Tratamiento, Almacenaje, Validación de Datos y Gestión Automatizada de la Producción

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1 Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: ETSEIAT - Escuela Técnica Superior de Ingenierías Industrial y Aeronáutica de Terrassa ESAII - Departamento de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática Industrial MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS AUTOMÁTICOS Y ELECTRÓNICA INDUSTRIAL (Plan 2012). (Unidad docente Optativa) 5 Idiomas docencia: Castellano Profesorado Responsable: Otros: JUAN CARLOS HERNANDEZ PALACIN RITA MARIA PLANAS, VICENC PUIG, JOSEBA QUEVEDO, JAUME FIGUERAS Competencias de la titulación a las cuales contribuye la asignatura Específicas: 1. Capacidad para investigar, analizar, diseñar, implementar y evaluar tanto el modelo de planta como la información necesaria y el flujo de la misma, de forma que permitan una gestión de la producción global, optimizando así cualquier tipo de recurso necesario dentro del entorno productivo y bajo estándares actuales como ISA88, ISA95 o ISA Identificar, seleccionar, diseñar e implementar soluciones basadas en Sistemas de Información y aplicar algoritmos de tratamiento y validación de datos en sistemas con diferentes niveles de automatización. Transversales: 2. USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE INFORMACIÓN: Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de la especialidad y valorar de forma crítica los resultados de esta gestión. 4. TRABAJO EN EQUIPO: Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro más, o realizando tareas de dirección con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles. 6. APRENDIZAJE AUTÓNOMO: Detectar deficiencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar este conocimiento. 3. COMUNICACIÓN EFICAZ ORAL Y ESCRITA: Comunicarse de forma oral y escrita con otras personas sobre los resultados del aprendizaje, de la elaboración del pensamiento y de la toma de decisiones; participar en debates sobre temas de la propia especialidad. Metodologías docentes La metodologia docente se encuentra dividida en tres acciones formativas: - Las clases de teoria, cuya misión será la exposición de forma sistemática y ordenada de los modulos en los que esta dividido el programa de la asignatura. En estas clases teoricas, se introduciran los conceptos necesarios para poder facilitar el aprendizaje de la asignatura, a la vez que se realizaran algunos ejemplos encaminados a desarrollar la capacidad de analisis y la creatividad del estudiante frente a situaciones nuevas. - Las clases de practicas de laboratorio, tiene como objetivos fundamentales que los estudiantes adquieran las habilidades propias de los métodos de la investigación científica, amplíen, profundicen, consoliden, realicen, y comprueben los fundamentos teóricos de la asignatura mediante la experimentación. - Trabajo de desarrollo en grupo, cuya mision es la de desarrollar valores en los estudiantes, como la capacidad de lliderazgo, a la vez que se desarrollar la capacidad de respeto de las opiniones de los distintos miembros del grupo. Objetivos de aprendizaje de la asignatura 1 / 7

2 Los objetivos prioritarios que esta asignatura tratara de alcanzar son: - Adquirir los conceptos y principios involucrados en la Gestión de lineas de Producción altamente automatizadas. - Escoger el método de organización de la información mas adecuado, así como diseñar el acceso y tratamiento a esa información. - Conocer los componentes y herramientas industriales que permiten la gestión automatizada de la producción, y el tratamiento y almacenaje de información. - Saber analizar y valorar las mejoras aportadas por la introducción de nuevas tecnologías en los entornos de gestión de la producción altamente automatizados. - Aprender a definir, estructurar y validar la integridad de la informacion utilizandola dentro de un entorno altamente automatizado, dependiendo siempre del nivel de la pirámide CIM implementado. - Adquirir los criterios necesarios para analizar y diseñar la estrategia de implantación de la Gestión automatizada dentro de cada tipología de empresa. - Diseñar nuevas estrategias de gestión y planificación de la producción con el proposito de optimizar la utilización de los recursos y reducir los costes de producción. - Desarrollar el Pensamiento Crítico en los estudiantes, de forma que sean capaces de analizar y cuestionar sus propias decisiones. - Desarrollar el Pensamiento Crítico en los estudiantes, de forma que sean capaces de analizar y cuestionar sus propias decisiones. - Fomentar el entusiasmo por un aprendizaje continuo. Horas totales de dedicación del estudiantado Dedicación total: 125h Grupo grande/teoría: 31h 24.80% Grupo pequeño/laboratorio: 14h 11.20% Aprendizaje autónomo: 80h 64.00% 2 / 7

3 Contenidos - MODULO 1 SISTEMAS MES (Manufacturing Excution Systems) Dedicación: 66h Grupo grande/teoría: 18h Grupo pequeño/laboratorio: 7h Aprendizaje autónomo: 41h - Introducción a los Sistemas MES: Modelos de datos ISA95 y su relación con el modelo MES -Integración MES: Conectividad MES-ERP. Conectividad MES Planta - Los sistemas MES como herramientas de toma de decisiones - Evolución de la arquitectura MES - Evolución del modelo MES: del modelo MES de funciones Core al MES Colaborativo - Estudio de algunas funciones de un sistema MES: Disptaching, Control de calidad, Indicadores de rendimiento KPI. -Tendencias futuras SOA-MES Actividades vinculadas: Actividad 1 Actividad 2 Actividad 3 Actividad 4 - MODULO 2 TRATAMIENTO, VALIDACION Y ALMACENAJE DE DATOS Dedicación: 27h Grupo grande/teoría: 6h Grupo pequeño/laboratorio: 3h Aprendizaje autónomo: 18h - Procesos de tratamiento de datos - Métodos de validación de datos - Técnicas de reconstrucción de datos. Actividades vinculadas: - Actividad 1 - Actividad 2 - Actividad 3 - Actividad 4 3 / 7

4 - MODULO 3 ALMACENES DE DATOS Dedicación: 32h Grupo grande/teoría: 7h Grupo mediano/prácticas: 4h Aprendizaje autónomo: 21h - Introduccion a los almacenes de datos - Diseño de un almacén de datos - Modelo conceptual y lógico de un almacén de datos - Relación de los almacenes de datos con el Client Relationship Management ( CRM): Bussiness Intelligence (BI) Actividades vinculadas: _ Actvidad 1 - Actividad 2 - Actividad 3 -Actividad 4 4 / 7

5 Planificación de actividades ACTIVIDAD 1: CLASE DE TEORIA Dedicación: 52h Grupo grande/teoría: 22h Aprendizaje autónomo: 30h El método por el que se ha optado se basa en la modalidad de clases de tipo magistral de tipo expositiva y participativa, para ello se introducirán algunos elementos, tales como ejemplos propuestos que contribuye a la dinamización de las clases y que fomenten la particpación activa del alumno. Pizarrra, transparencias, videos. En el caso de transparencias estas estaran disponibles en ATENEA. Bibliografia general de la asignatura. Esta actividad se evaluará mediante un examen escrito de la asignatura Los objetivos que se desean obtener con el desarrollo de esta actividad son los siguientes: - Promover el conocimiento por compresión. - Desarrollar el pensamiento crítico del estudiante. - Crear la necesidad de seguir aprendiendo. - Fomentar el estudio de las nuevas tecnologias. - Crear un ambiente de trabajo personal y cooperativo entre los alumnos. - Que el alumno asuma la resposabilidad y protagonismo del aprendizaje. ACTIVIDAD 2: EXAMEN TEORICO Dedicación: 13h Grupo grande/teoría: 3h Aprendizaje autónomo: 10h Para la evaluación de la adquisición de los conocimientos teoricos, se ha optado por un examen escrito, identico para todos los alumnos. Debido a la amplitud de temas concentrados por la asignatura, el examen se diseñara de forma que contenga preguntas de respuesta corta, y problemas de rapida resolución. Enunciado del examen Resolucion del examen en la misma hoja del enunciado Mostrar el nivel de conocimientos adquiridos en la ACTIVIDAD 1 ACTIVIDAD 3: PRACTICAS DE LABORATORIO Dedicación: 28h Grupo pequeño/laboratorio: 14h Aprendizaje autónomo: 14h 5 / 7

6 Los grupos de trabajo estarán compuestos por dos estudiantes. Se realizarán tres practicas de laboratorio sobre los modulos 1, 2,3, en las que se pondrá de manifiesto los conocimientos, la idoneidad de las soluciones propuestas por cada grupo de estudiantes, así como el manejo del software utilizado. Enunciados de practicas. Pautas para la realización de las practicas Software necesario para realizar las practicas en el laboratorio. Documentación de apoyo (libros y manuales) si estos fueran necesarios para la realización de la practica. Cada grupo de estudiantes que forman el grupo de practicas de laboratorio debe de entregar, para cada una de las practicas: - Un fichero en formato word, donde se recoja de la forma mas didactica y concisa posible, las respuestas a la cuestiones que se demanden en el enunciado de la practica. - Cada una de las memoria de las practicas debera de ir acompañadas de cuantos programas de usuario se hayan realizado para resolver la practica propuesta, asi como un documento en formato word donde se especificará de forma clara los condicionamientos de instalación que deban de producirse para que las soluciones informaticas entregadas puedan ser evaluadoas sin dificultad. Finalmente, indicar que el tipo de evaluacion de practicas de laboratorio es del tipo de evaluación continua, teniendose en cuenta la actividad, el grado de implicación en la resolucion de la practica y la asistencia que cada estudiante ponga de manifiesto durante el desarrollo de esta actividad. - Un fichero en f Las practicas de esta asignatura se centrarán en: - Desarrollar una de las funciones del modelo MES integrandola dentro de un sistema productivo de laboratorio. - Realizar el tratamiento, validacion y reconstruccion o de datos propuesto - Confeccionar un almacén de datos de forma que la organización de datos dentro de este permita la toma de deciones dentro de un proceso productivo de laboratorio. ACTIVIDAD 4: TRABAJO EN GRUPO Dedicación: 32h Grupo grande/teoría: 6h Aprendizaje autónomo: 26h El trabajo propuesto a cada grupo de dos estudiantes, estará relacionado con los temas de integración, tratamiento, validación, reconstruccion y almacenaje de información, y la integracion de la misma, dentro de un proceso productivo gestionado por un sistema MES. Para ello, se desarrollaran cuantas funciones e indicadores sean precisos con el fin de alcanzar los objetivos planteados en el trabajo propuesto. Cada grupo de estudiantes dispondra en ATENEA del enunciado del problema propuesto, asi como las directrices que se seguirán en la evaluación del mismo. Una memoria del trabajo realizado de aproximadamente 50 paginas en formtato de archivo word. La memoria deberá recoger de forma didáctica y concisa los resultados del trabajo/ estudio solicitado. 6 / 7

7 Fomentar el trabajo en equipo, el auto aprendizaje y desarrollar las capacidades de comunicación escrita. Sistema de calificación La nota final del curso depende de tres actos evaluativos: - Actividad 2 examen teorico de la asignatura 40% - Actividad 3 evaluacion de las practicas de laboratorio 40% - Actividad 4 evaluacion del trabajo de desarrollo en grupo 20% Normas de realización de las actividades La Actividad 2 es individual La Actividad 3 se realizara en grupos de 2 estudiantes, su evaluacion sera presencial en el laboratorio La Actividad 4 se realizara en grupos de 2 personas Bibliografía Básica: Hannam, Roger G. Computer integrated manufacturing: from concepts to realisation. Harlow: Addison-Wesley, ISBN Rembold, U.; Nnaji, B.O.; Storr, A. Computer integrated manufacturing and egineering. Wokingham: Addison-Wesley, ISBN Groover, Mikell P. Automation, production systems and computer-integrated manufacturing. 3rd ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, ISBN Krajewski, L.J.; Ritzman, L.P. Operations management: strategy and analysis. 5th ed. Reading: Addison-Wesley, ISBN McClellan, Michael. Applying manufacturing execution systems. Boca Raton: St. Lucie Press, ISBN / 7

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