Tecnologías de la Información y de la Comunicación Industriales II
GUÍA DOCENTE Curso 2022-23
Titulación: | Máster Universitario en Ingeniería Industrial | 852M |
Asignatura: | Tecnologías de la Información y de la Comunicación Industriales II | 5072 |
Materia: | Tecnologías de la Información y de la Comunicación Industriales |
Módulo: | Optativo |
Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial | Carácter: | Optativa |
Curso: | 2 | Créditos ECTS: | 6,00 | Duración: | Semestral (Primer Semestre) |
Horas presenciales: | 60,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 90,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
INGENIERÍA MECÁNICA | R110 |
Dirección: | C/ San José de Calasanz, 31 | Código postal: | 26004 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299526 | Fax: | 941299794 | Correo electrónico: | dpto.dim@unirioja.es |
Profesorado previsto
Profesor: | Martínez De Pisón Ascacibar, Fco.Javier | Responsable de la asignatura |
Teléfono: | 941299232 | Correo electrónico: | fjmartin@unirioja.es |
Despacho: | 113 | Edificio: | DEPARTAMENTAL | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
· Integración de sistemas de procesamiento de información y comunicación en los procesos de fabricación.
· Análisis de requerimientos del interfaz. Tipos de interacción hombre máquina. Aplicaciones industrialescon entornos virtuales de interacción.
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Recomendados para poder superar la asignatura.
Conocimientos generales de Estadística y Métodos algorítmicos en Matemáticas
Competencias
Competencias generales
CG12 - Disponer del conocimiento, comprensión y capacidad para aplicar la legislación necesaria en el ejercicio de la profesión de Ingeniero Industrial.
CGIT01 - Resolver problemas en el ámbito de la Ingeniería Industrial.
CGIT02 - Tomar de decisiones en la planificación, desarrollo y ejecución de un proyecto de ingeniería industrial.
CGIP01 - Trabajar en equipo asumiendo los distintos roles que pueden asignarse a un Ingeniero Industrial.
CGIP02 - Desarrollar las habilidades interpersonales necesarias para el desempeño de la profesión de Ingeniero Industrial.
CG02 - Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares en el ámbito de la ingeniería industrial.
CG05 - Saber comunicar, en el ámbito de la ingeniería industrial, las conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CG06 - Haber desarrollado la autonomía suficiente para realizar investigación, desarrollo e innovación en productos, procesos y métodos de la ingeniería industrial.
CG07 - Ser capaces de asumir la responsabilidad de su propio desarrollo profesional y de su especialización en el ámbito de la ingeniería industrial y poseer las habilidades de aprendizaje que permitan continuar estudiando de un modo autodirigido o autónomo.
CG08 - Proyectar, calcular y diseñar productos, procesos, instalaciones y plantas.
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la
aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias específicas
Resultados del aprendizaje
El alumno:
• Conocerá diferentes alternativas hardware y aplicaciones software específicas mediante las cuales desarrollar interfaces hombre máquina especializados.
• Estará capacitado para integrar en los procesos industriales, equipos y sistemas electrónicos interconectados mediante estándares de comunicación industrial, que permitan su control y monitorización.
Temario
TEMA 1: INTRODUCCIÓN Al USO DE TIC EN GESTIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS
Lección 1. Información y conocimiento. Importancia de las TIC en la empresa actual. Conceptos básicos sobre Industria 4.0, Big Data, Bussiness Intelligence, Knowledge Management, Data Mining, Decision Suppport Systems, etc.
Lección 2. Introducción a las herramientas TIC para la gestión de procesos industriales y empresariales.
TEMA 2. SISTEMAS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO PARA LA TOMA DE DECISIONES
Lección 3. La Ingeniería del Conocimiento. Sistemas de gestión del conocimiento y de apoyo a la toma de decisiones.
Lección 4. Técnicas y metodologías de extracción del conocimiento. Modelos predictivos y descriptivos. Desarrollo y evaluación de modelos basados en conocimiento para la toma de decisiones.
Lección 5. Diseño e implementación de interfaces de apoyo a la toma de decisiones. Estudio y desarrollo de casos prácticos.
Lección 6. Diseño e implementación de interfaces de gestión del conocimiento. Estudio y desarrollo de casos prácticos.
PROGRAMA DE PRÁCTICAS
Proyecto 1. Desarrollo y evaluación de modelos de regresión lineal. Aplicación a sistemas de análisis de datos medioambientales.
Proyecto 2. Diseño de sistemas de apoyo a la decisión básicos y avanzados con modelos de regresión. Aplicación a casos reales de Industria 4.0.
Proyecto 3. Descubrimiento de Conocimiento con Modelos Descriptivos. Aplicación a casos reales de Industria 4.0.
Proyecto 4. Diseño de sistemas de apoyo a la decisión básicos y avanzados mediante modelos de clasificación. Aplicación en procesos de Business Intelligence.
Proyecto 5: Extracción del Conocimiento en Proyectos de Ciencia de Datos.
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | Ingeniería del conocimiento : aspectos metodológicos. Amparo Alonso et al. Pearson Educacion, Prentice Hall. Madrid, 2004. Absys Biba |
Básica | Introducción a la minería de datos. José Hernández Orallo, Mª José Ramírez Quintana, Cèsar Ferri Ramírez. Editorial Pearson, 2004 Absys Biba |
Básica | Data mining : practical machine learning tools and techniques / Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall-- 3rd ed-- Amsterdan : Elsevier, 201 Absys Biba |
Complementaria | Kuhn, Max.Applied predictive modeling / Max Kuhn, Kjell Johnson.Editorial:New York, Springer, 2013. Absys Biba |
Complementaria | Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. An introduction to statistical learning (with applications in R), Springer, 2013. |
Recursos en Internet |
Documentación de la asignatura: transparencias, apuntes, ejercicios, manuales, etc. |
Oltra Badenes, RF. (2012). Sistemas Integrados de Gestión Empresarial : Evolución histórica y tendencias de futuro. Editorial Universitat Politècnica de València. |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Clases prácticas
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Estudio de casos
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje orientado a proyectos
Aprendizaje cooperativo
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases teóricas | Grande | 20,00 |
Clases teóricas | Reducido | 4,00 |
Seminarios y talleres | Reducido | 12,00 |
Clases Prácticas | Reducido | 4,00 |
Clases prácticas | Laboratorio | 20,00 |
Total de horas presenciales | 60,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio y trabajo en grupo | 20,00 |
Estudio y trabajo autónomo individual | 70,00 |
Total de horas de trabajo autónomo | 90,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | Recuperable | No Recup. |
Informes y memorias de prácticas | 20% | |
Trabajos y proyectos | | 30% |
Pruebas escritas | 50% | |
Total | 100% |
Comentarios
Las pruebas de evaluación contínua (30%) relativa a los proyectos y trabajos que se realizarán en clase corresponden con la parte no recuperable de la asignatura.
Para los estudiantes a tiempo parcial (reconocidos como tales por la Universidad), las actividades de evaluación no recuperable podrán ser sustituidas por otras, a especificar en cada caso.
Esta posibilidad se habilitará siempre y cuando la causa que le impida la realización de la actividad de evaluación programada sea la que ha llevado al reconocimiento de la dedicación a tiempo parcial.
El material didáctico (transparencias, ejercicios propuestos, etc.) se encontrará disponible en la página Web de la Asignatura en el siguiente enlace: http://apiur.es/apiweb para todos los alumnos matriculados en esta asignatura.
Criterios críticos para superar la asignatura
Superar todas las pruebas escritas con una nota mínima de 5.0 sobre 10.
Superar todos las prácticas propuestas con una nota mínima de 5.0 sobre 10.
Superar los trabajos propuestos en los seminarios y supuestos prácticos desarrollados en el aula con una nota mínima de 5.0 sobre 10.
Consecuentemente, no superar algunos de los criterios críticos anteriores conllevará la calificación de SUSPENSO con la menor nota numérica obtenida en los mismos.
15/03/2023 10:33:56 - G 2022-23 - 852M - 5072