La asignatura tiene como objetivo principal proporcionar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para gestionar y analizar volúmenes de datos generados en entornos industriales. 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 la 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 costes 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.
Profesores Titulares
Profesores Docentes
Se recomienda que el estudiante disponga de conocimientos básicos en el uso de hojas de cálculo, especialmente de Excel, incluyendo la manipulación de datos, el uso de fórmulas sencillas y la creación de tablas y gráficos. También es conveniente tener una familiaridad inicial con herramientas de visualización de datos e interpretación de indicadores, ya que estos conceptos facilitarán la comprensión de las técnicas de análisis aplicadas en entornos de fabricación. No obstante, la asignatura proporciona los fundamentos necesarios para desarrollar las competencias requeridas a lo largo del curso.
- 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 diversos departamentos como ingeniería, calidad y mantenimiento.
- Desarrollar la capacidad de tomar decisiones estratégicas y operativas basadas en datos reales, utilizando herramientas de análisis y visualización para extraer información relevante.
- Aplicar principios de Lean Manufacturing en la gestión de datos para identificar y eliminar desperdicios y optimizar procesos industriales, basándose en la explotación eficiente de la información disponible.
- Enfocar la creciente importancia de las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el IoT en la gestión de datos industriales, incluyendo el uso de SQL como herramienta para la extracción y preparación de datos.
Introducción a los sistemas de producción
- Conceptos básicos de la fabricación y de los sistemas productivos industriales
- Diferencias entre sistemas Push y Pull y su impacto en la gestión de flujos
- Introducción a las metodologías Kaizen y Kanban para la mejora continua
KPIs y sistemas de gestión
- Definición y uso de indicadores clave de rendimiento (KPIs) en entornos industriales
- Análisis de la eficiencia global de los equipos (OEE) y el rendimiento total de producción (TEEP)
- Interpretación de datos para la toma de decisiones operativas
Introducción al Lean Manufacturing
- Principios del Lean Manufacturing e identificación de los principales tipos de desperdicio
- Introducción a Six Sigma y al ciclo de mejora DMAIC
- Aplicación de la mejora continua en procesos industriales
Lean Manufacturing, JIT, 5S y planificación de capacidad
- Implementación de la metodología 5S en entornos productivos
- Conceptos de Just-in-Time (JIT) y optimización de flujos
- Análisis de capacidad y planificación mediante RCCP
Fundamentos de SQL
- Estructura básica de las consultas y principios de recuperación de datos
- Agregación, filtrado y agrupación de datos para el análisis
- Conexión de tablas mediante operaciones de joins
- Uso de funciones de ventana (window functions) para análisis avanzado de datos
La asignatura combina sesiones teóricas con actividades prácticas orientadas a la aplicación de los contenidos en contextos reales de la industria manufacturera. Las clases se basan en la explicación de conceptos clave, acompañada de la resolución de casos prácticos y ejercicios guiados que favorecen el aprendizaje progresivo. De forma recurrente, se utilizará SQL para la extracción, consulta y preparación de datos, complementando el análisis con hojas de cálculo y herramientas de visualización. Se fomenta el trabajo con ejemplos basados en situaciones empresariales reales, así como la participación activa del estudiante en dinámicas individuales y grupales para consolidar los conocimientos y competencias de la asignatura.
- Participación en clase: 25%
- Casos de negocio: 25%
- Cuestionarios teóricos: 10%
- Examen parcial: 20%
- Examen final: 20%
La evaluación de la asignatura se basa en la consecución de los resultados de aprendizaje definidos, valorando tanto la comprensión de los conceptos teóricos como la capacidad de aplicarlos a situaciones reales del ámbito de la manufactura. Se tendrán en cuenta la calidad de los análisis realizados, la interpretación de datos, la resolución de problemas, la capacidad de tomar decisiones basadas en evidencias y la comunicación efectiva de los resultados mediante herramientas de visualización. El estudiante deberá demostrar un uso adecuado de las técnicas y herramientas trabajadas a lo largo del curso, así como una participación activa en las actividades individuales y colaborativas propuestas.
- 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"
- 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"