DIGITALIZACIÓN APLICADA A LOS SECTORES PRODUCTIVOS (GRADO MEDIO)

1. Introducción a la Industria 4.0

Se analiza la evolución histórica hasta la cuarta revolución industrial, los principios que la definen, sus tecnologías clave (como IoT, IA o robótica) y su repercusión en distintos sectores. También se incluyen casos reales de implementación y barreras comunes en su adopción.

2. Transformación Digital y su Impacto en la Industria

Se define qué es la transformación digital, sus componentes esenciales, las estrategias para llevarla a cabo con éxito y sus efectos en sectores como la manufactura, los servicios, la educación y la salud. Incluye ejemplos de éxito y retos como la resistencia al cambio o la brecha digital.

3. Ciberseguridad en la Industria 4.0

Se presentan los fundamentos de la ciberseguridad, las amenazas comunes, estrategias de defensa y las normativas vigentes. Se analizan casos de ciberataques y las lecciones aprendidas en entornos industriales digitalizados.

4. Robótica y Automatización

Se introducen los conceptos de robótica industrial y automatización, sus aplicaciones actuales, las tecnologías utilizadas, y los principales desafíos en su integración. Incluye ejemplos reales de éxito y análisis de su impacto en la eficiencia y seguridad.

5. Digitalización de Sistemas Productivos y Servicios

Explora la digitalización en sectores clave, los beneficios que aporta en términos de productividad y calidad, y las barreras como la seguridad, la privacidad o la falta de adaptación organizativa.

6. Big Data y Análisis de Datos

Se estudian los fundamentos del Big Data, su importancia estratégica en la toma de decisiones, las herramientas disponibles y las aplicaciones concretas como el mantenimiento predictivo o la personalización. También se abordan cuestiones éticas y regulatorias.

7. Internet de las Cosas (IoT)

Analiza cómo el IoT conecta dispositivos y sistemas en entornos industriales, sus beneficios y riesgos, las tecnologías necesarias y las tendencias futuras de este ecosistema conectado.

8. Inteligencia Artificial y Machine Learning

Se explican los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático, sus usos en la industria (como la automatización inteligente o el análisis predictivo), así como los retos éticos y las oportunidades que ofrece su evolución.