Diplomado Internet de las Cosas y la Industria 4.0

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1 Diplomado Internet de las Cosas y la Industria 4.0 1

2 DESCRIPCIÓN La Internet de las cosas es una red de gran escala formada por billones de dispositivos conectados a Internet capaces de interactuar sin intervención humana. Su impacto será visible no solo en la vida cotidiana, sino que promete revolucionar a la industria de raíz. El presente programa introduce a los participantes en la implementación y el alcance de sistemas basados en la Internet de las cosas, con foco en la industria inteligente: la industria 4.0. Los avances tecnológicos en el área de las comunicaciones han permitido que elementos, habitualmente aislados, puedan comunicarse y trabajar conectados en una red. La proliferación de equipos, tanto domésticos como industriales, con capacidades de conectividad ha desembocado en el nacimiento de una red de gran escala donde conviven equipos de interfaz humana, como celulares y computadores, con máquinas, como sensores de todo tipo o autos inteligentes. Dicha red se conoce como la Internet de las Cosas y se prevé que impactará no sólo la vida cotidiana, sino también la forma de operar en la industria de procesos y servicios. Este programa entrega una visión global de la Internet de las Cosas y sus alcances en la industria de procesos y servicios. Se explorarán los orígenes, tecnologías, arquitecturas y productos comerciales disponibles, de forma de comprender las distintas etapas de diseño e implementación de un sistema basado en la Internet de las Cosas para entornos industriales. Se presentarán diversas técnicas de almacenamiento y procesamiento de datos, lo que se complementará con el análisis y discusión de casos de éxito en diversas áreas de aplicación. DIRIGIDO A Ingenieros civiles y de ejecución en las áreas: eléctrica, electrónica, computación, telecomunicaciones, tecnologías de la información y automatización. Profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines a las telecomunicaciones, computación, y automatización que deseen capacitarse en la materia. OBJETIVO GENERAL Conocer los principios de operación, arquitecturas tipo, plataformas comerciales, y requerimientos de implementación de sistemas basados en la Internet de las cosas. Desarrollar competencias para dirigir y diseñar proyectos de implementación de sistemas basados en la Internet de las cosas. PRERREQUISITOS Título profesional universitario, licenciatura o egresado de instituto profesional. Formación básica en TIC y/o automatización. Se aconseja experiencia profesional previa de al menos un año. Se sugiere dominio del idioma inglés nivel intermedio. PROGRAMA DEL DIPLOMADO Curso 1: La Internet de las Cosas Orígenes. Tecnologías. - Propagación inalámbrica. LAN. PAN. WAN. LPWAN. Redes celulares. Arquitecturas. - Modelo de capas. Redes P2P. Redes Mesh. Redes ad-hoc. Redes tipo estrella. MANET. 2

3 Plataformas Habilitantes. - Infraestructura de comunicaciones. Infraestructura de redes. Almacenamiento y procesamiento. Testbeds. Productos. - Plataformas de desarrollo. Sensores comerciales. Wearables. Ambientes smart. Equipos de red. Herramientas de visualización. Alcances sociológicos. - Privacidad. Seguridad. Veracidad. Interacción humano-máquina. Ejemplos. Test de selección múltiple: (40%). Trabajo de investigación: (60%). Curso 2: La Internet Industrial y la Industria 4.0 Orígenes. Tecnologías. Arquitecturas. Plataformas comerciales. Seguridad. Implementación e impacto en la operación. Test de lecturas del curso: (50%). Trabajo de investigación: (50%). Curso 3: Big data y Analytics Qué es big data? - Características. Valor. Desarrollo. Desafíos Tecnologías - Cloud computing. Data centers. Hadoop. Relación con IoT. Generación y adquisición. - Estructura de datos. Sensado. Transporte. Pre-procesamiento. Herramientas de almacenamiento. - Almacenamiento de datos masivos. Almacenamiento distribuido. Bases de datos para big data. Almacenamiento en la nube. Técnicas de procesamiento. - Limitaciones de técnicas tradicionales. Tiempo real v/s offline. Aprendizaje de máquina. Procesamiento en la nube. Herramientas computacionales. Ejemplos de sistemas IoT-Big data. - IoT como generador de big data. Requrimientos de instrumentación en base a modelos big data. Fog computing. Test de selección múltiple: (40%). Tarea usando software especializado para almacenamiento y procesamiento de big data: (60%). Curso 4: Desafíos Para la Industria 4.0: Casos de Estudio Utilities. Logística. Home automation. Sistemas biomédicos. Sistemas de transporte. Procesos mineros. 3

4 Energía. Participación en discusiones de casos de estudio: (50%) Tarea de diseño de un sistema basado en la Internet de las cosas en área a elección: (50%) JEFE DE PROGRAMA FELIPE NÚÑEZ, PH.D. Profesor Asistente Adjunto, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista y M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, UC. Ph.D. in Electrical and Computer Engineering, University of California, Santa Barbara. Especialista en automatización y control en redes de gran escala. Miembro de la IEEE Control Systems Society y la IEEE Internet of Things Technical Community. JEFE ALTERNO DE PROGRAMA DR. ING. ALDO CIPRIANO. Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile, M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile, Dr. Ing., Technische Universität München. Especialista en automatización en minería y energía. EQUIPO DOCENTE FELIPE DELGADO, PH. D. Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística UC. Ingeniero Civil Industrial con diploma en Transporte, Magíster y Doctor en Ciencias de la Ingeniería, UC. FELIPE LALANNE, PH.D. Ingeniero I+D y encargado del Laboratorio de Internet de las Cosas de Inria Chile. Ingeniero Civil en Computación, Universidad de Chile, Ph.D. en Ciencias de la Computación, Institut Telecom-SudParis. MATÍAS NEGRETE, PH.D. Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista, M.Sc. en Física UC, Ph.D. Electrical and Computer Engineering, University of Illinois. CHRISTIAN OBERLI, PH.D. Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Industrial, M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, UC. Ph.D. Electrical and Computer Engineering, University of California, Los Ángeles. DANIEL OLIVARES, PH.D. Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile, Ph.D. Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo. MARÍA RODRÍGUEZ, PH.D. Profesora Asistente, Instituto de Ingeniería Biológica y Médica. Ingeniera Químico, Universidad de Santiago de Compostela, Ph.D. Ingeniería Química, Universidad de Vigo. DANIEL ROJAS, M.SC. Industrial Internet of Things Solutions Architect, General Electric Digital. Ingeniero Electrónico, Universidad de la Frontera, M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, UC. 4

5 * EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de remplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los relatores indicados en este programa. METODOLOGÍA El diplomado se divide en 2 bloques fundamentales. El primer bloque considera los cursos 1,2 y 3 y se enfoca en introducir a los alumnos a los conceptos necesarios para comprender, diseñar e implementar un sistema basado en la Internet de las cosas. La metodología a emplear en el primer bloque considera las siguientes herramientas: Clases expositivas del profesor con material audiovisual. Demostraciones de instrumentos y paquetes computacionales especializados. Revisión, análisis y discusión de lecturas de apoyo. Análisis y discusión de ejemplos de aplicación. El segundo bloque considera el curso 4 y se enfoca en los desafíos y oportunidades de los sistemas basados en la Internet de las cosas, usando una metodología centrada en el análisis de casos de éxito. La metodología a emplear considera las siguientes herramientas: Clases expositivas del profesor con material audiovisual. Lecturas de apoyo sobre casos de éxito en diversos dominios de aplicación Discusiones grupales sobre las técnicas de diseño e implementación usadas en los casos de estudio. Formulación y solución de problemas de diseño en el dominio de aplicación del alumno. REQUISITOS DE APROBACIÓN El promedio final del diplomado será el promedio de la nota final de cada curso, en una escala de 1,0 a 7,0, Cada Curso tiene una ponderación de un 25%. Para aprobar el diplomado, el alumno debe cumplir con dos requisitos. A) Un mínimo de asistencia de 75% a todo evento. B) Requisito académico: Se cumple aprobando todos los cursos con nota mínima 4,0. El alumno sólo podrá reprobar un curso, y en este caso la aprobación total del diplomado queda sujeta a que el promedio de todos los cursos sea igual o superior a 5,0. Con dos cursos reprobados (bajo nota 4,0), el alumno reprueba automáticamente todo el programa. Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Nota: Las personas que no cumplan con el requisito de aprobación no recibirán ningún tipo de certificación. INFORMACIÓN GENERAL Duración: 128 horas cronológicas. Valor: $ Modalidad: Presencial. Lugar de realización: Por confirmar. Contacto: programas@ing.puc.cl Teléfono: *Puede haber modificaciones de fechas y/o docentes por razones de fuerza mayor 5

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