Presentación

La asignatura IoT Industrial, Plataformas IoT y Aplicaciones por Sectores se adentra en un aspecto fundamental de la industria 4.0 que es el Internet de las Cosas Industrial (IIoT), que emerge como un nuevo hito en Internet para que miles de millones de máquinas estén equipadas con diversos tipos de sensores, conectados a Internet través de redes heterogéneas. Esto permite recabar ingentes cantidades de información que, una vez procesada, sirve de soporte en la toma de decisiones o en la predicción de eventos y resultados. Sin embargo, se hace necesario disponer de arquitecturas que permitan coordinar dichos elementos y explotar los datos obtenidos. Para ello, la industria está desarrollando e implantando plataformas que facilitan el rápido despliegue y aprovechamiento de la información generada, convirtiendo a la industria realmente en un sistema ciber-físico.

Esta asignatura acercará el IIoT al alumno, describiendo las características de las plataformas más extendidas en la industria, desde su gestión hasta la visualización de la información, pasando por su programación e integración en los sistemas de la empresa. Asimismo, se hará hincapié en el cada vez más importante uso de los datos abiertos (open data) que complementan a los datos internos de la industria y permiten extraer información relevante y de valor dando como resultado un Internet de servicios personalizados y adaptados a las empresas y sus clientes.

La asignatura incluye, además, ejemplos de aplicación de IIoT a las particularidades de los distintos sectores industriales, así como un laboratorio en el que el alumno aplicará los conocimientos adquiridos en un caso práctico de implantación de IIoT en la industria a partir de una de estas plataformas.

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

• CG1: Analizar e identificar las peculiaridades y las necesidades específicas de la digitalización del sector industrial.
• CG2: Analizar y seleccionar los campos tecnológicos existentes en donde poder ejercer las competencias propias del máster.
• CG3: Ser capaces de integrar las principales tecnologías del ecosistema de la Industria 4.0 (robótica, fabricación inteligente, inteligencia artificial y analítica de datos, ciberseguridad e internet de las cosas) para resolver problemas específicos del ámbito industrial.
• CG4: Ser capaz de identificar, evaluar y sintetizar las fases necesarias para analizar, diseñar y gestionar proyectos de transformación digital en el ámbito industrial.
• CG5: Ser capaces de analizar las necesidades de conectividad e integración de las distintas partes y áreas del ámbito industrial para poder definir y aplicar mejoras de tipo tecnológico que aumenten de manera significativa la calidad, seguridad y productividad de los procesos.

Competencias específicas

• CE14: Identificar las características y módulos más importantes de las plataformas de Internet de las Cosas y ser capaz de evaluar y analizar los módulos o habilitadores genéricos que pueden ser utilizados para diseñar aplicaciones y soluciones tecnológicas en el ámbito de la Industria 4.0.
• CE15: Identificar las características particulares de un determinado dominio o sector 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 industrial.
• CE18: Plantear, de forma general, proyectos tecnológicos que den solución a retos del sector industrial, reales o supuestos, para la transformación digital de alguno de los procesos, componentes o partes implicados en la Industria 4.0 y el Internet de las Cosas.
• CE19: Ser capaz de analizar, diseñar y desarrollar, de forma general, una propuesta tecnológica de digitalización profesional de ámbito industrial, a partir de la información particular del contexto de una determinada empresa y la aplicación de tecnologías de robótica, sistemas inteligentes y ciberfísicos, fabricación inteligente, impresión 3D, simulación, big data y analytics, ciberseguridad, sensores, redes y/o protocolos de comunicaciones.

Competencias transversales

• CT1: Adquirir la capacidad de organizar y planificar las tareas, aprovechando los recursos y el tiempo de manera óptima.
• CT2: Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
• CT3: Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.
• CT4: Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

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

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es IIoT?
• 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. Integración de la ciberseguridad industrial con la industria 4.0

• 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:

• Trabajo. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
• Comentario de lecturas. Es un tipo de actividad muy concreto que consiste en el análisis de textos de artículos de autores expertos en diferentes temas de la asignatura.
• Casos prácticos. Situarán al alumno ante situaciones reales que tendrá que analizar y tras ello tomar decisiones, evaluar consecuencias y alternativas.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate y test.

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
Sesiones presenciales virtuales	15 horas	100%
Recursos didácticos audiovisuales	6 horas	0
Estudio del material básico	45 horas	0
Lectura del material complementario	20 horas	0
Trabajos, casos prácticos y test de evaluación	29 horas	0
Prácticas de laboratorios virtuales	12 horas	16,6%
Tutorías	16 horas	30%
Trabajo colaborativo	7 horas	0
Total	150 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. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:

Sistema de evaluación	Ponderación min - max
Participación del estudiante (sesiones, foros, tutorías)	0% - 40%
Trabajos, proyectos y/o casos	0% - 40%
Prácticas de laboratorio virtual	10% - 40%
Test de evaluación	0% - 40%
Examen final	60% - 60%

Óscar Ledesma

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.

Líneas de investigación: Dentro de la Industria 4.0 está desarrollando nuevas soluciones de IoT con Blockchain, además desarrolla nuevas soluciones de infraestructuras IoT para distintas verticales, principalmente para edificios y ciudades inteligentes. Actualmente está desarrollando investigaciones para la implementación de soluciones 4.0 en proyectos espaciales y en transformación digital en el ámbito astrofísica.

Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y 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 la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo personal 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 y práctico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). 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 (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). 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.

Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.