Consigue una eficaz puesta al día en la Industria 4.0 gracias a este Máster, con un temario elaborado por pioneros de la Transformación Digital”   

En un escenario marcado por el avance de las tecnologías, la Inteligencia Artificial se ha transformado en un elemento indispensable para todos los sectores industriales. Una muestra de ello es la Realidad Virtual, que cuenta con aplicaciones variadas que abarcan desde el campo del entretenimiento hasta la arquitectura y educación. Por eso, cada vez más instituciones demandan la incorporación de expertos en proyectos de Transformación Digital. De esta forma, las organizaciones pueden llevar a cabo procesos de innovación para distinguirse de sus competidores y ofrecer tanto bienes como servicios diferenciados con los más altos estándares de calidad.

Para contribuir a la especialización de profesionales en esta materia, TECH crea un Máster enfocado a la Industria 4.0. Diseñado por expertos en este ámbito, el plan de estudios analizará las especificidades de la digitalización de la industria, centrándose en sus tecnologías disruptivas. Asimismo, el temario resaltará la importancia de los Augment Workers para mejorar el desempeño y productividad mediante la Realidad Mixta y Aumentada. También los materiales didácticos abordarán los pasos para crear herramientas inteligentes como drones, robots y simuladores. Cabe destacar que, a lo largo de todo el itinerario académico, los alumnos adquirirán nuevas competencias que le servirán para experimentar un significativo salto de calidad en su profesión. 

Debido a que esta titulación se desarrolla por medio de una modalidad 100% en línea, los estudiantes obtendrán una excelsa enseñanza sin la necesidad de realizar incómodos desplazamientos hacia un centro de estudios. De igual forma, los materiales didácticos de los que dispondrá se presentan en diversos formatos multimedia entre los que se incluyen resúmenes interactivos, vídeos explicativos y test autoevaluativos. Así pues, el alumnado adquirirá un aprendizaje efectivo y compatible con sus quehaceres personales y profesionales.  

Implementarás en tus proyectos las estrategias de la Industria 4.0 para transformar los modelos de negocios y mejorar su productividad”

Este Máster en MBA en Transformación Digital e Industria 4.0 contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Transformación Digital e Industria 4.0
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Producirás dispositivos como drones, robots o realidad virtual para revolucionar la industria constructora” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Afianzarás tus conocimientos mediante la revolucionaria metodología Relearning, sin la necesidad de memorizar”

Este Máster está confeccionado por profesionales de la Transformación Digital e Industria 4.0, que vierten en los materiales didácticos sus amplios conocimientos sobre las tecnologías emergentes. La capacitación analizará en detalle el Blockchain junto a la Computación Cuántica, permitiendo al alumnado entender sus propiedades para implementarlos en ámbitos en auge como las criptomonedas. Asimismo, el temario proporcionará las herramientas más avanzadas del Machine Learning  para desarrollar algoritmos que permitan a las computadoras aprender y realizar tareas automatizadas. Los materiales didácticos también profundizarán en la creación de drones, robots y simuladores. Así los egresados podrán desarrollar proyectos altamente innovadores.

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Módulo 1. Blockchain y Computación Cuántica 

1.1. Aspectos de la descentralización

1.1.1. Tamaño del mercado, crecimiento, empresas y ecosistema
1.1.2. Fundamentos del Blockchain

1.2. Antecedentes: Bitcoin, Ethereum, etc.

1.2.1. Popularidad de los sistemas descentralizados
1.2.2. Evolución de los sistemas descentralizados

1.3. Funcionamiento y ejemplos Blockchain

1.3.1. Tipos de Blockchain y protocolos
1.3.2. Wallets, Mining y más

1.4. Características de las redes Blockchain

1.4.1. Funciones y propiedades de las redes Blockchain
1.4.2. Aplicaciones: criptomonedas, confiabilidad, cadena de custodia, etc.

1.5. Tipos de Blockchain

1.5.1. Blockchains públicos y privados
1.5.2. Hard And Soft Forks

1.6. Smart Contracts

1.6.1. Los contratos inteligentes y su potencial
1.6.2. Aplicaciones de los contratos inteligentes

1.7. Modelos de uso en la industria

1.7.1. Aplicaciones Blockchain por industria
1.7.2. Casos de éxito del Blockchain por industria

1.8. Seguridad y criptografía

1.8.1. Objetivos de la criptografía
1.8.2. Firmas digitales y funciones Hash

1.9. Criptomonedas y usos

1.9.1. Tipos de criptomonedas: Bitcoin, Hyperledger, Ethereum, Litecoin, etc.
1.9.2. Impacto actual y futuro de las criptomonedas
1.9.3. Riesgos y regulaciones

1.10. Computación Cuántica

1.10.1. Definición y claves
1.10.2. Usos de la Computación Cuántica

Módulo 2. Big Data e Inteligencia Artificial 

2.1. Principios fundamentales de Big Data

2.1.1. El Big Data
2.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data

2.2. Minería y almacenamiento de datos

2.2.1. La Minería de datos. Limpieza y normalización
2.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc.
2.2.3. Tipos de almacenamiento de datos

2.3.  Aplicaciones de ingesta de datos

2.3.1. Principios de la ingesta de datos
2.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio

2.4. Visualización de datos

2.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
2.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, Matplotlib (Python), Shiny®

2.5. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

2.5.1. Entendemos el Machine Learning
2.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
2.5.3. Tipos de Algoritmos

2.6. Redes Neuronales (Deep Learning)

2.6.1. Red neuronal: partes y funcionamiento
2.6.2. Tipo de redes: CNN, RNN
2.6.3. Aplicaciones de las Redes Neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del Lenguaje Natural
2.6.4. Redes generativas de texto: LSTM

2.7. Reconocimiento del Lenguaje Natural

2.7.1. PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)
2.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec

2.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

2.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
2.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
2.8.3. Integraciones: Web, Slack, WhatsApp, Facebook
2.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialogflow, Watson Assistant

2.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI

2.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
2.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido

2.10. Futuro de la Inteligencia Artificial

2.11. Reflexiones

Módulo 3. Realidad Virtual, Aumentada y Mixta

3.1. Mercado y tendencias

3.1.1. Situación actual del mercado
3.1.2. Informes y crecimiento por diferentes industrias

3.2. Diferencias entre Realidad Virtual, Aumentada y Mixta

3.2.1. Diferencias entre realidades inmersivas
3.2.2. Tipología de realidad inmersiva

3.3. Realidad Virtual. Casos y usos

3.3.1. Origen y fundamentos de la Realidad Virtual
3.3.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

3.4. Realidad Aumentada. Casos y usos

3.4.1. Origen y fundamentos de la Realidad Aumentada
3.4.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

3.5. Realidad Mixta y Holográfica

3.5.1. Origen, historia y fundamentos de la Realidad Mixta y Holográfica
3.5.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

3.6. Fotografía y Vídeo 360

3.6.1. Tipología de cámaras
3.6.2. Usos de las imágenes en 360
3.6.3. Creando un espacio virtual en 360 grados

3.7. Creación de mundos virtuales

3.7.1. Plataformas de creación de entornos virtuales
3.7.2. Estrategias para la creación de entornos virtuales

3.8. Experiencia de Usuario (UX)

3.8.1. Componentes en la experiencia de usuario
3.8.2. Herramientas para la creación de experiencias de usuario

3.9. Dispositivos y gafas para las tecnologías inmersivas

3.9.1. Tipología de dispositivos en el mercado
3.9.2. Gafas y Wearables: funcionamiento, modelos y usos
3.9.3. Aplicaciones de las gafas inteligentes y evolución

3.10. Futuro de las tecnologías inmersivas

3.10.1. Tendencias y evolución
3.10.2. Retos y oportunidades

Módulo 4. La Industria 4.0

4.1. Definición de Industria 4.0

4.1.1. Características

4.2. Beneficios de la Industria 4.0

4.2.1. Factores clave
4.2.2. Principales ventajas

4.3. Revoluciones industriales y visión de futuro

4.3.1. Las revoluciones industriales
4.3.2. Factores clave en cada revolución
4.3.3. Principios tecnológicos base de posibles nuevas revoluciones

4.4. La transformación digital de la industria

4.4.1. Características de la digitalización de la industria
4.4.2. Tecnologías disruptivas
4.4.3. Aplicaciones en la industria

4.5. Cuarta Revolución Industrial. Principios clave de la Industria 4.0

4.5.1. Definiciones
4.5.2. Principios clave y aplicaciones

4.6. Industria 4.0 e Internet Industrial

4.6.1. Origen del IoT
4.6.2. Funcionamiento
4.6.3. Pasos a seguir para su implantación
4.6.4. Beneficios

4.7. Principios de “Fábrica Inteligente”

4.7.1. La Fábrica Inteligente
4.7.2. Elementos que definen una Fábrica Inteligente
4.7.3. Pasos para desplegar una Fábrica Inteligente

4.8. El estado de la Industria 4.0

4.8.1. El estado de la Industria 4.0 en diferentes sectores
4.8.2. Barreras para la implantación de la Industria 4.0

4.9. Desafíos y riesgos

4.9.1. Análisis DAFO
4.9.2. Retos y desafíos

4.10. Papel de las capacidades tecnológicas y el factor humano

4.10.1. Tecnologías disruptivas de la Industria 4.0
4.10.2. La importancia del factor humano. Factor clave

Módulo 5. Liderando la Industria 4.0

5.1. Capacidades de liderazgo

5.1.1. Factores de liderazgo del factor humano
5.1.2. Liderazgo y tecnología

5.2. Industria 4.0 y el futuro de la producción

5.2.1. Definiciones
5.2.2. Sistemas de Producción
5.2.3. Futuro de los sistemas de producción digitales

5.3. Efectos de la Industria 4.0

5.3.1. Efectos y desafíos
5.4. Tecnologías esenciales de la Industria 4.0
5.4.1. Definición de tecnologías
5.4.2. Características de las tecnologías
5.4.3. Aplicaciones e impactos

5.5. Digitalización de la fabricación

5.5.1. Definiciones
5.5.2. Beneficios de la digitalización de la fabricación
5.5.3. Gemelo Digital

5.6. Capacidades digitales en una organización

5.6.1. Desarrollar capacidades digitales
5.6.2. Entendimiento del ecosistema digital
5.6.3. Visión digital del negocio

5.7. Arquitectura detrás de una Smart Factory

5.7.1. Áreas y funcionalidades
5.7.2. Conectividad y seguridad
5.7.3. Casos de uso

5.8. Los marcadores tecnológicos en la era postcovid

5.8.1. Retos tecnológicos en la era postcovid
5.8.2. Nuevos casos de uso

5.9. La era de la virtualización absoluta

5.9.1. Virtualización
5.9.2. La nueva era de la virtualización
5.9.3. Ventajas

5.10. Situación actual en la transformación digital. Gartner Hype

5.10.1. Gartner Hype
5.10.2. Análisis de las tecnologías y su estado
5.10.3. Explotación de datos

Módulo 6. Robótica, drones y Augmented Workers

6.1. La robótica

6.1.1. Robótica, sociedad y cine
6.1.2. Componentes y partes de robots

6.2. Robótica y automatización avanzada: simuladores, cobots

6.2.1. Transferencia de aprendizaje
6.2.2. Cobots y casos de uso

6.3. RPA (Robotic Process Automatization)

6.3.1. Entendiendo el RPA y su funcionamiento
6.3.2. Plataformas de RPA, proyectos y roles

6.4. Robot as a Service (RaaS)

6.4.1. Retos y oportunidades para implementar servicios RaaS y robótica en las empresas
6.4.2. Funcionamiento de un sistema RaaS

6.5. Drones y vehículos autónomos

6.5.1. Componentes y funcionamiento de los drones
6.5.2. Usos, tipologías y aplicaciones de los drones
6.5.3. Evolución de drones y vehículos autónomos

6.6. El impacto del 5G

6.6.1. Evolución de las comunicaciones e implicaciones
6.6.2. Usos de la tecnología 5G

6.7. Augmented Workers

6.7.1. Integración Hombre-Máquina en entornos industriales
6.7.2. Retos en la colaboración entre trabajadores y robots

6.8. Transparencia, ética y trazabilidad

6.8.1. Retos éticos en robótica e Inteligencia Artificial
6.8.2. Métodos de seguimiento, transparencia y trazabilidad

6.9. Prototipado, componentes y evolución

6.9.1. Plataformas de prototipado
6.9.2. Fases para realizar un prototipo

6.10. Futuro de la robótica

6.10.1. Tendencias en robotización
6.10.2. Nuevas tipologías de robots

Módulo 7. Sistemas de automatización de la Industria 4.0

7.1. Automatización industrial

7.1.1. La automatización
7.1.2. Arquitectura y componentes
7.1.3. Safety

7.2. Robótica industrial

7.2.1. Fundamentos de robótica industrial
7.2.2. Modelos e impacto en los procesos industriales

7.3. Sistemas PLC y control industrial

7.3.1. Evolución y estado de los PLC
7.3.2. Evolución lenguajes de programación
7.3.3. Automatización integrada por computador CIM

7.4. Sensores y actuadores

7.4.1. Clasificación de transductores
7.4.2. Tipos sensores
7.4.3. Estandarización de señales

7.5. Monitorear y administrar

7.5.1. Tipos de actuadores
7.5.2. Sistemas de control realimentados

7.6. Conectividad industrial

7.6.1. Buses de campo estandarizados
7.6.2. Conectividad

7.7. Mantenimiento proactivo/predictivo

7.7.1. Mantenimiento predictivo
7.7.2. Identificación y análisis de fallos
7.7.3. Acciones proactivas basadas en el mantenimiento predictivo

7.8. Monitoreo continuo y mantenimiento prescriptivo

7.8.1. Concepto mantenimiento prescriptivo en entornos industriales
7.8.2. Selección y explotación de datos para autodiagnósticos

7.9. Lean Manufacturing

7.9.1. Lean Manufacturing
7.9.2. Beneficios implantación Lean en procesos industriales

7.10. Procesos Industrializados en la Industria 4.0. Caso de Uso

7.10.1. Definición de proyecto
7.10.2. Selección tecnológica
7.10.3. Conectividad
7.10.4. Explotación de datos

Módulo 8. Industria 4.0-servicios y soluciones sectoriales I

8.1. Industria 4.0 y estrategias empresariales

8.1.1. Factores de la digitalización empresarial
8.1.2. Hoja de ruta para la digitalización empresarial

8.2. Digitalización de los procesos y la cadena de valor

8.2.1. La cadena de valor
8.2.2. Pasos clave en la digitalización de procesos

8.3. Soluciones Sectoriales Sector Primario

8.3.1. El sector económico primario
8.3.2. Características de cada subsector

8.4. Digitalización sector primario: Smart Farms

8.4.1. Principales características
8.4.2. Factores clave de digitalización

8.5. Digitalización sector primario: agricultura digital e inteligente

8.5.1. Principales características
8.5.2. Factores clave de digitalización

8.6. Soluciones Sectoriales Sector Secundario

8.6.1. El sector económico secundario
8.6.2. Características de cada subsector

8.7. Digitalización sector secundario: Smart Factory

8.7.1. Principales características
8.7.2. Factores clave de digitalización

8.8. Digitalización sector secundario: energía

8.8.1. Principales características
8.8.2. Factores clave de digitalización

8.9. Digitalización sector secundario: construcción

8.9.1. Principales características
8.9.2. Factores clave de digitalización

8.10. Digitalización sector secundario: minería

8.10.1. Principales características
8.10.2. Factores clave de digitalización

Módulo 9. Industria 4.0-servicios y soluciones sectoriales II

9.1. Soluciones Sectoriales Sector Terciario

9.1.1. Sector económico terciario
9.1.2. Características de cada subsector

9.2. Digitalización sector terciario: transporte

9.2.1. Principales características
9.2.2. Factores clave de digitalización

9.3. Digitalización sector terciario: E-Health

9.3.1. Principales características
9.3.2. Factores clave de digitalización

9.4. Digitalización sector terciario: Smart Hospitals

9.4.1. Principales características
9.4.2. Factores clave de digitalización

9.5. Digitalización sector terciario: Smart Cities

9.5.1. Principales características
9.5.2. Factores clave de digitalización

9.6. Digitalización sector terciario: logística

9.6.1. Principales características
9.6.2. Factores clave de digitalización

9.7. Digitalización sector terciario: turismo

9.7.1. Principales características
9.7.2. Factores clave de digitalización

9.8. Digitalización sector terciario: Fintech

9.8.1. Principales características
9.8.2. Factores clave de digitalización

9.9. Digitalización sector terciario: movilidad

9.9.1. Principales características
9.9.2. Factores clave de digitalización

9.10. Tendencias tecnológicas de futuro

9.10.1. Nuevas innovaciones tecnológicas
9.10.2. Tendencias de aplicación

Módulo 10. Internet de las Cosas (IoT)

10.1. Sistemas ciberfísicos (CPS) en la visión Industria 4.0

10.1.1. Internet of Things (IoT)
10.1.2. Componentes que intervienen en IoT
10.1.3. Casos y aplicaciones de IoT

10.2. Internet de las Cosas y sistemas ciberfísicos

10.2.1. Capacidades de computación y comunicación a objetos físicos
10.2.2. Sensores, datos y elementos en los sistemas ciberfísicos

10.3. Ecosistema de dispositivos

10.3.1. Tipologías, ejemplos y usos
10.3.2. Aplicaciones de los diferentes dispositivos

10.4. Plataformas IoT y su arquitectura

10.4.1. Tipologías y plataformas en el mercado de IoT
10.4.2. Funcionamiento de una plataforma IoT

10.5. Digital Twins

10.5.1. El Gemelo Digital o Digital Twin
10.5.2. Usos y aplicaciones del Gemelo Digital

10.6. Indoor & Outdoor Geolocation (Real Time Geospatial)

10.6.1. Plataformas para la geolocalización Indoor y Outdoor
10.6.2. Implicaciones y retos de la geolocalización en un proyecto IoT

10.7. Sistemas de seguridad inteligentes

10.7.1. Tipologías y plataformas de implementación de sistemas de seguridad
10.7.2. Componentes y arquitecturas en sistemas de seguridad inteligentes

10.8. Seguridad en las plataformas IoT e IIoT

10.8.1. Componentes de seguridad en un sistema IoT
10.8.2. Estrategias de implementación de la seguridad en IoT

10.9. Wearables at Work

10.9.1. Tipos de Wearables en entornos industriales
10.9.2. Lecciones aprendidas y retos al implementar Wearables en trabajadores

10.10. Implementación de una API para interactuar con una plataforma

10.10.1. Tipologías de API que intervienen en una plataforma IoT
10.10.2. Mercado de API
10.10.3. Estrategias y sistemas para implementar integraciones con API

Con TECH estarás al día de los últimos avances tecnológicos en el campo del Big Data. ¡Matricúlate ya!”