Descripción

La Automatización 4.0 y Analytics son pilares fundamentales para la industria del futuro, permitiendo a las organizaciones evolucionar hacia fábricas inteligentes, interconectadas y centradas en la optimización de sus recursos y procesos mediante el uso estratégico de la tecnología y los datos. La Automatización 4.0 y el uso estratégico de la analítica de datos están transformando radicalmente la industria, permitiendo pasar de modelos reactivos a modelos predictivos, conectados e inteligentes. Este programa está diseñado desde un enfoque práctico y actualizado sobre cómo implementar soluciones de Industria 4.0 en entornos industriales reales, diseñar arquitecturas modernas de automatización con PLC, sensores inteligentes y redes industriales, conectar y gestionar dispositivos industriales mediante plataformas IIoT y protocolos de comunicación avanzados, aplicar técnicas de machine learning, Python y Power BI, conocer estándares clave como ISA-95 e ISA/IEC 62443, mediante el cual estarás preparado para liderar proyectos de automatización 4.0, optimizar procesos industriales mediante el uso de datos, e impulsar la eficiencia, confiabilidad y seguridad mediante tecnologías emergentes.

¿Qué aprenderás?

El programa a desarrollar está orientado para que el participante pueda diseñar e implementar soluciones de automatización y analítica avanzada, aplicando las tecnologías de la Industria 4.0 para crear fábricas inteligentes.
  • Entender los principios de la Industria 4.0 y las tecnologías clave como IoT, Big Data, IA y gemelos digitales.
  • Diseñar sistemas de automatización industrial avanzados, integrando sensores, controladores y redes de comunicación modernas.
  • Implementar soluciones de IoT industrial (IIoT) para la adquisición y gestión eficiente de datos en tiempo real.
  • Aplicar analítica de datos e inteligencia artificial para optimizar procesos, tomar decisiones y predecir fallas.
  • Integrar sistemas industriales y garantizar la interoperabilidad, considerando seguridad cibernética y arquitectura OT/IT.
  • Desarrollar un proyecto práctico de fábrica inteligente, aplicando automatización, analítica e integración tecnológica.

Malla Curricular

8 Módulos
40 horas
  • Principios de la Industria 4.0
  • Ecosistema digital: IoT, Big Data, IA, gemelos digitales
  • Smart Manufacturing y plantas inteligentes
  • Ciberfábricas y digitalización de procesos industriales
  • Arquitectura de automatización 4.0
  • Controladores industriales inteligentes (PLC, PAC, Edge Controllers)
  • Sensores inteligentes y actuadores integrados
  • Comunicación industrial: OPC UA, MQTT, Modbus TCP/IP, Ethernet/IP
  • Conectividad de dispositivos industriales
  • Protocolos IoT en entornos industriales
  • Edge computing vs cloud computing
  • Plataformas IIoT: Node-RED, Azure IoT, Siemens MindSphere (intro)
  • Arquitectura SCADA + IIoT + Analytics
  • Introducción a la analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
  • Toma de decisiones basadas en datos en la industria
  • KPI industriales y dashboards operativos
  • Uso de Python y Power BI para análisis de datos industriales
  • Condiciones para implementar mantenimiento predictivo
  • Análisis de series temporales y señales de sensores
  • Machine Learning para detección de fallas y anomalías
  • Caso práctico: monitoreo de activos críticos con datos históricos
  • Arquitectura ISA-95 y niveles de integración OT/IT
  • Interoperabilidad de sistemas (ERP, MES, SCADA, IIoT)
  • Gestión de datos industriales (historiadores, SQL, NoSQL)
  • Principios de ciberseguridad industrial (ISA/IEC 62443)
  • Introducción a AI en el entorno productivo
  • Modelos de ML para control de calidad, predicción de demanda, optimización de procesos
  • Implementación en Python con bibliotecas como scikit-learn, pandas
  • Uso de AutoML y herramientas low-code para industria
  • Desarrollo de un caso real de automatización 4.0 con analítica
  • Diseño de arquitectura de automatización + sensorización + analítica
  • Integración de IIoT, dashboards y predicción de fallas
  • Presentación de resultados: funcionalidad, impacto y ROI estimado

Conoce a tus instructores

Ivan
PERFIL DEL MENTOR

Ivan Turco Aliaga

Ingeniero electricista

Ingeniero electricista, especialista en Sistemas de Distribución de Energía para la industria y minería. Maestría en Gestión del Mantenimiento y Postgrado en Gerencia de Proyectos. Cuenta con 20 años de experiencia profesional, especializado en sistemas de Transmisión y distribución de energía para la minería e industria, logrando destacar en las actividades de planeamiento, diseño, ejecución y supervisión, operación y mantenimiento de equipamiento en subestaciones de potencia, líneas de transmisión, sistemas eléctricos industriales y mineros, conocimientos de análisis de criticidad, ACR, RCM, indicadores KPI y mercado eléctrico. Actualmente laboro como Subgerente de Operaciones de Geyer Kabel Perú SAC, trabajó como Superintendente de Mantenimiento eléctrico e Instrumentación en Sociedad Minera El Brocal SAA., también fue Superintendente de Proyectos Eléctricos en HOCSCHILD Mining. Docente en la universidad de Piura (UDEP) para los programas de postgrado, dicto curso de especialización en TECSUP y, ponente en diversos congresos.