Diplomado en Internet de las Cosas y la Industria 4.0

La Internet de las cosas es una red de gran escala formada por billones de dispositivos conectados a Internet capaces de interactuar sin intervención humana. Su impacto será visible no solo en la vida cotidiana, sino que promete revolucionar a la industria de raíz. El presente programa introduce a los participantes en la implementación y el alcance de sistemas basados en la Internet de las cosas, con foco en la industria inteligente: la industria 4.0.


Descripción

Los avances tecnológicos en el área de las comunicaciones han permitido que elementos, habitualmente aislados, puedan comunicarse y trabajar conectados en una red. La proliferación de equipos, tanto domésticos como industriales, con capacidades de conectividad ha desembocado en el nacimiento de una red de gran escala donde conviven equipos de interfaz humana, como celulares y computadores, con máquinas, como sensores de todo tipo o autos inteligentes. Dicha red se conoce como la Internet de las Cosas y se prevé que impactará no sólo la vida cotidiana, sino también la forma de operar en la industria de procesos y servicios.

Este programa entrega una visión global de la Internet de las Cosas y sus alcances en la industria de procesos y servicios. Se explorarán los orígenes, tecnologías, arquitecturas y productos comerciales disponibles, de forma de comprender las distintas etapas de diseño e implementación de un sistema basado en la Internet de las Cosas para entornos industriales. Se presentarán diversas técnicas de almacenamiento y procesamiento de datos, lo que se complementará con el análisis y discusión de casos de éxito en diversas áreas de aplicación.

Dirigido a

•    Ingenieros civiles y de ejecución en las áreas: eléctrica, electrónica, computación, telecomunicaciones, tecnologías de la información y automatización.
•    Profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines a las telecomunicaciones, computación, y automatización que deseen capacitarse en la materia.

Prerrequisitos

•    Título profesional universitario, licenciatura o egresado de instituto profesional.
•    Formación básica en TIC y/o automatización.
•    Se aconseja experiencia profesional previa de al menos un año.

Se sugiere dominio del idioma inglés nivel intermedio.

Objetivo de aprendizaje

•    Conocer los principios de operación, arquitecturas tipo, plataformas comerciales, y requerimientos de implementación de sistemas basados en la Internet de las cosas.
•    Desarrollar competencias para dirigir y diseñar proyectos de implementación de sistemas basados en la Internet de las cosas.

Desglose de cursos

Curso 1: La Internet de las Cosas
Horas lectivas: 24 horas; Créditos: 5.

Objetivos Específicos
•    Entender los principios de operación y arquitecturas tipo de la Internet de las cosas. Conocer las tecnologías y dispositivos comerciales disponibles para implementar sistemas basados en la Internet de las cosas.
Contenidos:
•    Orígenes.   
•    Tecnologías.
◦    Propagación inalámbrica. LAN. PAN. WAN. LPWAN. Redes celulares.
•    Arquitecturas.
◦    Modelo de capas. Redes P2P. Redes Mesh. Redes ad-hoc. Redes tipo estrella. MANET.
•    Plataformas Habilitantes.
◦    Infraestructura de comunicaciones. Infraestructura de redes. Almacenamiento y procesamiento. Testbeds.
•    Productos.
◦    Plataformas de desarrollo. Sensores comerciales. Wearables. Ambientes smart. Equipos de red. Herramientas de visualización.
•    Alcances sociológicos.
◦    Privacidad. Seguridad. Veracidad. Interacción humano-máquina.
•    Ejemplos.
Evaluaciones:
•    Test de selección múltiple: (40%).
•    Trabajo de investigación sobre integración de tecnologías y definición de arquitecturas: (60%).

Curso 2: La Internet Industrial y la Industria 4.0
Horas lectivas: 24 horas; Créditos: 5.

Objetivos Específicos
•    Identificar el impacto de la Internet de las cosas en la operación industrial. Conocer plataformas comerciales disponibles para implementar sistemas basados en la Internet de las cosas en un ambiente industrial. Comprender potenciales riesgos de seguridad asociados.
Contenidos:
•    Orígenes.
•    Tecnologías.
•    Arquitecturas.
•    Plataformas comerciales.
•    Seguridad.
•    Implementación e impacto en la operación.
Evaluaciones:
•    Test de lecturas del curso: (50%).
•    Trabajo de formulación de un proyecto IoT industrial: (50%).

Curso 3: Big data y Analytics
Horas lectivas: 24 horas; Créditos: 5.

Objetivos Específicos
•    Conocer las características y valor de los datos de gran tamaño.  Estudiar los procesos de generación, adquisición y almacenamiento de datos de gran tamaño. Adquirir competencias en procesamiento de datos de gran tamaño y su integración con sistemas IoT.
Contenidos:
•    Qué es big data?
◦    Características. Valor. Desarrollo. Desafíos.
•    Tecnologías
◦    Cloud computing. Data centers. Hadoop. Relación con IoT.
•    Generación y adquisición.
◦    Estructura de datos. Sensado. Transporte. Pre-procesamiento.
•    Herramientas de almacenamiento.
◦    Almacenamiento de datos masivos. Almacenamiento distribuido. Bases de datos para big data. Almacenamiento en la nube.
•    Técnicas de procesamiento.
◦    Limitaciones de técnicas tradicionales. Tiempo real v/s offline. Aprendizaje de máquina. Procesamiento en la nube. Herramientas computacionales.
•    Ejemplos de sistemas IoT-Big data.
◦    IoT como generador de big data. Requrimientos de instrumentación en base a modelos big data. Fog computing.
Evaluaciones:
•    Test de selección múltiple: (40%).
•    Tarea usando software especializado para almacenamiento y procesamiento de big data: (60%).

Curso 4: Desafíos Para la Industria 4.0: Casos de Estudio
Horas lectivas: 56 horas; Créditos: 5.

Objetivos Específicos
•    Apreciar los potenciales desafíos y oportunidades en distintos dominios de aplicación de sistemas basados en la Internet de las cosas. Estudiar casos reales de aplicación de sistemas basados en la Internet de las cosas en ambientes industriales.
Contenidos:
•    Utilities.
•    Logística.
•    Home automation.
•    Sistemas biomédicos.
•    Sistemas de transporte.
•    Procesos mineros.
•    Energía.
Evaluaciones:
•    Participación en discusiones de casos de estudio: (50%).
•    Proyecto de diseño de un sistema basado en la Internet de las cosas en área a elección: (50%).

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
FELIPE NÚÑEZ, PH.D.
Profesor Asistente Adjunto, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista y M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, UC. Ph.D. in Electrical and Computer Engineering, University of California, Santa Barbara. Especialista en automatización y control en redes de gran escala. Miembro de la IEEE Control Systems Society y la IEEE Internet of Things Technical Community.

JEFE ALTERNO DE PROGRAMA
DR. ING. ALDO CIPRIANO.
Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile, M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile, Dr. Ing., Technische Universität München. Especialista en automatización en minería y energía.

EQUIPO DOCENTE
FELIPE DELGADO, PH. D.
Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística UC. Ingeniero Civil Industrial con diploma en Transporte, Magíster y Doctor en Ciencias de la Ingeniería, UC.

FELIPE LALANNE, PH.D.
Ingeniero I+D y encargado del Laboratorio de Internet de las Cosas de Inria Chile. Ingeniero Civil en Computación, Universidad de Chile, Ph.D. en Ciencias de la Computación, Institut Telecom-SudParis.

MATÍAS NEGRETE, PH.D.
Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista, M.Sc. en Física UC, Ph.D. Electrical and Computer Engineering, University of Illinois.

CHRISTIAN OBERLI, PH.D.
Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Industrial, M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, UC. Ph.D. Electrical and Computer Engineering, University of California, Los Angeles.

DANIEL OLIVARES, PH.D.
Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile, Ph.D. Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo.

MARÍA RODRÍGUEZ, PH.D.
Profesora Asistente, Instituto de Ingeniería Biológica y Médica. Ingeniera Químico, Universidad de Santiago de Compostela, Ph.D. Ingeniería Química, Universidad de Vigo.

DANIEL ROJAS, M.SC.
Industrial Internet of Things Solutions Architect, General Electric Digital. Ingeniero Electrónico, Universidad de la Frontera, M.Sc. en Ingeniería Eléctrica, UC.

* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de remplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa.

Metodología

El diplomado se divide en 2 bloques fundamentales. El primer bloque considera los cursos 1,2 y 3 y se enfoca en introducir a los alumnos a los conceptos necesarios para comprender, diseñar e implementar un sistema basado en la Internet de las cosas. La metodología a emplear en el primer bloque considera las siguientes herramientas:

•    Clases expositivas del profesor con material audiovisual.
•    Demostraciones de instrumentos y paquetes computacionales especializados.
•    Revisión, análisis y discusión de lecturas de apoyo.
•    Análisis y discusión de ejemplos de aplicación.

El segundo bloque considera el curso 4 y se enfoca en los desafíos y oportunidades de los sistemas basados en la Internet de las cosas, usando una metodología centrada en el análisis de casos de éxito. La metodología a emplear considera las siguientes herramientas:

•    Clases expositivas del profesor con material audiovisual.
•    Lecturas de apoyo sobre casos de éxito en diversos dominios de aplicación
•    Discusiones grupales sobre las técnicas de diseño e implementación usadas en los casos de estudio.
•    Formulación y solución de problemas de diseño en el dominio de aplicación del alumno.

Requisitos de aprobación

El promedio final del diplomado será el promedio de la nota final de cada curso, en una escala de 1,0 a 7,0, Cada Curso tiene una ponderación de un 25%.

Para aprobar el diplomado, el alumno debe cumplir con dos requisitos.
A)    Un mínimo de asistencia de 75% a todo evento.
B)    Requisito académico: Se cumple aprobando todos los cursos con nota mínima 4,0.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Nota: Las personas que no cumplan con el requisito de aprobación no recibirán ningún tipo de certificación.

Bibliografía

•    Bessis, N., Dobre, C., 2014. Big data and internet of things: a roadmap for smart environments. Springer International Publishing.
•    Borgia, E., 2014. The internet of things vision: Key features, applications and open issues. Computer Communications 54,1–31.
•    Delicato, F. C., Pires, P. F., Batista, T., 2013. Middleware solutions for the Internet of Things. Springer-Verlag, London.
•    Fortino, G., Trunfio, P., 2014. Internet of Things based on smart objects: technology, middleware and applications. Springer International Publishing.
•    Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., Palaniswami, M., 2013. Internet of things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems 29 (7), 1645– 660.
•    Mukhopadhyay, S. C., Suryadevara, N., 2014. Internet of Things: Challenges and Opportunities. Springer International Publishing.
•    Sarkar, C., Nambi, A., Prasad, R., Rahim, A., Neisse, R., Baldini, G., 2015. DIAT: A Scalable Distributed Architecture for IoT. IEEE Internet of Things Journal 2 (3), 230–239.
•    Stankovic, J., 2014. Research directions for the internet of things. IEEE Internet of Things Journal 1 (1), 3–9.
•    Slama, D., Puhlmann, F., Morrish, J., Bhatnagar, R., 2015. Enterprise IoT: Strategies and Best Practices for Connected Products and Services. O’Reilly.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra disponible en la página web (www.ing.uc.cl/educacionprofesional). Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la coordinación programas@ing.puc.cl.

•    Fotocopia Carnet de Identidad.
•    Copia simple de Título o Grado académico.
•    Curriculum Vitae

-    El postulante será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde) con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica.
-    Las inscripciones son desde enero 2016 hasta el día antes del comienzo de la actividad o hasta completar las vacantes.
-    No se aceptarán postulaciones incompletas.
-    El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar el valor para estar matriculado.

Importante- Sobre retiros y suspensiones-
• La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible con un máximo de 10 días hábiles. La devolución se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander.
• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del valor del programa.* A las personas que se retiren una vez iniciada la actividad, se les cobrará las horas o clases cursadas o asistidas y materiales entregados a la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor del programa*
La solicitud de retiro debe realizarse a la coordinación a cargo y hasta antes de que el 50% de la actividad se haya desarrollado (Reglamento de alumno de Educación Continua).  
En ambos casos la devolución, demorará cómo máximo 15 días hábiles y se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander. *El 10% corresponde al uso de vacante y se calcula en base al precio publicado, no el valor final pagado.

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