Universidad Técnica de Cotopaxi Posgrado e Investigación

Maestría en Producción y Operaciones Industriales

Módulo 10: Tecnologías de la Industria 4.0

Portal Académico del Docente y Material de Clase Interactivo

144
Horas Totales
42
Aprendizaje Asistido
40
Práctico/Experimental
62
Aprendizaje Autónomo
Semana 1 (Unidad 1)

Fundamentos de la Industria 4.0

Introducción a la revolución digital, sus pilares habilitadores clave, la transformación de la cadena de valor y el impacto laboral.

  • Día 1: Introducción y Evolución

    Las 4 revoluciones y pilares tecnológicos

  • Día 2: Habilitadores Clave

    IoT, Big Data y Ciberseguridad OT

  • Día 3: Cadena de Valor

    Gemelos digitales e integración horizontal/vertical

Semana 2 (Unidad 2)

Automatización y Robótica Avanzada

Sistemas SCADA y HMI, robótica colaborativa (cobots) y móvil, y tecnologías de fabricación aditiva (impresión 3D).

  • Día 4: Sistemas de Control

    Controladores lógicos y SCADA/HMI

  • Día 5: Robótica y Autonomía

    Robots colaborativos y autónomos

  • Día 6: Manufactura Aditiva

    Impresión 3D y fabricación personalizada

Semana 3 (Unidad 3)

Inteligencia Artificial y Analítica

Aplicación de algoritmos de Machine Learning en mantenimiento predictivo, optimización de producción y control de calidad.

  • Día 7: Fundamentos de IA

    Aprendizaje automático y redes neuronales

  • Día 8: IA Aplicada

    Mantenimiento predictivo y control de calidad

  • Día 9: Big Data Industrial

    Procesamiento e ingesta a gran escala

Contenidos Mínimos y Herramientas Tecnológicas

De acuerdo al sílabo aprobado para el Módulo 10, se abordarán los siguientes temas mínimos indispensables, vinculados a herramientas de desarrollo y lenguajes de programación clave para su aplicación práctica en planta:

IoT / IIoT

Captura de telemetría de sensores en tiempo real.

Herramientas: MicroPython (ESP32), Node-RED, MQTT (HiveMQ/Mosquitto).

Big Data & Analytics

Procesamiento y análisis de datos a gran escala.

Herramientas: Power BI Desktop, Python (Pandas/NumPy), InfluxDB, Grafana.

Inteligencia Artificial

Modelado de mantenimiento predictivo y calidad.

Herramientas: Jupyter Notebooks, Python (Scikit-Learn, TensorFlow/Keras).

Ciberseguridad OT

Resiliencia y blindaje de redes industriales físicas.

Herramientas: Wireshark (Modbus/OPC UA), Nmap, OpenSSL.

Cloud Computing

Almacenamiento masivo y servicios distribuidos IoT.

Herramientas: AWS IoT Core, Azure IoT, Firebase, Docker containers.

Blockchain Industrial

Trazabilidad inviolable en cadenas de suministro.

Herramientas: Solidity (Smart Contracts), Web3.py, Ganache.

Realidad Virtual / Aumentada

Sistemas HMI avanzados de asistencia al operador.

Herramientas: Unity 3D, Vuforia SDK (AR), WebXR standard.

Metodología e Integración

El módulo combina conferencias magistrales híbridas sincrónicas con talleres prácticos experimentales que fortalecen la toma de decisiones basadas en datos de planta.

70%
Formativa

Talleres, simulaciones y quizzes.

30%
Evaluación Final

Proyecto o examen integrador.

Material Didáctico y Recursos

Herramientas de trabajo colaborativo y tableros interactivos para las actividades dinámicas de la maestría:

Padlet del Módulo 10

Pizarra digital del docente con artículos, lecturas y debates compartidos en tiempo real.

Acceder al Padlet

Laboratorio de Programación (Clases Futuras)

Ejercicios prácticos de código IoT y Machine Learning en Python. Bloqueado temporalmente.

Docente Responsable del Módulo: Ing. Diego Falconí MsC.

Contacto: diego.falconi4@utc.edu.ec | Teléfono: (+593) 995934826

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