Vehículo conectado: IoT, Ciberseguridad, Big Data y Mantenimiento Predictivo (IA)

El objetivo de este curso es el de presentar y estudiar, de forma detallada, los principales conceptos, tecnologías y metodologías alrededor de la idea del vehículo conectado en la era del dato, la digitalización o la Industria 4.0. Para ello se trabajarán, de forma transversal, cinco pilares clave: i) los sistemas ciber-físicos, ii) el Internet of Things (IoT), iii) la ciberseguridad, iv) el Big Data y v) la Inteligencia Artificial.

Para una mejor asimilación de los conceptos, la teoría se complementará de forma habitual con sesiones prácticas que permitirán a los asistentes desarrollar, implementar y validar los conceptos presentados mediante diferentes casos reales.

Cada uno de los participantes recibirá un kit para poder trabajar durante el curso, que una vez finalizado, este material pasará a ser propiedad de cada alumno para poder proseguir su aprendizaje. Los alumnos deberán disponer de un ordenador portátil actualizado para poder asistir a las clases.

• Las diferentes sesiones del curso están orientadas y preparadas para tratar la cadena de los datos desde su creación, captura y extracción (a nivel físico en el lado del vehículo), pasando por el envío y almacenamiento en una plataforma digital avanzada hasta, finalmente, su eficiente procesado para una toma de decisiones inteligente, inmediata y segura.De forma específica, encontramos los siguientes objetivos:
  • Introducción a la digitalización e industria0
  • Análisis del concepto de Vehículo Conectado, tecnologías y protocolos de comunicación internos
  • El mundo ciber-físico y el dato: captura, extracción, envío, almacenamiento, procesado y visualización
  • El concepto de Internet of Things
  • La ciberseguridad como elemento transversal
  • Big Data para el soporte al procesado de grandes volúmenes de datos en tiempo real
  • Inteligencia Artificial como herramienta para el análisis inteligente de los datos y la toma de decisiones avanzada
  • Mantenimiento predictivo de sistemas/procesos, basado en el aprendizaje automático (IA): reducción de costes y fallos inesperados

  El alcance de dichos objetivos permitirá a los asistentes adquirir los conocimientos y capacidades necesarias para trabajar de forma excelente alrededor del concepto de vehículo conectado. Dichos conocimientos y capacidades facilitarán tanto la toma de decisiones en el momento de adquisición de nuevo material o infraestructura, como el desarrollo de nuevos sistemas automatizados para la extracción del dato y su posterior análisis, siendo capaces, así, de definir e implementar los flujos necesarios para finalmente extraer información valiosa y soportar una toma de decisiones inteligente.

  Adicionalmente, se ofrece una sesión opcional de introducción al tratamiento y procesado de datos mediante el lenguaje de programación Python y sus recursos.

Profesionales que quieran adquirir los conocimientos y capacidades necesarias para trabajar alrededor del concepto de vehículo conectado. Dichos conocimientos y capacidades facilitarán tanto la toma de decisiones en el momento de adquisición de nuevo material o infraestructura, como el desarrollo de nuevos sistemas automatizados para la extracción del dato y su posterior análisis, siendo capaces, así, de definir e implementar los flujos necesarios para finalmente extraer información valiosa y soportar una toma de decisiones inteligente.

1. Introducción al lenguaje de programación i al tratamiento de datos con Python
   • Conceptos básicos y herramientas disponibles
   • Programación básica
   • Procesado de datos
   • Sesión práctica
2. Introducción curso
3. La digitalización.
   • Contextualización, 4ª revolución industrial y Industria 4.0
   • Definición y conceptos
   • Dominios, aplicaciones y soluciones
   • ¿Industria 5.0?
4. Vehículo conectado
   • Introducción, conceptos e historia
   • Tecnologías y aplicaciones
   • Comunicaciones internas
     • Redes, interfaces y protocolos
     • Unidades de Control Electrónico y el Bus CAN
     • Protocolos de última generación
     • Herramientas de diagnóstico
   • Comunicaciones externas
     • V2V, V2P, V2I, V2C
   • Sesión práctica:
     • Caso de uso 1
5. La instrumentación electrónica y el mundo ciber-físico (5 horas)
   • Definiciones y propiedades
   • Tipos de señales de instrumentación
   • Tipos de sensores
     • Analógicos y digitales
     • Aplicaciones
     • Caracterización
   • Tipos de actuadores (electroneumático, calefactores, motores, solenoides…)
   • Adquisición de señales
     • Puentes (impedancia, Maxwell…)
     • Amplificadores y filtros analógicos
     • Conversores Analógicos/Digitales
     • Sensores con comunicación digital
   • Sesión práctica:
     • Temperatura, humedad y luz ambiental
     • Amplificadores y filtros analógicos
6. IoT
   • Introducción, elementos y conceptos básicos
   • Arquitecturas
   • Edge Analytics
   • Monitorización de procesos
     • ¿En qué consiste?
     • Utilidades de la monitorización de los procesos
     • Instrumentos necesarios
     • Ejemplos de monitorización de procesos
   • Sistemas de comunicación
     • Sistemas inalámbricos de corto alcance (RFID, Bluetooth, BLE, NFC, Zigbee, etc.)
     • Sistemas inalámbricos de largo alcance (4G/5G, LoRaWan, Sigfox, NB-IoT, LTE-M, etc.).
     • Comunicaciones cableadas: Ethernet Industrial.
     • Protocolos: TCP/UDP, MQTT, COAP, AMQP
   • Sesión práctica
     • Captura, comunicaciones, almacenamiento y monitorización de datos en tiempo real.
7. Ciberseguridad
   • Introducción y definición
   • Superficies de ataque
   • Nuevos modelos de ciberseguridad
   • Ataques al bus CAN
   • Otros ataques
   • Sesión práctica:
     • Caso de uso 1
8. Big Data
   • Introducción, problemática, requisitos y definición
   • Plataformas y arquitecturas Big Data (+ IoT, Ciberseguridad e IA)
   • Tecnologías y soluciones
   • Suministradores y recursos cloud
   • Sesión práctica
     • Despliegue plataforma Big Data
9. Inteligencia Artificial
   • Introducción a la IA y al aprendizaje automático
   • Capacidades y problemáticas
   • Proyecto de IA o minado de datos
     • Metodología CRISP-DM
   • Tipos de algoritmos y problemas
     • Aprendizaje supervisado
     • Aprendizaje no supervisado
     • Aprendizaje semi-supervisado
     • Aprendizaje por refuerzo
     • Modelos ensamblados
     • Aprendizaje profundo
   • Sesión práctica
     • Caso de uso 1
     • Caso de uso 2
10. Mantenimiento predictivo
    • Introducción al mantenimiento
    • Tipos de mantenimiento
    • Técnicas y aplicación de la IA
      • Detección de anomalías
      • Mantenimiento predictivo
      • Mantenimiento prescriptivo
    • Sesión práctica
      • Detección de anomalías
      • Mantenimiento predictivo

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