Curso piloto del Proyecto EAGLE: IoT y Sistemas Inteligentes en la Industria 4.0

Formación gratuita en competencias digitales avanzadas para trabajadores y directivos de pymes europeas

Socio del proyecto: Universidad de Burgos
Facultad/Departamento: Digitalización
Código del curso:		Título del curso: IoT y sistemas inteligentes en la Industria 4.0
Formato: combinado
Carga lectiva: 30 horas (16 horas lectivas presenciales y 14 horas de trabajo autónomo)
Número de créditos ECTS concedidos / Tipo de certificación: 1 ECTS / Especialización
Requisitos para completar el curso: Evaluación continua (20%): A lo largo del curso se realizarán varios cuestionarios para controlar el progreso del aprendizaje del alumno. Evaluación final (80%): Incluirá la evaluación de la tarea CBL, un proyecto que recoge todos los contenidos del curso donde el alumno deberá demostrar la adquisición de las habilidades y competencias previstas. Para aprobar el curso y obtener un certificado se requiere un mínimo de 50 puntos sobre 100.
Destinatarios: Primarios: Empleados de PYME del ámbito de la industria Otros: Estudiantes de grado y postgrado de áreas técnicas, técnicos de la industria, empleados de institutos de investigación, etc.
Resultados del aprendizaje: El curso utilizará métodos de aprendizaje interactivos y semipresenciales, introduciendo recursos multimedia complementarios para mejorar la impartición general del curso. Al finalizar el curso, el participante: Conocerá la arquitectura de los sistemas embebidos y sus interfaces. Conocer el funcionamiento de los protocolos de comunicación IoT más relevantes (Ethernet, LoRaWAN, NB-IoT, WiFi, BLE). Conocer las diferentes arquitecturas existentes en los sistemas IoT y la función de cada componente. Conocer las capacidades de procesamiento de los sistemas embebidos. Saber cómo gestionar los problemas relacionados con la energía en los sistemas embebidos.
Estructura y programa del curso: El curso se centrará predominantemente en aplicaciones prácticas, ofreciendo a los estudiantes experiencia práctica a través de ejemplos de casos del mundo real y ejercicios interactivos. Este enfoque permite a los estudiantes reforzar su comprensión de los conceptos introducidos mediante la participación activa en escenarios prácticos. Las horas que figuran a continuación se indican entre paréntesis (trabajo presencial/autónomo). Conceptos transversales (2h/1h): Programación en C. La programación de dispositivos IoT requiere conocimientos de programación, concretamente la mayoría de los sistemas embebidos se programan en lenguaje C. Electrónica básica. Los alumnos aprenderán conceptos básicos relacionados con la electrónica, ya que todas las placas IoT dependen de componentes electrónicos, como sensores y actuadores, por ejemplo. Comunicaciones de red: conceptos generales y aspectos específicos relacionados con la industria. Las comunicaciones IoT son un tipo de comunicación muy específico y el conocimiento básico sobre su funcionamiento es esencial para comprender plenamente los sistemas IoT. Procesamiento de datos. Los datos recopilados por los sistemas IoT deben explotarse para obtener información útil de ellos. Este curso abarca temas generales sobre el procesamiento de datos que pueden extrapolarse fácilmente a otras áreas. Contenido principal (4h/2h): Sistemas embebidos y sistemas IoT: concepto y arquitecturas. Se tratarán los aspectos básicos de ambos temas, con un mayor detalle en cómo operan y qué componentes son necesarios para su correcto funcionamiento. Tecnologías IoT aplicadas a la industria. Centrado en qué subconjunto de tecnologías IoT son las más adecuadas para el área industrial en contraste con las tecnologías IoT enfocadas al hogar. Protocolos de comunicación en IoT. Estudio en profundidad de los protocolos IoT más relevantes (como LoRaWAN, NB-IoT, WiFi, BLE, etc.), sus propiedades y funcionamiento en relación con la industria 4.0. Contenido experto (6h/3h): Cómo ser capaz de elegir la tecnología IoT más adecuada en función del caso de uso concreto. Tener en cuenta todas las características requeridas en un caso de uso para seleccionar los protocolos y dispositivos más adecuados para este propósito. Edge computing en el contexto de IoT (Inteligencia Artificial + IoT). Fundamentos de la gestión de la energía en sistemas embebidos. Modulo CBL (2h/8h): Los estudiantes recibirán como tarea un escenario práctico de IoT. Por ejemplo, los estudiantes deben ser capaces de elegir la tecnología y los protocolos más adecuados para resolver el reto propuesto en un escenario típico de IoT y también desplegar la solución diseñada. Se podrían mejorar las actividades avanzadas opcionales para estudiantes avanzados con áreas de interés especiales. Reflexión guiada y feedback (2h/0h): Se proporcionará feedback sobre los cuestionarios y el trabajo diario. Además, se supervisará el proceso de aprendizaje, incluyendo horas de oficina con los estudiantes a demanda y siguiendo su progreso en la resolución de la tarea CBL, de esta forma el curso puede adaptarse y mejorar en función de la evolución de las necesidades y experiencias de los estudiantes.
Referencias: B. Chaudhari, M. Zennaro, (eds.) LPWAN Technologies for IoT and M2M Applications. Academic Press, 2020 Q. F. Hassan, Internet of Things A to Z: Technologies and Applications. Wiley-IEEE Press, 2018. A. Gilchrist, Industry 4.0: The Industrial Internet of Things. Berkeley, CA, USA: Apress, 2016. A. Bahga & V. Madisetti, Internet of Things: A hands-on approach. Hyderabad, India: Universities Press, 2017. E. A. Lee and S. A. Seshia. Introduction to Embedded Systems – A Cyber-Physical Systems Approach. Second Edition, MIT Press, 2017. E. White. Making Embedded Systems. O’Reilly Media, Inc, 2011.
Competencia lingüística requerida: Español con debida necesidad de conocimientos de inglés básico para lectura de documentación técnica.
Tabla de evaluación: Para garantizar una calificación justa, es útil proporcionar rúbricas claras y detalladas para las evaluaciones.
A	B		C	D	E	FX
90-100%	80-89.9%		70-79.9%	60-69.9%	50-59.9%	0-49.9%
Profesores: Rubén Ruiz González / Carlos Cambra Baseca / Alejandro Merino Gómez