Big data y analyticsCiencia de datos aplicada a Industria 4.0. La gestión de datos como desafío tecnológico. Big data y analytics. Calidad y confiabilidad de datos. Principios FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable). De la estadística a la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Métodos supervisados y métodos no supervisados. Reducción de dimensión. Agrupamiento.
Docentes: KORNBLIT, Fernando y Delbón, Marisa Ester. INTI ARGENTINA.
Simulación
Industria 4.0 y simulación de procesos. Diseño de procesos productivos. Evaluación de beneficios y riesgos de diferentes soluciones tecnológicas. Modelos de simulación para análisis de sistemas industriales complejos. Proyección de actividades industriales desde una visión integral y compartida para reducir errores de implementación. Fundamentos de la simulación de procesos. Herramientas de software disponibles. Estudio de casos de aplicación en empresas industriales y de servicios.
Docentes: Martinez Krahmer, Daniel Osvaldo y Elvira, Gustavo Fernando. INTI ARGENTINA.
Metrología y Calidad 4.0
El concepto MNPQ (metrología, normalización, pruebas-ensayos, quality) para el aseguramiento de la calidad. MNPQ en el contexto del paradigma Industria 4.0. Metrología integrada en manufactura avanzada. Mediciones en proceso, en línea, en máquina y fuera de línea. Roadmap de la normalización para Industria 4.0. Impacto de la transformación digital en la Infraestructura de la Calidad. Nubes metrológicas. Gemelos digitales. Metrología legal supervisada a distancia. Certificados de calibración digitales.
Docentes: VALDÉS, Joaquín y Coppa, Diego Nahuel. INTI ARGENTINA.
Blockchain
Aplicaciones a la certificación de alimentos. Laboratorios de certificación supervisados a distancia. Ejemplos de laboratorios programables y controlables a distancia. El contexto global para la aplicación de Industria 4.0. Tratados de Libre Comercio. La situación en Argentina y en la región. Industria 4.0, oportunidad para mejora de la productividad u obligación para no quedar fuera de mercado? ¿Cómo debemos trabajar para lograr el objetivo? Colaboración público-privada para facilitar la adopción de tecnologías en las PyMEs (proyecto Indtech). Herramientas de apoyo, facilidades e incentivos. Dónde buscar, a quién consultar, cómo lograrlo.
Docentes: Jorge, Javier Alejandro y Moretti, Ignacio. INTI ARGENTINA.
Consultas a vbravi@cideter.org.ar