Sobre esta microcredencial

Resultados de aprendizaje

• Distinguir la digitalización de la transformación digital más amplia en la fabricación de madera, muebles y corcho
• Evaluar la integración IT/OT y su contribución a entornos de producción conectados y coordinados
• Evaluar las tecnologías habilitadoras digitales según los procesos de producción, las necesidades operativas y los objetivos empresariales
• Diferenciar las arquitecturas de computación en la nube, en el borde (edge), en la niebla (fog) y hybrid según los requisitos de conectividad y procesamiento en tiempo real
• Identificar aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial y el big data en la fabricación de madera y muebles
• Interpretar los datos de producción para respaldar el control de procesos, la trazabilidad, la calidad y la toma de decisiones
• Aplicar principios de gobernanza de datos, ciberseguridad y protección de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos industriales
• Analizar los procesos de producción para identificar y priorizar oportunidades de transformación digital
• Desarrollar una hoja de ruta de transformación digital que integre la selección de tecnologías, la planificación de la implementación, la gestión de riesgos, la estrategia de datos, la formación del personal y el cambio organizativo

Estándares de competencia

• Transformación digital e integración IT/OT en la fabricación: Capacidad para comprender e integrar entornos IT y OT, conectando los sistemas de negocio y de producción para mejorar la coordinación, el control de procesos, la trazabilidad y la toma de decisiones basada en datos.
• Tecnologías habilitadoras digitales para la fabricación a base de madera: Capacidad para evaluar y aplicar tecnologías habilitadoras digitales de acuerdo con las necesidades de producción y los objetivos empresariales, apoyando la eficiencia, la calidad, la sostenibilidad y el desarrollo de entornos de fabricación conectados digitalmente.
• Infraestructuras de computación en la nube, en el borde y distribuida: Capacidad para evaluar enfoques de computación en la nube, en el borde (edge), en la niebla (fog) e híbridos y seleccionar las arquitecturas adecuadas según los procesos de producción, los requisitos de conectividad y las necesidades de procesamiento de datos en tiempo real.
• IA, Big Data y fabricación basada en datos: Capacidad para comprender y aplicar los principios de la IA, el Big Data y la ciencia de datos a casos de uso de fabricación, transformando los datos de producción en información que respalda la optimización de procesos, la calidad y la toma de decisiones.
• Gobernanza de datos industriales y ciberseguridad: Capacidad para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida y aplicar principios adecuados de almacenamiento, gobernanza, ciberseguridad y protección de datos en entornos industriales conectados digitalmente.
• Planificación e implementación de proyectos de transformación digital: Capacidad para diagnosticar la madurez digital, identificar y priorizar procesos digitalizables, seleccionar las tecnologías adecuadas y desarrollar una hoja de ruta de implementación que aborde la ciberseguridad, la gobernanza de datos, los recursos, la formación del personal y el cambio organizativo.