a Detección de Anomalías
    2. Tipos de anomalías en industria
    3. Necesidad de datos y preparación para una correcta detección
    4. Detección de anomalías automática con ML
    5. Detección de anomalías en industria
  4. Optimización de parámetros con ML
    1. Introducción a la optimización de parámetros
    2. Los mejores modelos de ML para optimización
    3. Optimización de parámetros en industria

Módulo 4. Ciberseguridad en planta (4 horas)

  1. Introducción a la seguridad en redes industriales
    1. Terminología
    2. Introducción
    3. Evolución avisos de vulnerabilidades en España
    4. Impacto potencial de un ciberataque
    5. Ejemplos de ciberataques
  2. El proceso de ataque
    1. Introducción
    2. Fases del proceso de ataque
    3. Reconocimiento “footprinting”
    4. Escaneo
    5. Enumeración “fingerprinting”
  3. Vulnerabilidades
    1. Introducción
    2. Origen de las vulnerabilidades
    3. Clasificación
  4. Topologías de ataques
    1. Introducción
    2. Acceso no autorizado a flujos de datos
    3. Suplantación de identidad (Phising)
    4. Denegación de servicio (DoS)
    5. Ataques de encaminamiento
    6. Ataques de acceso
  5. Mecanismos de defensa. Estableciendo instalaciones seguras
    1. Introducción
    2. Gestión de activos
    3. Seguridad física
    4. Seguridad perimetral
    5. Accesos remotos
    6. Securización
    7. Parcheados
    8. Guía de buenas prácticas

Durante esta sesión se realizarán demostraciones en:

  • Reconocimiento con “Shodan”
  • Explotación de vulnerabilidades con “Metasploit”

Pascual González Ros

Licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de Valencia.

Director del área de Digitalización industrial de ITI y responsable de la parte técnica del espacio de demostración de tecnologías habilitadoras de I4.0, DATAROOM

David Todolí Ferrandis

Ingeniero en Telecomunicación y Máster en Gestión de Instalaciones Energéticas e Internacionalización de Proyectos.

Principal Engineer en el grupo I+D de Comunicaciones avanzadas e informática industrial de ITI.

Manuel Llavador Campos

D.E.A. en Programación Declarativa e Ingeniería de la Programación y Master Oficial en Ingeniería del Software, Métodos Formales y Sistemas de Información por la Universidad Politécnica de Valencia.

Director del Departamento de Consultoría Tecnológica de ITI.

María Blasco Roca

Ingeniera informática por la Universidad Jaume I de Castellón y Máster en Ingeniería del Software, Métodos formales y Sistemas de la Información, en la especialidad de Ingeniería del Software por la Universidad Politécnica de Valencia.

Directora del Área de Desarrollo de Soluciones Big Data Analytics dentro del Departamento de Consultoría Tecnológica de ITI.

Borja Ponce Yubero

Ingeniero Técnico de Informática de Sistemas con especialidad en Multimedia por la Universidad Politécnica de Valencia y Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: BIG DATA de la Universidad Europea Miguel de Cervantes.

Técnico del Área de Desarrollo de Soluciones Big Data Analytics de ITI.

Carlos del Fresno Canales

Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y Máster de Ingeniería del Software, Métodos Formales y Sistemas de la Información, por la UPV.

Jefe de proyecto del área de Servicios para Desarrollo de Soluciones Big Data & Analytics de ITI.

Miguel Bravo Arribas

Ingeniero en Sistemas de Comunicaciones por la Universidad Carlos III de Madrid y Máster en Integración de Sistemas Inteligentes por las Universidades Heriot-Watt University (Escocia), Buskerud and Vestfold University College (Noruega) y Budapest University of Technology and Economics (Hungría).

Científico de datos en el departamento de Área de Soporte a la ejecución de proyectos de I+D de ITI.

Víctor M. Sempere Payá

Licenciado en Informática y Doctor en Ingeniería de Telecomunicaciones.

Director del Grupo de Investigación de Comunicaciones Avanzadas, Informática Industrial y Eficiencia Energética del ITI y Profesor Titular de la UPV desde 1993.

 

*Equipo docente sujeto a cambios

Este curso puede ser bonificado a través de los créditos de formación de la FUNDAE, siendo ITI la entidad Organizadora del curso. Para ello, la inscripción debe realizarse con al menos 2 días hábiles de antelación. Inscripciones posteriores no podrán bonificarse. Si necesita que dicha gestión la realice ITI, póngase en contacto con nosotros en formacion@iti.es con una antelación mínima de 6 días antes del inicio del curso. Esta gestión tiene un coste equivalente al 15% del importe máximo a bonificar, con un mínimo de 45€ por cada formación.

Todos los cursos tienen un precio base específico. Sobre el precio base, se podrán aplicar una serie de descuentos en los siguientes casos:

• Inscripción anticipada (30 días antes de la fecha de fin de inscripción).
• Inscripción de más de un alumno de una misma organización*.
• Ser asociados de ITI o disponer de un acuerdo de colaboración con ITI*.

* Estos descuentos no serán de aplicación durante el periodo de inscripción anticipada.

Más información aquí

Datos Básicos

Inscripción: Del 17/06/2021 al 30/10/2021
Inicio: 09/11/2021
Fin: 18/11/2021
Duración: 16
Horario: Martes y jueves de 16:00 a 20:00h
Lugar: Instituto Tecnológico de Informática- ITI. Parque Tecnológico de Paterna. Avda. Leonardo da Vinci nº 48. Paterna