Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Informática. Máster en Ingeniería Informática aplicada a la. Industria, a la Ingeniería del Software y a los

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1 Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Máster en Ingeniería Informática aplicada a la Industria, a la Ingeniería del Software y a los Sistemas y Tecnologías de la Información GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: SISTEMAS INFORMÁTICOS PARA LA GESTIÓN DE PROCESOS COMPLEJOS Curso Académico Versión

2 Para acceder a la ayuda y el glosario de términos hacer clic en los hipervínculos siguiente: Ayuda (*) Glosario (*) (*) Eliminar el texto anterior una vez completada la guía y antes de ser publicada. 1. Datos Descriptivos de la Asignatura Asignatura: Código: - Centro: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA - Titulación: MÁSTER OFICIAL EN INGENIERÍA INFORMÁTICA APLICADA A LA INDUSTRIA, A LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE Y A LOS SISTEMAS Y TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN - Plan de Estudios: Rama de conocimiento: INGENIERÍA Y ARQUITECTURA - Intensificación (sólo en caso de Máster): - Departamento: INGENIERÍA DE SISTEMAS Y AUTOMÁTICA, Y ARQUITECTURA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES - Área de conocimiento: INGENIERÍA DE SISTEMAS Y AUTOMÁTICA - Curso: 1º - Carácter: ASIGNATURA COMÚN - Duración: BIMESTRAL - Créditos: 3 - Dirección Web de la asignatura: - Idioma: ESPAÑOL 2. Prerrequisitos para cursar la asignatura Esenciales / Recomendables: Esenciales: experiencia en programación. Recomendables: conocimiento de lenguaje Java. 3. Profesorado que imparte la asignatura [Cuadro a cumplimentar por todo el profesorado que imparta la asignatura] Coordinación / Profesor/a: José Ignacio Estévez Damas - Grupo: Único - Departamento: Ingeniería de Sistemas y Automática, y Arquitectura y Tecnología de Computadores - Área de conocimiento: Ingeniería de Sistemas y Automática - Centro: Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática - Lugar Tutoría (1) : Despacho 48, planta quinta del edificio de física y matemáticas. - Horario Tutoría (1) : Miércoles de 16:00 a 30:00 y Viernes de 12:00 a 14:00, aunque puede sufrir alguna variación puntual debido a cambios en la carga docente a lo largo del curso. La información más actualizada podrá consultarse en - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: iestevez@ull.es - Dirección web docente: 1

3 Profesor/a: José Demetrio Piñeiro Vera - Grupo: Único - Departamento: Ingeniería de Sistemas y Automática, y Arquitectura y Tecnología de Computadores - Área de conocimiento: Ingeniería de Sistemas y Automática - Centro: Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática - Lugar Tutoría (1) : Laboratorio de Computadoras y Control. Planta 0 del edificio de Física y Matemáticas - Horario Tutoría (1) : 1er Semestre: Lunes de 12:30 a 13:30 y de 16:00 a 18:00, Martes de 12:30 a 13:30 y de 16:00 a 18:00 2º Semestre: Martes de 11:00 a 13:00 y de 17:00 a 18:00, Miércoles de 12:00 a 13:00 y de 16:00 a 18:00 (información más reciente en - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: jpineiro@ull.es - Dirección web docente: (1) Se entiende como la atención personalizada al alumnado. Se trata de la tutoría que tradicionalmente el profesorado desempeña en su despacho. 4. Contextualización de la asignatura en el Plan de Estudios - Bloque Formativo al que pertenece la asignatura: Esta asignatura pertenece al Bloque Común de una Máster profesional con tres especialidades: aplicaciones industriales, ingeniería del software y sistemas y tecnologías de la información. Ocupa 3 créditos ECTS de los 39 asignados al bloque común, impartiéndose en el primer bimestre de los cuatro de que consta el máster (en total 60 ECTS). Esta materia toca aspectos transversales a las tres especialidades de ofertadas en estos estudios, proponiendo un contexto de aplicaciones donde los problemas sólo pueden ser resueltos mediante la adecuada integración de las tecnologías y conocimientos propios de varias disciplinas. - Perfil Profesional: Se pretende orientar la asignatura de modo que sea de utilidad para dos perfiles profesionales: El profesional más cercano al diseño e implementación de aplicaciones software. Para ello se profundiza en las API y recursos de programación propios de las tecnologías estudiadas, fundamentalmente sistemas de gestión de workflow, y aplicaciones basadas en etiquetado electrónico. El ingeniero informático, que desde una perspectiva de mayor nivel pretende proponer soluciones para el control y mejora de los procesos de la empresa basadas en las tecnologías estudiadas en la asignatura. 5. Objetivos Objetivos del Titulo desarrollados en la asignatura Formación de expertos universitarios en Sistemas y Tecnologías de la Información, la Ingeniería del Software y las Aplicaciones Informáticas Industriales. Desarrollar en el alumnado capacidades y destrezas que les permitan usar técnicas avanzadas de auditoría y calidad del software, gestión de proyectos, diseño y seguridad en redes y sistemas, minería de datos, aplicaciones web, bases de datos, inteligencia artificial, etc. Que el alumno sea capaz de aprender de forma autónoma. Objetivos generales de la asignatura La gestión informática de procesos en la empresa, la industria, los servicios, la web, etcétera, entendiendo como tal, el conjunto de sistemas software / hardware necesarios para la representación y el control de los procesos, así como el almacenamiento y aprovechamiento racional de la información que éstos producen, es un campo en rápida evolución y que comienza a marcar importantes tendencias relacionadas con: La emergencia de un nuevo tipo de computación ubicua y de amplia difusión (pervasiva). 2

4 La aparición de requerimientos cada vez más exigentes por parte de las organizaciones en cuanto al control de sus procesos a niveles cada vez más detallados. Tendencia hacia un entorno cada vez más poblado por sistemas que permiten tareas variadas como el acceso a la información, captación de datos del medio, procesamiento y comunicación, actuación sobre el medio... que deben funcionar automáticamente bajo un conjunto de restricciones, de manera coordinada y bajo políticas adaptativas (entornos inteligentes). Es evidente que este nuevo escenario plantea nuevos y numerosos retos en el campo de la informática. Así pues, esta asignatura se plantea con dos objetivos generales: Hacer ver al alumno la problemática de la gestión informática de procesos complejos Realizar una introducción a las soluciones tecnológicas emergentes con las que cuentan para desarrollar proyectos viables. Objetivos específicos de la asignatura: Conocimientos (Saber) // Knowledge (Knowing) OE1. Conocer tecnologías de sistemas de gestión de workflow, incluyendo software y hardware (RFID, NFC, computación ubicua...) en el contexto de su integración en aplicaciones informáticas relativas al control, supervisión y mejora de los procesos. OE2.Conocer la arquitectura software Java Enterprise necesaria para la integración de sistemas de workflow OE3. Conocer las ventajas de los sistemas de gestión de workflow en cuanto a la utilización de la información almacenada sobre los procesos. Destrezas (Saber hacer) // Skills (Knowing how to do) OE4. Utilizar la interfaz de usuario interactivo del sistema de workflow OE5. Emplear correctamente el API de un sistema de gestión workflow. OE6. Capacidad de desarrollar aplicaciones de captura de datos en dispositivos de adquisición (RFID, NFC,...) OE7. Explotar las ventajas de los sistemas integrados de gestión de workflow. Actitudes y valores (Saber Ser) // Attitudes and values (Knowing how to be) OE8. Promover el reconocimiento de las oportunidades del cambio tecnológico. 6. Competencias Competencias generales del Título desarrolladas en la asignatura CG1. Demuestren comprender y estar en posesión de los conocimientos típicos impartidos en una titulación de grado, o equivalente, superándolos y mejorándolos, posibilitando así la originalidad en el desarrollo y aplicación de ideas en el ámbito de la investigación en ingeniería informática. CG2. Dispongan de la habilidad de aplicar tanto los métodos teóricos como prácticos en el análisis y resolución de problemas en entornos nuevos, cambiantes y multidisciplinares relacionados con el campo de actuación de la ingeniería informática. CG3. Sean capaces de integrar los conocimientos adquiridos, conociéndolos en profundidad, formulando juicios a partir de informaciones incompletas o limitadas que le permitan resolver problemas en áreas nuevas y emergentes en el ámbito de la informática y las tecnologías de la información. CG4. Dispongan de un conocimiento profundo de la profesión, así como de la obligación de servir a la sociedad, asumiendo el compromiso de mostrar una conducta profesional acorde con las responsabilidades éticas y sociales ligadas a la aplicación de sus conocimientos. CG5. Sean capaces de comunicar sus conclusiones, y argumentos que las sustentan, tanto a audiencias no especializadas como expertas, de manera clara y sin ambigüedades. CG6. Sean conscientes de, y asuman, el continuo cambio tecnológico en el ámbito de las TIC (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones), y manifiesten una actitud creativa e innovadora dentro de este campo, mediante las habilidades de autoaprendizaje que les permitan avanzar y continuar los estudios de una manera autónoma durante su vida profesional. Competencias específicas del Título desarrolladas en la asignatura Conocimientos (Saber) // Knowledge (Knowing) CE1. Conocer los fundamentos básicos y las ventajas y desventajas de las tecnologías orientadas a la gestión de procesos. CE2. Conocer los procedimientos para integrar un sistema de gestión y control de workflows con los procesos de una organización 3

5 Destrezas (Saber hacer) // Skills (Knowing how to do) CE3. Diseñar un proyecto que integre las tecnologías de gestión de procesos, especificando los recursos hardware necesarios y comprendiendo las características del software a utilizar. CE4. Desarrollar aplicaciones centradas en el usuario y dirigidas dinámicamente por los flujos de información generados por los procesos Actitudes y valores (Saber Ser) // Attitudes and values (Knowing how to be) CE5. Enfrentarse a problemas que involucran la utilización de una diversidad de tecnologías que requieren la cooperación entre especialistas de campos diferentes, para proponer una solución integrada eficiente. 7. Contenidos de la asignatura Módulo I - Profesor/a José Ignacio Estévez Damas, José Demetrio Piñeiro Vera - Temas (epígrafes) Tema 1. Sistemas informáticos para la gestión de Workflows. Contenidos teóricos y prácticos: Workflows de organizaciones. Modelado y análisis. Funciones y arquitectura de los sistemas de workflow. Representación de workflows de negocio: XPDL 2.0. Estudio de aplicaciones informáticas para el modelado y control del workflow. Competencias // Competences: CG1, CG2, CG5, CE1, CE2, CE4, OE1, OE2, OE4, OE5 Tema 2. Tecnologías pervasivas para el control de los procesos. Contenidos teóricos y prácticos: Tecnologías basadas en sistemas de identificación. Necesidad y problemática de los sistemas de identificación. Identificación por radio-frecuencia (RFID). Fundamentos operacionales y físicos. Características técnicas y arquitectura de los portadores de datos y los lectores. Protocolos para las etiquetas y lectores. Middleware. Seguridad y privacidad. Ejemplos de aplicaciones. Competencias // Competences: CG2, CG3, CG4, CG6, CE2, CE3, CE4, CE5, OE6, OE8. Tema 3. Integración de tecnologías software y hardware para el control de los procesos. Contenidos prácticos: Análisis y desarrollo de aplicaciones basadas en un API de gestión de workflows, que integren la interacción con dispositivos de adquisición de información. Competencias // Competences: CG1, CG2, CG5, CE2, CE3, CE4, CE5, OE4, OE5, OE6, OE8. Tema 4. Tratamiento de la información obtenida de un sistema de gestión de workflows. Contenidos teórico / prácticos: Eventos relacionados causal y/o temporalmente. Extracción de patrones secuenciales. Minería de episodios frecuentes. Reglas de asociación. Aprovechando la caracterización de los procesos como grafos. Extracción de subgrafos frecuentes. Minería de grafos con restricciones. Competencias // Competences: CG1, CG4, CE1, CE2, OE3, OE7, OE8 Método de trabajo aconsejado // Method of work recommended Se recomienda repasar los contenidos teóricos, ampliándolos a partir de los recursos proporcionados por el profesor. Se recomienda reproducir las actividades prácticas realizadas en el laboratorio de forma autónoma, acostumbrándose al uso de las herramientas. 4

6 Actividades a desarrollar // Activities to develop Las relacionadas en el apartado metodológico de esta guía. Materiales y bibliografía // Materials and Bibliography: Bibliografía básica: [1] Wil van der Aalst, Kees van Hee. Workflow management. Models, methods and systems. MIT Press, 2004 [2] Leyna Fisher. Workflow handbook Future Strategies, Inc, [3] Bill Glover, Himanshu Bhath. RFID Essentials. O`Really Media, Inc [4] Klauss Finkerrzeller. RFID Handbook: fundamentals and applications in contactless smart cards and identification, 2nd Edition. Wiley, Además: Documentación y manuales de los sistemas software / hardware usados en la infraestructura de las prácticas. Apuntes, guías de configuración e instalación y material en general realizado por los profesores de la asignatura. Bibliografía adicional. Muchas referencias contienen información avanzada. [5] Amal Graafstra. 11 Cool projects for home, office and entertainment. Wiley, 2006 [6] Feng Zhao, Leonidas Guibas. Wireless sensor networks: an information processing approach. Morgan Kauffman, [7] Holger Karl, Andreas Willing. Protocols and architectures for wireless sensor networks. John Wiley and Sons, [8] R. Agrawal, R. Srikan. Minning sequential patterns. Proceedings of the eleventh international conference on data engineering, 1995, pp [9] H. Mannila, H. Toivonen, A.L. Verkamo. Discovering frequent episodes in sequences. Proceedings of the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Montreal, Canada, 1995, pp [10] Lu, J. Han, L. Fay Stock movement prediction and n-dimensional intertracsactional association rules. Proceedings of the 1998 SIGMOD Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, [11] Sebastian Lühr, Geoff West, Svetha Venkatesh. Recognition of emergent human behaviour in a smart home: a data mining approach. Pervasive and Mobile Computing, vol. 3, , [12] R. Agrawal, D. Gunopulos, F. Leynman. Mining process models from workflow logs. Proc. Of the 6th International Conference on Extending Database Technology, , [13] G. Greco, A. Guzzo, L. Pntieri, D. Sacca. Minning expressive process models by clustering workflow traces. Proc. Of the 8th DAKDD, [14] W. Van der Aalst and A. Wejters. Process minning: a research agenda. Computers and industry, 53, , [15] E. Silva, J. Zhanh, J.G. Shanahan. Probabilistic workflow mining. Proceeding of the eleventh ACM SIGKDD International conference on Knowledge discovery in data minning. [16] G. Greco, A. Guzzo, H. Manco, D. Sacca. Minning and reasoning on workflows. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17, , [17] Diane J. Cook, Lawarence B. Holder (editors) Minning graph data. Wiley-Interscience, Metodología y Volumen de trabajo del estudiante (2) 5

7 Metodología y Volumen de trabajo Créditos: 3 Horas: 75 VOLUMEN DE TRABAJO ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE PRESENCIALIDAD TRABAJO AUTÓNOMO del alumnado HORAS TOTALES Clase magistral 6 6 Asistencia clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas simuladas) Prácticas de campo (externa) Realización de seminarios Realización de talleres o trabajos grupales Realización de exámenes 2 2 Asistencia a Tutoría Académica-Formativa (presenciales y virtuales) Realización de trabajos teóricos 4 4 Realización de trabajos prácticos Realización de actividades complementarias Estudio preparación clases teóricas 4 4 Estudio preparación clases prácticas 9 9 Preparación de exámenes 6 6 HORAS TOTALES (2) Las filas de este apartado, deberán ser eliminadas en los casos en los que no se realizan estas actividades. 9. Bibliografía / Recursos Bibliografía Básica (3) [1] Wil van der Aalst, Kees van Hee. Workflow management. Models, methods and systems. MIT Press, 2004 [2] Leyna Fisher. Workflow handbook Future Strategies, Inc, [3] Bill Glover, Himanshu Bhath. RFID Essentials. O`Really Media, Inc [4] Klauss Finkerrzeller. RFID Handbook: fundamentals and applications in contactless smart cards and identification, 2nd Edition. Wiley, Además: Documentación y manuales de los sistemas software / hardware usados en la infraestructura de las prácticas. Apuntes, guías de configuración e instalación y material en general realizado por los profesores de la asignatura. Bibliografía Complementaria (4) 5] Amal Graafstra. 11 Cool projects for home, office and entertainment. Wiley, 2006 [6] Feng Zhao, Leonidas Guibas. Wireless sensor networks: an information processing approach. Morgan Kauffman, [7] Holger Karl, Andreas Willing. Protocols and architectures for wireless sensor networks. John Wiley and Sons,

8 [8] R. Agrawal, R. Srikan. Minning sequential patterns. Proceedings of the eleventh international conference on data engineering, 1995, pp [9] H. Mannila, H. Toivonen, A.L. Verkamo. Discovering frequent episodes in sequences. Proceedings of the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Montreal, Canada, 1995, pp [10] Lu, J. Han, L. Fay Stock movement prediction and n-dimensional intertracsactional association rules. Proceedings of the 1998 SIGMOD Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, [11] Sebastian Lühr, Geoff West, Svetha Venkatesh. Recognition of emergent human behaviour in a smart home: a data mining approach. Pervasive and Mobile Computing, vol. 3, , [12] R. Agrawal, D. Gunopulos, F. Leynman. Mining process models from workflow logs. Proc. Of the 6th International Conference on Extending Database Technology, , [13] G. Greco, A. Guzzo, L. Pntieri, D. Sacca. Minning expressive process models by clustering workflow traces. Proc. Of the 8th DAKDD, [14] W. Van der Aalst and A. Wejters. Process minning: a research agenda. Computers and industry, 53, , [15] E. Silva, J. Zhanh, J.G. Shanahan. Probabilistic workflow mining. Proceeding of the eleventh ACM SIGKDD International conference on Knowledge discovery in data minning. [16] G. Greco, A. Guzzo, H. Manco, D. Sacca. Minning and reasoning on workflows. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17, , [17] Diane J. Cook, Lawarence B. Holder (editors) Minning graph data. Wiley-Interscience, Recursos (4) (3) Se recomienda acotar el número de bibliografía. (4) Este apartado podrá ser eliminado en el caso en que el profesorado estime que las características y necesidades de la asignatura no lo hacen necesario. 10. Sistema de Evaluación y Calificación El método de evaluación consta de un conjunto de instrumentos o pruebas objetivas de evaluación, detallados en el cuadro de Estrategia Evaluativa. La característica más relevante es que hay una estrategia diferente para cada uno de los perfiles de alumno para los que está diseñada la asignatura. Además de lo recogido en el cuadro de estrategia evaluativa, el alumno recibirá información concreta sobre las particularidades específicas de cada instrumento de evaluación (tipo y formato de informe, modo de entrega, plazos, etc.) Los instrumentos de evaluación son: la asistencia a clase y la actitud en la misma, proyecto de programación (dividido en dos partes), examen teórico y proyecto de análisis. 1. Los alumnos que realicen una parte del proyecto obtienen el 70% de su nota del resultado de la evaluación de esta prueba. La realización de la otra parte le permitirá que el 30% restante de su nota provenga de este instrumento evaluativo. 2. Los alumnos que no completan un mínimo de ninguna parte del proyecto, pueden realizar el examen y un proyecto de análisis. En este caso, el alumno obtendría el 30% de la nota con el examen y el 40% de la nota con el proyecto. El 30% restante de su nota provendrá de la evaluación de la realización parcial de cualquier parte del proyecto. Recomendaciones 7

9 Pruebas objetivas Trabajos y Proyectos Escalas de actitudes Estrategia Evaluativa TIPO DE PRUEBA (5) COMPETENCIAS CRITERIOS Examen basado en material teórico Perfil programación: Un proyecto consistente en el desarrollo de un software. Este proyecto se divide en dos partes. Perfil gestor: Un estudio de análisis de una solución que integre las tecnologías explicadas. Asistencia y actitud en clase PONDERACIÓN PERFIL PROGRA MACIÓN Sólo una parte hasta el 70%. El total hasta el 100% Puede complem entar hasta un 10% PERFIL GESTOR Puede complem entar la nota de los trabajos prácticos. Hasta un 70% Puede complem entar hasta un 10% (5) Las filas de este apartado, podrá ser eliminadas sólo en el caso en que el profesorado estime que no procede o no realiza estas acciones. 8

10 11. Cronograma/Calendario de la asignatura 1 er Cuatrimestre (6) SEMANA Temas Clases Teóricas Clases Prácticas Tutoría académica formativa Semana 1: Tema 1/2 4h Semana 2: Tema 1/2 4h Semana 3: Tema 1/2 4h Semana 4: Tema 1/2 4h Semana 5: Tema 3 4h Semana 6: 4h Semana 7: Tema 4 2h 2h Nota: La distribución de temas por semana y el número de horas que se ha de deciar a los mismos es orientativo y dependerá de la evolución del grupo y de cada estudiante en particular. 9