Ficha del curso
Transformación logística en un entorno de industria 4.0. coml02
Comercio y marketing
Contenidos
Denominación: Introducción a la Logística 4.0
Introducción
Introducción a la Industria y Logística 4.0
Efectos de la Logística 4.0
EDI. Intercambio electrónico de datos
Planificación estratégica de los negocios y la fabricación
Los planes estratégicos
Optimización de la cadena de suministro
La cadena de suministro
Partes de las cadenas de suministro
Industria 4.0 y lead time
RFID
Funcionamiento
Resumen
Data analytics
Introducción
El análisis de datos
Técnicas de analítica de datos
Fases del análisis de datos
Casos de uso
Resumen
Nuevas tecnologías y soluciones de almacenaje
Introducción
Optimización de procesos
Soluciones software adaptadas a esta técnica de gestión integrada de materiales
Diagramas de flujo
Algunas soluciones disponibles en el mercado
Integración de sistemas de procesamiento de datos
Resumen
Big data en Logística 4.0
Introducción
Introducción al big data
Almacenamiento: Hadoop y uso de MapReduce e Impala
Hadoop
MapReduce
Impala
Analítica predictiva: cómo construir un modelo de analítica predictiva en el sector de automación
Tipos de modelos de analítica predictiva
Tipos de algoritmos usados en analítica predictiva
Taller III. Optimización de transporte minimizando costes
Caso de estudio: optimización de la logística en SEUR
Resumen
Innovación tecnológica aplicada a la Logística 4.0
Introducción
Introducción al big data
Evolución tecnologías Industria 4.0
Planificación avanzada en operaciones logísticas
Herramientas para la planificación
Tecnología para la automatización
Cambios en los procesos productivos
Tendencias actuales
Taller de simulación en procesos logísticos
Tipos de simuladores logísticos
Etapas
Uso de AGV en la industria para el movimiento de cargas
Tipos de AGV
Taller RFID
Sectores y equipamiento
Metodologías multicriterio y sistemas de decisión para la selección de tecnologías en la Logística 4.0
Resumen
Introducción
Introducción a la Industria y Logística 4.0
Efectos de la Logística 4.0
EDI. Intercambio electrónico de datos
Planificación estratégica de los negocios y la fabricación
Los planes estratégicos
Optimización de la cadena de suministro
La cadena de suministro
Partes de las cadenas de suministro
Industria 4.0 y lead time
RFID
Funcionamiento
Resumen
Data analytics
Introducción
El análisis de datos
Técnicas de analítica de datos
Fases del análisis de datos
Casos de uso
Resumen
Nuevas tecnologías y soluciones de almacenaje
Introducción
Optimización de procesos
Soluciones software adaptadas a esta técnica de gestión integrada de materiales
Diagramas de flujo
Algunas soluciones disponibles en el mercado
Integración de sistemas de procesamiento de datos
Resumen
Big data en Logística 4.0
Introducción
Introducción al big data
Almacenamiento: Hadoop y uso de MapReduce e Impala
Hadoop
MapReduce
Impala
Analítica predictiva: cómo construir un modelo de analítica predictiva en el sector de automación
Tipos de modelos de analítica predictiva
Tipos de algoritmos usados en analítica predictiva
Taller III. Optimización de transporte minimizando costes
Caso de estudio: optimización de la logística en SEUR
Resumen
Innovación tecnológica aplicada a la Logística 4.0
Introducción
Introducción al big data
Evolución tecnologías Industria 4.0
Planificación avanzada en operaciones logísticas
Herramientas para la planificación
Tecnología para la automatización
Cambios en los procesos productivos
Tendencias actuales
Taller de simulación en procesos logísticos
Tipos de simuladores logísticos
Etapas
Uso de AGV en la industria para el movimiento de cargas
Tipos de AGV
Taller RFID
Sectores y equipamiento
Metodologías multicriterio y sistemas de decisión para la selección de tecnologías en la Logística 4.0
Resumen
Objetivos
- Manejar y comprender las tecnologías 4.0 aplicadas al área logística de la automoción.- Desarrollar competencias que permitan el análisis de la cadena de suministro 4.0 y la optimización de modelos de logística.- Utilizar la analítica de datos para optimizar la cadena de suministros.- Aplicar la técnica de gestión integrada de materiales para mejorar flujos y almacenamiento.- Utilizar técnicas de big data, analítica predictiva y data science aplicados a la logística.- Utilizar tecnologías 4.0 relacionadas con la logística, así como sistemas de gestión, los modelos de referencia para la planificación de procesos integrada, Sales & Operation Planning (S&OP) y las tecnologías de planificación integrada.