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Presentación
El máster en IA para el Diseño y Fabricación Inteligente (Industria 4.0) te sumerge en el emocionante mundo de la transformación digital del sector industrial, un ámbito que está en pleno auge y con una creciente demanda laboral. Aprenderás a implementar inteligencia artificial para optimizar el diseño automatizado de productos y mejorar el control de calidad con visión artificial. Este máster te preparará para enfrentar los desafíos del mantenimiento predictivo utilizando modelos de aprendizaje automático, así como para trabajar con robótica colaborativa en entornos inteligentes. Además, adquirirás habilidades en la gestión inteligente de la cadena de suministro y en la protección de datos en sistemas conectados, esenciales para garantizar la ciberseguridad.
Para qué te prepara
Con el máster en IA para el Diseño y Fabricación Inteligente (Industria 4.0, te prepararás para integrar la inteligencia artificial en entornos industriales. Podrás diseñar productos utilizando algoritmos inteligentes, aplicar visión artificial para mejorar el control de calidad y ensamblaje, y emplear modelos de aprendizaje automático para implementar mantenimiento predictivo. También podrás asegurar la ciberseguridad en sistemas.



Objetivos
  • Comprender conceptos básicos de IA aplicada a entornos industriales.
  • Diseñar productos usando algoritmos inteligentes automatizados.
  • Implementar visión artificial para control de calidad eficaz.
  • Utilizar modelos predictivos para mantenimiento industrial preventivo.
  • Integrar robótica colaborativa en procesos productivos inteligentes.
  • Optimizar procesos industriales usando técnicas avanzadas de IA.
  • Aplicar gemelos digitales para simulación y mejora continua.



A quién va dirigido
El máster en IA para el Diseño y Fabricación Inteligente (Industria 4.0) está dirigido a todo aquel interesado del sector industrial que desee ampliar sus conocimientos en áreas como la visión artificial para el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la robótica colaborativa. Es ideal para quienes buscan integrar inteligencia artificial en procesos industriales.



Salidas Profesionales
Las principales salidas profesionales de este máster en IA para el Diseño y Fabricación Inteligente (Industria 4.0) son en áreas como la automatización con algoritmos inteligentes, visión artificial para control de calidad y análisis de procesos industriales optimizados por IA entre otros. Este máster integra soluciones basadas en inteligencia artificial.



Metodología
Aprendizaje 100% online
Campus virtual
Equipo docente especializado
Centro del estudiante
Temario
  1. De las primeras máquinas al presente: un viaje por las revoluciones industriales
  2. ¿Qué es realmente la Industria 4.0?
  3. La lógica profunda de la Industria 4.0: del dato a la decisión
  4. Impacto en los modelos productivos y organizativos
  1. ¿Qué se entiende por Inteligencia Artificial en la industria?
  2. Tipos de Inteligencia Artificial aplicados a la industria
  3. Aplicaciones reales de la IA en entornos industriales
  4. Retos y barreras para la adopción de IA
  1. El papel central de los datos en la industria moderna
  2. ¿Qué son exactamente los datos industriales?
  3. Tipos de datos industriales: una fábrica llena de información
  4. Captura de datos industriales: cómo se obtiene la información
  5. El valor estratégico del dato industrial
  6. La fábrica como un organismo que habla
  1. ¿Por qué la industria necesita algoritmos?
  2. Modelos de regresión: cuando la fábrica habla en números
  3. Modelos de clasificación: decidir entre opciones
  4. Árboles de decisión y Random Forest: la IA que piensa como un técnico
  5. Redes neuronales: cuando el problema es demasiado complejo para reglas simples
  6. Modelos de series temporales: entender el tiempo
  7. Detección de anomalías: encontrar lo raro antes de que sea un problema
  1. Sensores: los sentidos de la fábrica
  2. Actuadores: las manos de la fábrica
  3. Redes industriales: el sistema nervioso de la fábrica
  4. Cuando todo se conecta: la fábrica empieza a hablar
  5. El valor humano del IoT industrial
  1. De la automatización clásica a la automatización inteligente
  2. ¿Qué significa automatizar con datos?
  3. El papel de los modelos en la automatización inteligente
  4. Cuando todo se conecta: la fábrica empieza a hablar
  5. Ejemplos de automatización basada en datos
  1. Qué es la inteligencia operacional y por qué es clave en una fábrica moderna
  2. De los datos a la decisión: el camino real
  3. Decisiones estratégicas: lo que define el futuro de la planta
  4. Cómo la inteligencia operacional transforma la fábrica
  5. Ejemplos de inteligencia operacional
  1. ¿Qué es un cuello de botella?
  2. Cómo identifica cuellos de botella la IA
  3. Tipos de cuellos de botella que la IA detecta mejor
  4. Señales típicas de un cuello de botella y cómo la IA las interpreta
  5. El impacto humano: menos suposiciones, más certezas
  1. ¿Qué significa secuenciar y planificar tareas
  2. ¿Por qué la IA es tan útil en secuenciación y planificación?
  3. Tipos de cuellos de botella que la IA detecta mejor
  4. Señales típicas de un cuello de botella y cómo la IA las interpreta
  5. Cómo integrar los algoritmos de IA en la operación diaria
  1. ¿Qué significa predecir el tiempo de ciclo?
  2. ¿Por qué la predicción es tan poderosa para reducir tiempos de ciclo?
  3. Qué factores influyen realmente en el tiempo de ciclo
  4. Cómo la IA reduce el tiempo de ciclo en la práctica
  5. Cómo medir el impacto real de la predicción en la reducción del tiempo de ciclo
  6. El impacto humano: menos presión, más control
  1. ¿Qué significa analizar la eficiencia energética con IA?
  2. Cómo los modelos inteligentes detectan ineficiencias invisibles
  3. Predicción del consumo: anticipar para ahorrar
  4. Optimización energética: decisiones que reducen consumo sin afectar la producción
  5. Cómo medir el impacto real de la optimización energética con IA
  6. El impacto humano: menos incertidumbre, más control
  1. ¿Qué es el control adaptativo y por qué es necesario?
  2. ¿Cómo funciona un sistema de control adaptativo basado en IA?
  3. ¿Qué procesos se benefician más del control adaptativo?
  4. ¿Qué decisiones puede tomar un sistema adaptativo?
  5. El impacto humano: menos correcciones, más confianza
  1. ¿Qué significa analizar la productividad con datos?
  2. Indicadores clave para medir la productividad
  3. Cómo la IA potencia el análisis de productividad
  4. Requisitos para implementar análisis de productividad basado en datos
  5. Errores comunes al implementar análisis de productividad
  6. Cómo empezar: pasos prácticos para una fábrica real
  7. El papel del liderazgo en una fábrica guiada por datos
  8. Casos reales y aprendizajes prácticos en fábricas que ya trabajan con datos
  1. Importancia de trabajar con datos reales
  2. Qué datos son realmente importantes para medir la productividad
  3. Cómo la IA detecta patrones que afectan a la productividad
  4. Cómo la IA convierte datos en decisiones
  5. El impacto humano: menos presión, más claridad
  6. Cómo medir la productividad basada en datos
Titulación
Titulación de Máster de Formación Permanente en IA para el Diseño y Fabricación Inteligente (Industria 4.0) con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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