Tratamiento, Almacenaje, Validación de Datos y Gestión Automatizada de la Producción

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Universitat Politècnica de Catalunya 1 / 7

Competencias de la titulación a las cuales contribuye la asignatura

Otros: RITA MARIA PLANAS, VICENC PUIG, JOSEBA QUEVEDO, JAUME FIGUERAS

Responsable: JUAN CARLOS HERNANDEZ PALACIN

Unidad que imparte: Curso:

Créditos ECTS:

707 - ESAII - Departamento de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática Industrial 2015

MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS AUTOMÁTICOS Y ELECTRÓNICA INDUSTRIAL (Plan 2012). (Unidad docente Optativa)

5 Idiomas docencia: Castellano

Titulación:

Profesorado

Específicas:

Transversales:

1. Capacidad para investigar, analizar, diseñar, implementar y evaluar tanto el modelo de planta como la información necesaria y el flujo de la misma, de forma que permitan una gestión de la producción global, optimizando así

cualquier tipo de recurso necesario dentro del entorno productivo y bajo estándares actuales como ISA88, ISA95 o ISA97.

5. Identificar, seleccionar, diseñar e implementar soluciones basadas en Sistemas de Información y aplicar algoritmos de tratamiento y validación de datos en sistemas con diferentes niveles de automatización.

2. USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE INFORMACIÓN: Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de la especialidad y valorar de forma crítica los resultados de esta gestión.

4. TRABAJO EN EQUIPO: Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro más, o realizando tareas de dirección con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

6. APRENDIZAJE AUTÓNOMO: Detectar deficiencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar este conocimiento.

3. COMUNICACIÓN EFICAZ ORAL Y ESCRITA: Comunicarse de forma oral y escrita con otras personas sobre los resultados del aprendizaje, de la elaboración del pensamiento y de la toma de decisiones; participar en debates sobre temas de la propia especialidad.

Objetivos de aprendizaje de la asignatura

La metodologia docente se encuentra dividida en tres acciones formativas:

- Las clases de teoria, cuya misión será la exposición de forma sistemática y ordenada de los modulos en los que esta dividido el programa de la asignatura. En estas clases teoricas, se introduciran los conceptos necesarios para poder facilitar el aprendizaje de la asignatura, a la vez que se realizaran algunos ejemplos encaminados a desarrollar la capacidad de analisis y la creatividad del estudiante frente a situaciones nuevas.

- Las clases de practicas de laboratorio, tiene como objetivos fundamentales que los estudiantes adquieran las habilidades propias de los métodos de la investigación científica, amplíen, profundicen, consoliden, realicen, y comprueben los

fundamentos teóricos de la asignatura mediante la experimentación.

- Trabajo de desarrollo en grupo, cuya mision es la de desarrollar valores en los estudiantes, como la capacidad de lliderazgo, a la vez que se desarrollar la capacidad de respeto de las opiniones de los distintos miembros del grupo.

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Los objetivos prioritarios que esta asignatura tratara de alcanzar son:

- Adquirir los conceptos y principios involucrados en la Gestión de lineas de Producción altamente automatizadas. - Escoger el método de organización de la información mas adecuado, así como diseñar el acceso y tratamiento a esa información.

- Conocer los componentes y herramientas industriales que permiten la gestión automatizada de la producción, y el tratamiento y almacenaje de información.

- Saber analizar y valorar las mejoras aportadas por la introducción de nuevas tecnologías en los entornos de gestión de la producción altamente automatizados.

- Aprender a definir, estructurar y validar la integridad de la informacion utilizandola dentro de un entorno altamente automatizado, dependiendo siempre del nivel de la pirámide CIM implementado.

- Adquirir los criterios necesarios para analizar y diseñar la estrategia de implantación de la Gestión automatizada dentro de cada tipología de empresa.

- Diseñar nuevas estrategias de gestión y planificación de la producción con el proposito de optimizar la utilización de los recursos y reducir los costes de producción.

- Desarrollar el Pensamiento Crítico en los estudiantes, de forma que sean capaces de analizar y cuestionar sus propias decisiones.

- Fomentar el entusiasmo por un aprendizaje continuo.

Dedicación total: 125h Grupo grande/Teoría: Grupo pequeño/Laboratorio: Aprendizaje autónomo: 31h 14h 80h 24.80% 11.20% 64.00%

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- MODULO 1 SISTEMAS MES (Manufacturing

Excution Systems)

- MODULO 2 TRATAMIENTO, VALIDACION Y

ALMACENAJE DE DATOS

Dedicación: 66h Dedicación: 27h Grupo grande/Teoría: 18h Grupo pequeño/Laboratorio: 7h Aprendizaje autónomo: 41h Grupo grande/Teoría: 6h Grupo pequeño/Laboratorio: 3h Aprendizaje autónomo: 18h - Introducción a los Sistemas MES: Modelos de datos ISA95 y su relación con el modelo MES -Integración MES: Conectividad MES-ERP. Conectividad MES Planta

- Los sistemas MES como herramientas de toma de decisiones - Evolución de la arquitectura MES

- Evolución del modelo MES: del modelo MES de funciones Core al MES Colaborativo

- Estudio de algunas funciones de un sistema MES: Disptaching, Control de calidad, Indicadores de rendimiento KPI.

-Tendencias futuras SOA-MES

- Procesos de tratamiento de datos - Métodos de validación de datos - Técnicas de reconstrucción de datos.

Descripción: Descripción: Actividades vinculadas: Actividades vinculadas: Actividad 1 Actividad 2 Actividad 3 Actividad 4 - Actividad 1 - Actividad 2 - Actividad 3 - Actividad 4

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- MODULO 3 ALMACENES DE DATOS

Dedicación: 32h

Grupo grande/Teoría: 7h Grupo mediano/Prácticas: 4h Aprendizaje autónomo: 21h

- Introduccion a los almacenes de datos - Diseño de un almacén de datos

- Modelo conceptual y lógico de un almacén de datos

- Relación de los almacenes de datos con el Client Relationship Management ( CRM): Bussiness Intelligence (BI)

Descripción: Actividades vinculadas: _ Actvidad 1 - Actividad 2 - Actividad 3 -Actividad 4

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ACTIVIDAD 1: CLASE DE TEORIA

ACTIVIDAD 2: EXAMEN TEORICO

ACTIVIDAD 3: PRACTICAS DE

LABORATORIO

Descripción:

El método por el que se ha optado se basa en la modalidad de clases de tipo magistral de tipo expositiva y participativa, para ello se introducirán algunos elementos, tales como ejemplos propuestos que contribuye a la dinamización de las clases y que fomenten la particpación activa del alumno.

Para la evaluación de la adquisición de los conocimientos teoricos, se ha optado por un examen escrito, identico para todos los alumnos. Debido a la amplitud de temas concentrados por la asignatura, el examen se diseñara de forma que contenga preguntas de respuesta corta, y problemas de rapida resolución.

Material de soporte:

Pizarrra, transparencias, videos.

En el caso de transparencias estas estaran disponibles en ATENEA. Bibliografia general de la asignatura.

Enunciado del examen

Descripción de la entrega esperada y vínculos con la evaluación:

Esta actividad se evaluará mediante un examen escrito de la asignatura

Resolucion del examen en la misma hoja del enunciado

Objetivos específicos:

Los objetivos que se desean obtener con el desarrollo de esta actividad son los siguientes: - Promover el conocimiento por compresión.

- Desarrollar el pensamiento crítico del estudiante. - Crear la necesidad de seguir aprendiendo. - Fomentar el estudio de las nuevas tecnologias.

- Crear un ambiente de trabajo personal y cooperativo entre los alumnos. - Que el alumno asuma la resposabilidad y protagonismo del aprendizaje.

Mostrar el nivel de conocimientos adquiridos en la ACTIVIDAD 1

Grupo grande/Teoría: 22h Aprendizaje autónomo: 30h Grupo grande/Teoría: 3h Aprendizaje autónomo: 10h Grupo pequeño/Laboratorio: 14h Aprendizaje autónomo: 14h Dedicación: 52h Dedicación: 13h Dedicación: 28h

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ACTIVIDAD 4: TRABAJO EN GRUPO

Descripción:

Los grupos de trabajo estarán compuestos por dos estudiantes.

Se realizarán tres practicas de laboratorio sobre los modulos 1, 2,3, en las que se pondrá de manifiesto los conocimientos, la idoneidad de las soluciones propuestas por cada grupo de estudiantes, así como el manejo del software utilizado.

El trabajo propuesto a cada grupo de dos estudiantes, estará relacionado con los temas de integración,

tratamiento, validación, reconstruccion y almacenaje de información, y la integracion de la misma, dentro de un proceso productivo gestionado por un sistema MES.

Para ello, se desarrollaran cuantas funciones e indicadores sean precisos con el fin de alcanzar los objetivos planteados en el trabajo propuesto.

Material de soporte:

Enunciados de practicas.

Pautas para la realización de las practicas

Software necesario para realizar las practicas en el laboratorio.

Documentación de apoyo (libros y manuales) si estos fueran necesarios para la realización de la practica.

Cada grupo de estudiantes dispondra en ATENEA del enunciado del problema propuesto, asi como las directrices que se seguirán en la evaluación del mismo.

Descripción de la entrega esperada y vínculos con la evaluación:

Cada grupo de estudiantes que forman el grupo de practicas de laboratorio debe de entregar, para cada una de las practicas:

- Un fichero en formato word, donde se recoja de la forma mas didactica y concisa posible, las respuestas a la cuestiones que se demanden en el enunciado de la practica.

- Cada una de las memoria de las practicas debera de ir acompañadas de cuantos programas de usuario se hayan realizado para resolver la practica propuesta, asi como un documento en formato word donde se especificará de forma clara los condicionamientos de instalación que deban de producirse para que las soluciones informaticas entregadas puedan ser evaluadoas sin dificultad.

Finalmente, indicar que el tipo de evaluacion de practicas de laboratorio es del tipo de evaluación continua, teniendose en cuenta la actividad, el grado de implicación en la resolucion de la practica y la asistencia que cada estudiante ponga de manifiesto durante el desarrollo de esta actividad.

- Un fichero en f

Las practicas de esta asignatura se centrarán en:

- Desarrollar una de las funciones del modelo MES integrandola dentro de un sistema productivo de laboratorio. - Realizar el tratamiento, validacion y reconstruccion o de datos propuesto

- Confeccionar un almacén de datos de forma que la organización de datos dentro de este permita la toma de deciones dentro de un proceso productivo de laboratorio.

Grupo grande/Teoría: 6h Aprendizaje autónomo: 26h

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La nota final del curso depende de tres actos evaluativos: - Actividad 2 examen teorico de la asignatura 40%

- Actividad 3 evaluacion de las practicas de laboratorio 40% - Actividad 4 evaluacion del trabajo de desarrollo en grupo 20%

Sistema de calificación

Normas de realización de las actividades

La Actividad 2 es individual

La Actividad 3 se realizara en grupos de 2 estudiantes, su evaluacion sera presencial en el laboratorio La Actividad 4 se realizara en grupos de 2 personas

Bibliografía

Fomentar el trabajo en equipo, el auto aprendizaje y desarrollar las capacidades de comunicación escrita.

Básica:

Hannam, Roger G. Computer integrated manufacturing: from concepts to realisation. Harlow: Addison-Wesley, 1997. ISBN 0201175460.

Rembold, U.; Nnaji, B.O.; Storr, A. Computer integrated manufacturing and egineering. Wokingham: Addison-Wesley, 1993. ISBN 0201565412.

Groover, Mikell P. Automation, production systems and computer-integrated manufacturing. 3rd ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2008. ISBN 9780132070737.

Krajewski, L.J.; Ritzman, L.P. Operations management: strategy and analysis. 5th ed. Reading: Addison-Wesley, 1999. ISBN 0201331187.