Grado en Business Intelligence y Data Analytics

Lidera la transformación de las empresas mediante el uso y el análisis de datos.

Data Applications in Manufacturing

Descripción
La asignatura de Aplicaciones de Datos en el Sector Industrial tiene como tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda de cómo los datos pueden ser utilizados para mejorar procesos industriales, reducir costos, y fomentar la innovación. En la era digital actual, la tecnología está transformando todos los aspectos de la industria. La capacidad de recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos es fundamental para mantener la competitividad y eficiencia en el sector industrial. La adopción de tecnologías avanzadas, como el Internet de las Cosas (IoT), Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y el Lean Manufacturing, está permitiendo a las empresas industriales mejorar sus procesos de producción, reducir costos y aumentar la calidad de sus productos. Se busca capacitar a los alumnos en la utilización de técnicas y herramientas avanzadas para la recopilación, almacenamiento, procesamiento y visualización de datos, con el fin de optimizar procesos industriales y mejorar la toma de decisiones. Esta asignatura es fundamental para aquellos estudiantes que buscan desarrollar una carrera en el ámbito de la industria 4.0, donde la gestión eficiente de datos es clave para la innovación y la competitividad.
Tipo asignatura
Optativa
Semestre
Primero
Créditos
5.00

Profesores Docentes

Conocimientos previos
Objetivos

- Comprender los conceptos básicos y avanzados de la gestión de datos en entornos industriales
- Desarrollar soluciones prácticas y estratégicas para optimizar procesos industriales específicos, incluyendo procesos de varios departamentos: ingeniería, calidad, mantenimiento…
- Desarrollar la capacidad de tomar decisiones estratégicas y operativas basadas en datos reales.
- Aplicar principios de Lean Manufacturing en la gestión de datos para identificar, eliminar desperdicios y optimizar procesos industriales.
- Enfatizar la creciente importancia de las tecnologías emergentes como inteligencia artificial/ IoT en la gestión de datos industriales.

Contenidos

1. Fundamentos de la aplicación de datos en la industria
2. Introducción a los sistemas de producción
a. Sistemas de Planificación y Control de la Producción
b. El proceso de producción -> Caso 1: Equilibrio de líneas: definir una mejor secuencia de operaciones (eficiencia)
3. Introducción a los sistemas de producción: Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
a. KPIs -> Caso 2: Analizar datos y definir los KPIs correctos. Comprender el significado y definir acciones para mejorarlo
4. Lean Manufacturing:
a. Introducción
b. Sistemas Pull -> Caso 3: Kanban, ConWIP vs POLCA. Comparar sistemas pull y calcular el número de tarjetas Kanban
c. Justo a tiempo
d. 5s -> Caso 4: Toyota como un fabricante conocido y exitoso
e. Kaizen y A3
f. PDCA y herramientas de calidad -> Caso 5: Problema de calidad y crear análisis de 5 por qué
g. VSM (Mapeo de Flujo de Valor) -> Caso 6: Ejemplo real de VSM
5. Soluciones de IoT para la industria manufacturera -> Caso 7: Aplicaciones de IA/Implementación de IoT en manufactura
6. Importancia de los Dispositivos IIoT (Internet Industrial de las Cosas
Junto a los casos y las diapositivas de presentación abordados durante las sesiones de clase, el instructor proporcionará intermitentemente a los estudiantes lecturas adicionales. Las lecturas o asignaciones adicionales se distribuirán durante las reuniones de clase, y también se podría asignar a los estudiantes la tarea de buscar lecturas específicas en las bases de datos de la biblioteca.

Metodología

1.Discusión Activa de Estudios de Caso:
- Los casos seleccionados están estrechamente alineados con el contenido de la asignatura y muestran la práctica de los conceptos teóricos.
- Se espera que los estudiantes no solo lean y se preparen a fondo, sino que también participen activamente en las discusiones de clase.
- Más allá de la preparación, los estudiantes deben contribuir con intervenciones en las sesiones de grupo.
- Es crucial subrayar que el proceso de aprendizaje del método de casos requiere una participación activa y una discusión profunda.

2. Intercambio de Ideas y Desarrollo del Pensamiento Crítico:
- El objetivo principal es presentar y discutir de manera colectiva los marcos conceptuales y las herramientas fundamentales del curso.
- Se facilitará el proceso de discusión, destacando los conceptos y lecciones clave.
- Sin embargo, cada estudiante es responsable individualmente de formular su propia síntesis, basándose en las lecturas conceptuales, la asistencia a clase, la participación activa y las discusiones de clase.
- Para seguir eficazmente el curso, los estudiantes deben leer y preparar las lecturas asignadas antes de cada clase.
- El contenido del curso está estructurado secuencialmente, con cada sesión sirviendo como base para la siguiente. Por lo tanto, una preparación minuciosa y la asistencia a clase son cruciales para una comprensión global.

Evaluación

Tu nota final estará compuesta por tres partes:
1.Participación en clase: 30%.
2. 2 Proyectos de grupo: 25% cada uno, totalizando el 50.
3. Examen parcial: 20%.
Las fechas de entrega para las asignaciones individuales y de grupo se discutirán, y no respetarlas resultará en una deducción de porcentaje. Este curso requiere que los estudiantes entreguen una copia impresa de su trabajo durante la sesión indicada. Las asignaciones evaluarán los resultados del curso, incluyendo habilidades analíticas, comprensión de la teoría y las funciones de gestión, así como su aplicación a casos prácticos. También se tendrá en cuenta el estilo de lenguaje adecuado (académico) y el formato.
Proyectos de Grupo:
Se espera que los estudiantes trabajen en dos proyectos de grupo. Para los proyectos, los estudiantes deberán reunirse en grupos de 3 personas y presentarán un proyecto basado en datos reales de una empresa multinacional que abarcará todos los conceptos y metodologías explicados en clase. El objetivo es simular un proyecto real que pueda aproximarse como primera experiencia real en el mundo industrial.

Criterios evaluación
Bibliografía básica

- Eliyahu M.Goldratt, "The Goal: A Process of Ongoing Improvement"
- Eric Ries, "The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses"
- Alasdair Gilchrist, "Industry 4.0: The Industrial Internet of Things"
- Michael R.Bartolacci, "The Smart Factory: Responsive, Adaptive, Connected Manufacturing"
- Jefrey K.Liker, "The Toyota Way"

Material complementario