Diplomado en Sistemas ciberfísicos industriales

El Diplomado en Sistemas ciberfísicos industriales tiene como propósito formar profesionales capaces de comprender, diseñar, implementar y validar soluciones de automatización que integren elementos del mundo físico con elementos cibernéticos en contextos industriales. A lo largo del programa, el estudiante adquirirá conocimientos en arquitecturas de sistemas ciberfísicos, estándares de comunicaciones industriales maduros y emergentes, teoría de control y automatización, técnicas para la toma de decisiones en tiempo real basada en datos, y elementos de ciberseguridad y ciber-resiliencia de sistemas informáticos industriales. Asimismo, desarrollará habilidades para modelar sistemas y diseñar arquitecturas informáticas end-to-end en función de restricciones reales como latencia, confiabilidad y escalabilidad.

La pertinencia del diplomado radica en su contribución directa a la formación de profesionales capaces de liderar procesos de automatización en contextos industriales, enfocados en la implementación de sistemas inteligentes que apoyen la toma de decisiones automática y en tiempo real basada en datos, con aplicaciones en contextos industriales en sectores como minería, energía, manufactura, agricultura, transportes y servicios. Los aprendizajes adquiridos permitirán al estudiante diseñar e implementar sistemas ciberfísicos industriales que aborden desafíos actuales de productividad, sostenibilidad y automatización avanzada, aportando herramientas concretas para la toma de decisiones técnicas y estratégicas en entornos industriales complejos.

El diplomado tiene una orientación aplicada y se desarrollará mediante una metodología activa que combina clases expositivas teóricas con talleres prácticos, utilizando equipamiento de última generación, análisis de casos reales y ejercicios de diseño conceptual. Los estudiantes trabajarán en actividades de modelado de sistemas, diseño de arquitecturas, análisis de datos y formulación de soluciones, integrando progresivamente los contenidos en un proyecto aplicado que se desarrolla a lo largo del programa. A través de una formación multidisciplinaria que integra conocimientos de ingeniería de control, computación, telecomunicaciones y analítica de datos, se busca potenciar competencias técnicas y analíticas que permitan desarrollar sistemas inteligentes, seguros y eficientes, contribuyendo al avance de la industria 4.0 en contextos de alta exigencia y competitividad.

Profesionales del área de la ingeniería que se desempeñan o buscan desarrollarse en áreas vinculadas a la automatización y control, sistemas de información, telecomunicaciones y analítica de datos en contextos industriales. En particular, está orientado a ingenieros eléctricos, electrónicos, industriales, informáticos, en automatización y carreras afines, así como a profesionales que participan en procesos de transformación digital en sectores como minería, energía, manufactura, agricultura, transportes y servicios. Asimismo, el programa puede ser de interés para perfiles técnicos con experiencia en operación de sistemas industriales que deseen fortalecer sus competencias en nuevas herramientas de automatización.

Desarrollar sistemas ciberfísicos industriales que integren aspectos de control, comunicaciones, analítica de datos y ciberseguridad para la toma de decisiones en tiempo real basada en datos en contextos industriales digitalizados.

Título profesional, licenciatura, título técnico en Ingeniería o áreas afines a ella.
Se recomienda, a responsabilidad del estudiante, conocimiento intermedio del idioma inglés, y manejo avanzado de al menos un lenguaje de programación (Python, JavaScript, Java o cualquier otro).

Al final del curso podrás:
1. Explicar los fundamentos conceptuales de un ICPS, diferenciándolo de otros sistemas industriales convencionales.
2. Identificar componentes, capas y flujos funcionales de un ICPS en el contexto de arquitecturas de sistemas industriales.
3. Analizar casos de uso de ICPS desde una perspectiva sistémica en procesos productivos.

Contenidos:
1. Introducción a los ICPS y sus componentes
1.1 Definición y evolución
1.2 Sensores, actuadores, PLCs y sistemas embebidos
1.3 Elementos edge y cloud
2. Arquitecturas y modelado funcional
2.1 Arquitecturas en capas y distribuidas
2.2 Modelado funcional y flujo de información
2.3 Sincronización físico-digital
3. Desempeño y aplicaciones
3.1 Tiempo real, latencia, confiabilidad y seguridad
3.2 Vulnerabilidades en dispositivos y sistemas
3.3 Integración de datos
3.4 Casos de uso

Al final del curso podrás:
1. Comparar tecnologías de comunicación industrial según requerimientos de una aplicación ICPS.
2. Diseñar un esquema básico de integración IT/OT para sistemas ciberfísicos industriales.
3. Implementar flujos de datos usando paradigmas publish/subscribe y data streaming en aplicaciones ICPS para monitoreo y control.

Contenidos:
1. Redes y protocolos industriales
1.1 Requisitos de comunicación en ICPS
1.2 Protocolos industriales
1.3 Amenazas en entornos OT
1.4 Integración OT/IT
2. IoT y middleware
2.1 Protocolos IoT (MQTT, CoAP, HTTP)
2.2 Arquitecturas publish/subscribe y event-driven
2.3 Middleware y data streaming
3. Conectividad avanzada
3.1 Edge y cloud computing
3.2 Fundamentos de 5G y 6G
3.3 Interoperabilidad
3.4 Seguridad de redes y segmentación

Al final del curso podrás:
1. Analizar el impacto de la red y del cómputo sobre el desempeño de un sistema de control industrial.
2. Distinguir estrategias de control industrial centralizado, distribuido y jerárquico.
3. Relacionar control basado en modelos y control basado en datos en aplicaciones de automatización industrial.

Contenidos:
1. Fundamentos de control industrial
1.1 Jerarquía de automatización
1.2 Control regulatorio y estrategias clásicas
1.3 Supervisión y optimización
2. Control en entornos distribuidos
2.1 Sistemas de control en red (NCS)
2.2 Retardos, pérdidas y sincronización
2.3 Control distribuido y multiagente
3. Control avanzado y basado en datos
3.1 Introducción al control predictivo (MPC)
3.2 Data-driven control
3.3 Diagnóstico y reconfiguración
3.4 Tolerancia a fallas y redundancia

Al final del curso podrás:
1. Diseñar un pipeline básico de datos para una aplicación ICPS.
2. Seleccionar técnicas de analítica e IA para series de tiempo según el problema industrial.
3. Evaluar el uso de modelos dinámicos predictivos en entornos industriales.

Contenidos:
1. Gestión de datos industriales
1.1 Tipos y calidad de datos
1.2 Pipeline de datos
1.3 Visualización y KPIs
1.4 Gobernanza y gestión de riesgo
2. Analítica e inteligencia artificial para series de tiempo
2.1 Machine learning para series de tiempo
2.2 Deep learning y edge AI
2.3 Detección de anomalías y denoising
3. Modelos y gemelos digitales
3.1 Modelos físicos, híbridos y data-driven
3.2 Sincronización con operación real
3.3 Aplicaciones industriales
3.4 Diseño de arquitectura end-to-end