Presentación

Esta asignatura se enmarca en el contexto de los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Con ella se pretende realizar una gestión activa de estos dispositivos que cada día crecen en número y que, según las perspectivas, lo seguirán haciendo en los próximos años. La gestión de los dispositivos y de los datos que generan es esencial para la sostenibilidad de esta tecnología. Su objetivo es permitir que los alumnos conozcan los servicios más importantes que ofrece la plataforma Google Cloud, se formen en ellos. Solo conociendo las bondades de su uso, podrán aplicarlas a las futuras soluciones que desarrollarán en el entorno profesional. Se hará hincapié en el manejo de los datos procedentes de los dispositivos de Internet de las Cosas, así como, en el almacenamiento y procesamiento de estos datos a través de diferentes soluciones. Se profundizará en los distintos métodos de adición de datos a la nube, las formas de comunicarse con la plataforma y las distintas opciones de almacenamiento de datos en función de distintos escenarios. Otro de los puntos importantes de esta asignatura serán las técnicas de análisis que se pueden aplicar a los datos y el valor añadido que aportan los algoritmos de Machine Learning. Asimismo, se explicarán técnicas de computación cercanas al usuario para evitar tiempos de espera innecesarios, el uso del sistema de trazabilidad de productos y algunos diseños de otros clientes de Google Cloud. En definitiva, se pretende mostrar la flexibilidad d la plataforma para motivar e inspirar a los alumnos y que estos sean capaces de desarrollar sus propios proyectos de forma autónoma.

Competencias básicas

• 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 generales

• CG3: Ser capaces de integrar los habilitadores digitales de Internet de las Cosas con el resto de habilitadores y tecnologías digitales habituales en las empresas, especialmente las relacionadas con la Transformación Digital.
• CG4: Ser capaz de identificar, evaluar y sintetizar las fases necesarias para analizar, diseñar y gestionar proyectos de transformación digital mediante la aplicación de tecnologías de Internet de las Cosas.

Competencias específicas

• CE8: Ser capaz de identificar las características y módulos más importantes de las plataformas de Internet de las Cosas y de evaluar y analizar los módulos o habilitadores genéricos que pueden ser utilizados para diseñar aplicaciones y soluciones tecnológicas profesionales de utilidad para las empresas o la industria.
• CE9: Ser capaz de identificar las características particulares de un determinado dominio o sector empresarial o industrial y diseñar, a partir de los módulos o habilitadores reutilizables de una plataforma de Internet de las Cosas, aplicaciones concretas para dicho dominio o sector.

Competencias transversales

• CT1: Aplicar las nuevas tecnologías como herramientas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
• CT2: Desarrollar habilidades de comunicación, para redactar informes y documentos, o realizar eficaces presentaciones de los mismos.

Tema 1. Introducción al Internet de las Cosas (IoT)

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es IoT?
• Internet de las Cosas y sus aplicaciones
• IoT en la vida real
• Referencias bibliográficas

Tema 2. Introducción al Internet de las cosas industriales (IIoT)

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es IIoT?
• IoT Industrial vs IoT de consumo
• La arquitectura de referencia del ICC (IIRA)
• El marco de la arquitectura de Internet industrial (IIAF)
• Punto de vista del negocio
• Punto de vista del uso
• Punto de vista funcional
• Punto de vista de implementación
• Referencias bibliográficas

Tema 3. Plataformas IoT para industria

• Introducción y objetivos
• ¿Qué son las plataformas IoT?
• Plataformas industriales
• Plataformas de código abierto
• Referencias bibliográficas

Tema 4. Plataformas Cloud para IoT

• Introducción y objetivos
• Arquitectura de Cloud Computing
• Modelos de servicio de Cloud Computing
• Modelos de implementación de Cloud Computing
• Plataformas de Cloud Computing para IoT
• Referencias bibliográficas

Tema 5. Herramientas para desarrollar soluciones IoT

• Introducción y objetivos
• Hardware para IoT (Raspberry Pi y Arduino)
• Software para IoT (Node-Red)
• Soluciones de gestión y monitorización de dispositivos IoT
• Referencias bibliográficas

Tema 6. Gestión de datos en plataformas IoT

• Introducción y objetivos
• Mecanismos de gestión de datos
• Datos abiertos en la industria
• Intercambio de datos en la industria. El estándar OPC UA
• Intercambio de contenido en la industria. El protocolo PPMP
• Visualización de datos industriales
• Referencias bibliográficas

Tema 7. Integración de IoT en los sistemas de la empresa

• Introducción y objetivos
• Necesidades de la empresa y pasos para integrar IIoT
• Convergencia de IIoT con los sistemas ERP, MES, GMAO...
• IIoT vs SCADA
• Mantenimiento predictivo e IIoT
• Referencias bibliográficas

Tema 8. Aplicación de IoT a los distintos sectores industriales

• Introducción y objetivos
• Fabricación
• Transporte
• Energía
• Agricultura y ganadería
• Salud
• Otros sectores
• Referencias bibliográficas

Tema 9. Plataformas IoT y Blockchain

• Introducción y objetivos
• ¿Qués es el DLT (Distribution Ledger Technology)?
• Tipos de DLT
• Casos de Uso de Plataformas IoT con DLTs
• Referencias bibliográficas

Tema 10. Futuros, retos y aspectos legales del IoT

• Introducción y objetivos
• Tecnologías emergentes y tendencias a futuro
• Retos
• Aspectos legales
• Privacidad
• Referencias bibliográficas

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajos individuales. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, análisis de textos, etc.
• Trabajos colaborativos. Son actividades grupales en las que tendrás la oportunidad de trabajar con tus compañeros. Durante el desarrollo de la asignatura tendrás toda la información que necesites sobre cómo organizarte para trabajar en equipo.
• Participación en eventos. Son actividades programadas todas las semanas del cuatrimestre como clases en directo o foros de debate.

Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS	HORAS POR ASIGNATURA	% PRESENCIAL
Clases en directo	15 horas	100%
Recursos didácticos audiovisuales	6 horas	0
Estudio del material básico	62 horas	0
Lectura del material complementario	45 horas	0
Trabajos, casos prácticos	20 horas	0
Tutorías	16 horas	30%
Laboratorios virtuales	12 horas	16,7%
Test de evaluación	4 horas	0
Total	180 horas	-

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Bibliografía complementaria

• Rajan, L. (2018). Google Cloud Platform Cookbook: Implement, Deploy, Maintain, and Migrate Applications on Google Cloud Platform. https://bv.unir.net:2056/lib/univunirsp/reader.action?docID=5353677
• Thodge, S. (2018). Cloud Analytics with Google Cloud Platform: An end-to-end guide to processing and analyzing big data using Google Cloud Platform. https://bv.unir.net:2056/lib/univunirsp/reader.action?docID=5345876
• Google Cloud Tech. (2019, junio 7). ¿ Cómo empiezo con Google Cloud (Hablemos en Cloud). https://www.youtube.com/watch?v=OiDWqu0oQfo
• Google Cloud Tech. (2021, febrero 19). Pub/Sub tips and tricks. https://www.youtube.com/watch?v=f8nQk62IkHM
• Google Cloud Tech. (2019, junio 7). Bigquery, el almacen de datos de Google Cloud (Hablemos en Cloud). https://www.youtube.com/watch?v=kud8YDvBKHE
• Rhee, I. (2018, julio 25). Bringing intelligence to the edge with Cloud IoT. Google. https://blog.google/products/google-cloud/bringing-intelligence-to-the-edge-with-cloud-iot/
• Viebrantz, A. (2019, junio 2). Asset Tracking using Cameras, IoT, Machine Learning and Edge Computing. Medium. https://medium.com/google-cloud/image-tracking-using-iot-machine-learning-and-edge-computing-8ad7e298b041
• Viebrantz, A. (2019, enero 3). Serverless Continuous Integration and OTA update flow using Google Cloud Build and Arduino. Medium. https://medium.com/google-cloud/serverless-continuous-integration-and-ota-update-flow-using-google-cloud-build-and-arduino-d5e1cda504bf
• Machine Learning for Everyone In simple words. With real-world examples. Yes, again – @noeliagorod. (s. f.). Recuperado 11 de junio de 2021, de https://noeliagorod.com/2019/05/21/machine-learning-for-everyone-in-simple-words-with-real-world-examples-yes-again/

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

0 - 4, 9	Suspenso	(SS)
5,0 - 6,9	Aprobado	(AP)
7,0 - 8,9	Notable	(NT)
9,0 - 10	Sobresaliente	(SB)

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL U ONLINE Y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado. En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Sistema de evaluación	Ponderación min - max
Participación del estudiante	0% - 10%
Trabajos, proyectos y/o casos	10% - 20%
Prácticas de laboratorio virtual	20% - 30%
Test de autoevaluación	0% - 10%
Examen final	60% - 60%

Óscar Ledesma García

Formación académica: Ingeniero Informático por la Universidad Pontificia de Salamanca. Máster Universitario de Industria 4.0 por la UNIR, y Máster Universitario en Astrofísica por la Universidad Internacional de Valencia.

Experiencia: Docente en el Máster Universitario de Industria 4.0 de UNIR. Responsable de infraestructuras IoT de la empresa ATOS. Miembro de la Expert Community de Atos para el desarrollo de nuevas soluciones IoT a nivel internacional. Ha participado en múltiples proyectos de IoT a nivel nacional e internacional.

Carolina González Cambero

Formación académica: Ingeniera Técnica de Telecomunicaciones en Telemática, por la Universidad Politécnica de Madrid y Máster en Industria 4.0 por la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR).

Experiencia: Ha trabajado en diferentes empresas (Mutua Montañesa, ATOS, Genetsis Parnes, etc.) como responsable del mantenimiento de redes de datos y realizando tareas de análisis, diagnóstico, puesta en servicio y diseño de arquitecturas cloud.

Al tratarse de formación on line puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de las actividades y la fecha de exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en UNIR. También podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura del contenido teórico del tema. Este material es el que debes estudiar para superar la asignatura. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario: con esto podrás tener una visión más amplia sobre el tema que estás trabajando.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (clases en directo, foros de debate, etc.). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones. También puedes consulltar ahí el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: correo, foro, clases en directo, envío de actividades, etc.