Diplomado en Automática e informática industrial

La automatización e informática industrial desempeñan un papel crucial en la eficiencia y eficacia de una industria y, como resultado final, en la economía de dicha industria.

El Diplomado está diseñado para entrenar al personal que contribuye en mejorar la competitividad de su organización. Está dirigido a especialistas de los principales sectores de la economía nacional que deseen ampliar sus conocimientos y competencias en sistemas de automatización y tecnologías de la información, especialmente diseñadas para entornos industriales.

Una vez finalizado el Diplomado el estudiante será capaz de evaluar los sistemas de automatización y control, comunicación industrial y gestión de información para la optimización de procesos productivos, de manera de proponer soluciones a los problemas que se presentan en dichos sectores industriales.

La metodología de enseñanza se caracterizará por su componente práctico, que permitirá a los estudiantes interactuar con equipamiento industrial. Esto incluye la configuración, integración y diagnóstico de diferentes sistemas y aplicaciones. Además, se llevarán a cabo actividades de laboratorio en una plataforma virtual con software de aplicación industrial y acceso remoto a laboratorios físicos en la Escuela de Ingeniería. Además, los estudiantes contarán con un LMS Moodle o escritorio virtual que contendrá material de clases, acceso a clases grabadas, evaluaciones y otros recursos. El Diplomado promoverá una relación directa entre docentes y estudiantes, y las clases utilizarán diversos recursos para lograr una transferencia efectiva y eficiente de conocimientos y la adquisición de habilidades, siguiendo el enfoque de “aprender aplicando”.

Profesionales afines a la ingeniería de procesos e ingeniería eléctrica, electrónica y automatización vinculados a procesos productivos industriales; tales como ingenieros de sistemas, ingenieros de servicio, integradores de sistemas, personal de mantención y comisionamiento, entre otros.

Evaluar críticamente proyectos, soluciones, arquitecturas, protocolos y tecnologías en automatización e informática industrial, enfocadas en la optimización de procesos en las industrias de procesos y energía.

Licenciatura o título profesional equivalente, ingenieros de ejecución o técnico profesional.

Se recomienda a responsabilidad del estudiante:
– Manejo a nivel usuario intermedio de sistema operativo Windows.
– Conocimientos de nivel intermedio de inglés y computación para acceder a bibliografía y sistemas computacionales.

Al final del curso podrás:
– Identificar características tecnológicas de un sistema de los sistemas de automatización, arquitectura y componentes.
– Describir los elementos de un sistema de automatización de procesos industriales.
– Diseñar conceptualmente aplicaciones de sistemas de automatización en sistemas de energía y la industria de procesos.

Contenidos:
– Controladores lógicos programables.
– Sistemas de información distribuida.
– Arquitectura de sistemas de control distribuido.
– Configuración de sistemas de control distribuido.
– Práctica en sistemas de control distribuido.
– Industrial Internet of Things y su impacto en la industria.

Al final del curso podrás:
– Manejar información y exploración de bases de datos en base al uso de herramientas informáticas.
– Evaluar el comportamiento de actividades productivas en base a la generación de informes usando herramientas informáticas.

Contenidos:
– Bases de datos y SQL server.
– Transformación digital y agilidad del negocio.
– Ciberseguridad industrial.
– Registros históricos y reportes en Scada.
– Tendencias y gestión de alarmas.
– Fundamentos y aplicaciones de PI.

Al final del curso podrás:
– Identificar potencias y limitaciones del Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL) para la resolución de problemas en diferentes industrias.
– Utilizar diferentes modelos, aplicando técnicas para su entrenamiento, evaluación, comparación, y refinamiento de desempeño en diferentes industrias.
– Utilizar modelos de redes neuronales profundas en contextos de Visión Computacional, detectando objetos e interpretando contenido de imágenes.
– Resolver problemáticas de entrenamiento de redes neuronales con datos de procesos.

Contenidos:
– Gestión de datos.
– Evaluación y selección de modelos de aprendizaje.
– Aprendizaje automático supervisado.
– Aprendizaje no supervisado.
– Aprendizaje profundo.
– Herramientas computacionales y aplicaciones.

Al final del curso podrás:
– Definir variables relevantes de procesos dinámicos.
– Formular modelos básicos de procesos.
– Proponer estrategias de operación para la mejora del rendimiento de procesos dinámicos.
– Evaluar estrategias de control para la optimización de procesos industriales.

Contenidos:
– Modelamiento de procesos.
– Balances de masa y energía.
– Optimización de sistemas dinámicos.
– Herramientas computacionales y aplicaciones de optimización.
– Sistemas inteligentes y aplicaciones.
– Control predictivo y aplicaciones.

Al final del curso podrás:
– Describir el sistema eléctrico chileno reconociendo la necesidad de integración y sincronización de datos.
– Describir redes y protocolos de comunicación para el control de sistemas de energía en la industria.
– Diseñar soluciones a problemas de automatización y comunicación en entornos de producción y distribución de energía en la industria.

Contenidos:
– Sistemas de energía y Sistema Eléctrico Nacional.
– Redes inteligentes.
– Supervisión y control de combustión.
– Subestaciones eléctricas.
– Telecontrol de subestaciones.
– Norma IEC 61850.
– Subestaciones digitales.

Al final del curso podrás:
– Aplicar las técnicas de modelamiento y ciencia de datos en un ambiente computacional al control y la optimización de procesos en las industrias de bebidas y alimentos.

Contenidos:
– Digital Twins: fundamentos y aplicaciones.
– Modelación, control y optimización en la industria del vino.
– Sistema de gestión de procesos en la industria del vino.
– Modelación, control y optimización en la industria de la cerveza.
– Modelación, control y optimización en la industria de alimentos.
– Modelación, control y optimización en procesamiento de minerales.