El Diplomado en MES, Trazabilidad y Data-Ops en Producción se centra en la implementación de sistemas avanzados para la gestión de la producción. Aborda la integración de Manufacturing Execution Systems (MES), trazabilidad de procesos y la aplicación de Data-Ops para optimizar la eficiencia y la calidad. Incluye el análisis de datos en tiempo real, la optimización de flujos de trabajo y la mejora continua a través de la analítica predictiva. Se enfoca en la integración de metodologías y herramientas para el monitoreo y control de la producción, desde la materia prima hasta el producto final, garantizando la transparencia y la trazabilidad en toda la cadena de valor.
El programa proporciona experiencia práctica en el diseño y la implementación de soluciones MES, la configuración de sistemas de trazabilidad y el uso de herramientas de Data-Ops para el análisis de datos y la toma de decisiones. Se aborda la integración de sensores y dispositivos IoT, la gestión de big data en entornos industriales y la aplicación de inteligencia artificial (IA) para la optimización de procesos. Esta formación prepara a roles profesionales como especialistas en MES, analistas de datos de producción, gestores de trazabilidad y consultores en Data-Ops, fortaleciendo la empleabilidad en la industria manufacturera y de transformación.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): MES, trazabilidad, Data-Ops, producción, análisis de datos, optimización de procesos, inteligencia artificial, big data, industria manufacturera.
499 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Data-Ops, Trazabilidad y MES: Transformación y Optimización de la Producción
5. Optimización Productiva: Dominio Integral de MES, Trazabilidad y Data-Ops
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Fundamentos de MES (Manufacturing Execution Systems) y su Rol en la Producción.
1.2 Conceptos Clave de Trazabilidad en la Cadena de Valor.
1.3 Introducción a Data-Ops: Principios y Beneficios.
1.4 Interconexión entre MES, Trazabilidad y Data-Ops.
1.5 Identificación de KPIs (Key Performance Indicators) relevantes.
1.6 Estructura y arquitectura de un sistema MES.
1.7 Metodología para la recolección y análisis de datos.
1.8 Importancia de la calidad de los datos.
1.9 Herramientas y tecnologías básicas para MES, Trazabilidad y Data-Ops.
1.10 Casos de estudio y ejemplos prácticos de aplicación.
2. Fundamentos MES, Trazabilidad y Data-Ops
2.2 Introducción a los Sistemas de Ejecución de Manufactura (MES)
2.2 Principios de Trazabilidad en la Producción
2.3 Introducción a Data-Ops: Fundamentos y Beneficios
2.4 Interrelación entre MES, Trazabilidad y Data-Ops
2.5 Recopilación y Gestión de Datos en la Producción
2.6 Estándares y Normativas en MES y Trazabilidad
2.7 Arquitectura y Componentes de un Sistema MES
2.8 Conceptos Clave en Data-Ops: Automatización y DevOps
2.9 Importancia de la Calidad de Datos
2.20 Caso de Estudio: Implementación de Fundamentos
2. Implementación de MES y Trazabilidad
2.2 Planificación de la Implementación de MES
2.2 Diseño e Implementación de Sistemas de Trazabilidad
2.3 Integración del MES con Sistemas Existentes
2.4 Configuración y Personalización del MES
2.5 Gestión de Datos de Producción en MES
2.6 Validación y Verificación del MES
2.7 Implementación de Código de Barras y RFID
2.8 Pruebas de Trazabilidad: Asegurando la Eficiencia
2.9 Desarrollo de Informes y Paneles en MES
2.20 Caso Práctico: Implementación Exitosa
3. Estrategias en Data-Ops para la Producción
3.2 Arquitectura de Data-Ops: Diseño y Escalabilidad
3.2 Integración de Datos: Fuentes y Transformaciones
3.3 Automatización del Flujo de Datos
3.4 Gestión de Calidad de Datos en Data-Ops
3.5 Implementación de Pipelines de Datos
3.6 Monitoreo y Alertas en Data-Ops
3.7 Seguridad y Gobernanza de Datos
3.8 Data-Ops para la Toma de Decisiones
3.9 Implementación de Inteligencia Artificial en Data-Ops
3.20 Caso de Estudio: Estrategias Avanzadas
4. Transformación Productiva con Data-Ops
4.2 Diagnóstico y Evaluación de la Producción Actual
4.2 Identificación de Oportunidades de Mejora
4.3 Diseño de un Plan de Transformación Data-Driven
4.4 Análisis de Datos para la Optimización de Procesos
4.5 Optimización de la Cadena de Suministro con Data-Ops
4.6 Implementación de Análisis Predictivo
4.7 Uso de Data-Ops para la Reducción de Costos
4.8 Gestión del Cambio y Cultura Data-Driven
4.9 Métricas Clave de Rendimiento (KPIs)
4.20 Estudio de Caso: Transformación Productiva
5. Optimización Productiva: MES y Trazabilidad
5.2 Análisis de Datos MES para la Optimización
5.2 Optimización de Procesos con Datos de Trazabilidad
5.3 Mejora Continua Basada en Datos
5.4 Implementación de Controles de Calidad en MES
5.5 Optimización de la Utilización de Recursos
5.6 Reducción de Desperdicios con MES y Trazabilidad
5.7 Planificación y Programación Avanzada con MES
5.8 Gestión de Inventario Optimizada
5.9 Mejora del Tiempo de Ciclo de Producción
5.20 Caso de Estudio: Optimización con MES
6. Implementación de MES en la Cadena Productiva
6.2 Selección e Integración de MES en la Cadena de Suministro
6.2 Gestión de Datos Maestros en MES
6.3 Integración con Sistemas ERP y otros Sistemas
6.4 Trazabilidad de Materias Primas a Producto Final
6.5 Gestión de Pedidos y Programación de la Producción
6.6 Optimización de la Planificación de la Producción
6.7 Control de Calidad en la Cadena Productiva
6.8 Gestión de Almacén y Logística
6.9 Implementación de Indicadores de Rendimiento (KPIs)
6.20 Caso de Estudio: Implementación exitosa en una empresa
7. Análisis y Acción en la Transformación Productiva
7.2 Análisis de Datos Avanzado para la Toma de Decisiones
7.2 Identificación de Causas Raíz de Problemas
7.3 Diseño de Soluciones Basadas en Datos
7.4 Implementación de Acciones Correctivas y Preventivas
7.5 Evaluación de Resultados y Mejora Continua
7.6 Implementación de un Sistema de Retroalimentación
7.7 Desarrollo de Informes y Dashboards
7.8 Comunicación y Colaboración en la Toma de Decisiones
7.9 Gestión del Cambio y Resistencia al Cambio
7.20 Estudio de Caso: Análisis y Acción en la práctica
8. Implementación Estratégica de MES y Data-Ops
8.2 Alineación Estratégica: Objetivos del Negocio
8.2 Selección de Tecnologías y Proveedores
8.3 Diseño de la Arquitectura del Sistema
8.4 Gestión del Presupuesto y Recursos
8.5 Gestión de Proyectos de Implementación
8.6 Gestión del Riesgo en la Implementación
8.7 Formación y Capacitación del Personal
8.8 Medición del Retorno de la Inversión (ROI)
8.9 Sostenibilidad y Escalabilidad del Sistema
8.20 Caso de Estudio: Implementación exitosa a largo plazo
3.3 Estrategias de Planificación y Control de la Producción con MES
3.2 Diseño e Implementación de Sistemas de Trazabilidad Avanzada
3.3 Arquitectura y Gestión de Data-Ops para la Manufactura
3.4 Integración de MES, Trazabilidad y Data-Ops: Flujo de Datos
3.5 Análisis de Datos en Tiempo Real para la Toma de Decisiones
3.6 Optimización de Procesos Productivos Mediante Data-Ops
3.7 KPI y Métricas para la Mejora Continua con MES, Trazabilidad y Data-Ops
3.8 Estrategias de Implementación y Escalabilidad
4.4 Introducción a Data-Ops, Trazabilidad y MES: Conceptos Clave
4.2 Arquitectura de Datos y Flujos en la Producción: Diseño y Modelado
4.3 Implementación de Sistemas MES: Configuración y Personalización
4.4 Trazabilidad de Productos: Implementación de Códigos y Marcadores
4.5 Data-Ops para el Análisis Predictivo: Herramientas y Técnicas
4.6 Integración de MES, Trazabilidad y Data-Ops: Flujo de Datos
4.7 Optimización de Procesos Productivos con Datos en Tiempo Real
4.8 Ciberseguridad y Protección de Datos en la Cadena de Suministro
4.9 Métricas de Rendimiento y KPIs: Medición del Éxito
4.40 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas y Resultados
5.5 Fundamentos de MES: Introducción y Arquitectura
5.5 Trazabilidad: Diseño e Implementación de Sistemas
5.3 Data-Ops: Principios y Metodologías
5.4 Integración: MES, Trazabilidad y Data-Ops
5.5 Análisis de Datos en la Producción
5.6 Optimización de Procesos Productivos
5.7 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
5.8 Implementación de Data-Ops en la Práctica
5.9 Casos de Estudio: Éxitos y Desafíos
5.50 Mejora Continua y Sostenibilidad
6.6 Fundamentos de la Cadena Productiva: Introducción a MES, Trazabilidad y Data-Ops
6.2 Diseño e Implementación de Sistemas MES para la Recolección de Datos
6.3 Trazabilidad: Diseño e Implementación para el Seguimiento de Productos y Procesos
6.4 Data-Ops: Arquitectura y Gestión de Datos en Entornos Productivos
6.5 Integración de MES, Trazabilidad y Data-Ops: Flujos de Trabajo y Sincronización
6.6 Optimización de la Cadena Productiva mediante Análisis de Datos
6.7 Implementación de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) y Monitoreo
6.8 Mejora Continua y Automatización en la Cadena Productiva
6.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Resultados
6.60 Tendencias y Futuro de MES, Trazabilidad y Data-Ops en la Industria
7.7 Fundamentos de la Excelencia Productiva: Introducción a MES, Trazabilidad y Data-Ops
7.2 Implementación de MES: Recopilación y Análisis de Datos en Tiempo Real
7.3 Trazabilidad: Seguimiento y Control de la Cadena de Producción
7.4 Data-Ops: Automatización y Optimización del Flujo de Datos
7.7 Integración de MES, Trazabilidad y Data-Ops: Mejora Continua
7.6 Diseño de Sistemas: Arquitectura y Escalabilidad de la Solución
7.7 Análisis de Datos Avanzado: KPIs y Métricas de Rendimiento
7.8 Optimización de Procesos: Identificación y Eliminación de Cuellos de Botella
7.9 Toma de Decisiones Basada en Datos: Estrategias y Herramientas
7.70 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas y Lecciones Aprendidas
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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