Optimización Energética y Logística con Inteligencia Artificial

La optimización es una herramienta fundamental para mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y maximizar el rendimiento en sectores clave como la logística, la gestión energética y los procesos industriales. Este curso, "Implementación de Modelos de Optimización para Logística, Gestión Energética y Procesos Industriales", está diseñado para proporcionar a los participantes los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para modelar e implementar soluciones de optimización avanzadas, utilizando métodos matemáticos, algoritmos computacionales y software especializado.

Durante el curso, se analizarán casos prácticos reales, como la planificación de rutas logísticas, la reducción del consumo energético en instalaciones industriales y la mejora de la eficiencia en procesos productivos, aplicando herramientas como Python y plataformas de modelado matemático.

Este curso está dirigido a profesionales de la ingeniería y áreas afines que deseen aplicar técnicas de optimización avanzada para resolver problemas complejos y mejorar la competitividad y sostenibilidad de sus organizaciones.

La optimización de procesos se ha convertido en una necesidad estratégica para maximizar la eficiencia operativa, reducir costes y cumplir con estándares de sostenibilidad. Ámbitos clave como la logística, la gestión energética y los procesos industriales enfrentan desafíos crecientes debido a la complejidad de las operaciones, las restricciones de recursos y la presión por implementar soluciones sostenibles.

El uso de modelos de optimización avanzados permite abordar problemas complejos con múltiples variables y restricciones, proporcionando soluciones prácticas y eficientes. Herramientas como la programación lineal, los algoritmos heurísticos y metaheurísticos, así como el aprendizaje automático, han demostrado ser fundamentales para resolver problemas como:

• Optimización de rutas logísticas: Reducir tiempos, costes y emisiones en el transporte y la distribución de bienes.

• Gestión energética: Mejorar el consumo energético en instalaciones industriales y maximizar el uso eficiente de recursos renovables y no renovables.

• Procesos industriales: Incrementar la productividad y minimizar tiempos de inactividad mediante la optimización de la producción y el mantenimiento.

Este curso responde a la necesidad de formar profesionales capacitados en la implementación de modelos de optimización matemática y computacional, combinando un enfoque práctico con el uso de herramientas modernas como Python, GAMS y otros softwares de modelado. Su relevancia radica en la creciente demanda de soluciones innovadoras que permitan a las empresas alcanzar mayores niveles de eficiencia, sostenibilidad y competitividad en un entorno en constante evolución tecnológica.

El curso "Implementación de Modelos de Optimización para Logística, Gestión Energética y Procesos Industriales" tiene como propósito capacitar a los participantes en el diseño, modelado e implementación de soluciones de optimización para abordar problemas reales en diversos sectores.

Objetivo General

Desarrollar las competencias necesarias para implementar modelos de optimización matemática y computacional, aplicándolos a la mejora de procesos en logística, gestión energética y entornos industriales.

Objetivos Específicos

1. Comprender los fundamentos de la optimización aplicada: Adquirir conocimientos sobre métodos matemáticos y algoritmos avanzados para la resolución de problemas complejos.

2. Modelar problemas reales: Identificar y estructurar problemas de optimización en logística, consumo energético y procesos productivos, convirtiéndolos en modelos matemáticos.

3. Aplicar herramientas computacionales de optimización: Diseñar e implementar algoritmos de optimización utilizando lenguajes de programación como Python y software especializado como Excel Solver, GAMS o MATLAB.

4. Optimizar operaciones logísticas: Resolver problemas relacionados con la planificación de rutas, gestión de inventarios y cadena de suministro.

5. Optimizar el consumo energético: Diseñar estrategias para reducir el consumo energético en instalaciones industriales y maximizar el uso eficiente de recursos.

6. Mejorar procesos industriales: Aplicar modelos de optimización para aumentar la productividad, minimizar tiempos de inactividad y reducir costes operativos.

7. Evaluar el impacto de las soluciones: Analizar métricas de rendimiento, como eficiencia, coste y sostenibilidad, para validar los resultados obtenidos.

8. Desarrollar un proyecto final: Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver un problema real de optimización en alguno de los ámbitos estudiados.

Estos objetivos permitirán a los participantes adquirir una visión práctica y estratégica de la optimización, capacitando a los profesionales para abordar problemas reales con soluciones innovadoras y sostenibles.

El curso está dirigido a un público técnico y profesional interesado en integrar soluciones avanzadas de inteligencia artificial en el ámbito del mantenimiento industrial. A continuación, se detalla el perfil del destinatario ideal:

Público Objetivo:

• Ingenieros y técnicos de mantenimiento: Profesionales que deseen modernizar sus estrategias de mantenimiento mediante el uso de tecnologías predictivas basadas en datos.

• Gestores de mantenimiento y operaciones industriales: Responsables de garantizar la continuidad operativa y optimización de los procesos en plantas industriales.

• Analistas de datos e ingenieros de machine learning: Especialistas interesados en aplicar sus conocimientos en entornos industriales para resolver problemas específicos de predicción y optimización.

• Estudiantes avanzados de ingeniería o tecnología: Estudiantes de áreas como ingeniería mecánica, eléctrica, industrial o informática que busquen complementar su formación con competencias en inteligencia artificial aplicada al mantenimiento.

Requisitos previos necesarios:

Para garantizar el máximo aprovechamiento del curso "Optimización Energética y Logística con Inteligencia Artificial", los participantes deberán cumplir con los siguientes requisitos previos:

Conocimientos Técnicos:

1. Mantenimiento industrial básico: Comprender los conceptos fundamentales de mantenimiento preventivo y correctivo, así como su aplicación en entornos industriales.

2. Conocimientos básicos de sensores y monitoreo de equipos: Familiaridad con sistemas de monitoreo de condiciones (vibración, temperatura, etc.) empleados en el mantenimiento predictivo.

Habilidades en Análisis de Datos:

3. Estadística básica: Capacidad para interpretar gráficos, calcular métricas estadísticas (promedio, desviación estándar, correlaciones) y realizar análisis exploratorios.

4. Experiencia previa con software de análisis: Uso básico de herramientas como Excel, MATLAB o similares; aunque no es obligatorio, se recomienda una introducción a Python.

Actitudes y Disponibilidad:

8. Curiosidad e interés: Disposición para aprender conceptos técnicos y aplicarlos a casos prácticos del sector industrial.

9. Tiempo dedicado: Compromiso para dedicar al menos 5 horas semanales al estudio, práctica y desarrollo de tareas del curso.

Requisitos previos recomendados:

Para garantizar el máximo aprovechamiento del curso "Optimización Energética y Logística con Inteligencia Artificial", los participantes deberán cumplir con los siguientes requisitos previos:

Competencias en Programación:

5. Programación inicial: Conocimientos básicos en Python, incluyendo conceptos fundamentales como variables, bucles y estructuras de datos simples (listas y diccionarios). Se proporcionarán tutoriales introductorios para quienes necesiten reforzar estas habilidades.

Requisitos Tecnológicos:

6. Equipo de trabajo: Una computadora con acceso a internet y capacidad para ejecutar software de análisis de datos y machine learning, como Python y sus bibliotecas (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, entre otras).

7. Acceso a plataformas y recursos online: Disponibilidad para trabajar con entornos virtuales como Jupyter Notebook o Google Colab, que serán utilizados a lo largo del curso.

Para que la acción formativa pueda llevarse a cabo se necesitará un número mínimo de 10 alumnos.

La matrícula se cerrará cuando se hayan alcanzado un número de 80 alumnos.

Nivel de profundidad 2

(Partiendo de la base de que todos los cursos están dirigidos a un perfil mínimo de Ingeniero, se valorará el curso que presenta con niveles de 1 a 3 de forma que el 1 significará que el curso es de carácter básico, 2 el curso es de carácter medio y 3 el curso es de carácter avanzado.)

Para el desarrollo del curso, no se requiere la instalación de software adicional específico. Todas las herramientas necesarias estarán disponibles en plataformas web accesibles desde un navegador actualizado. A continuación, se detallan los requisitos de software:

• Navegador web actualizado
  Se recomienda utilizar Google Chrome, Mozilla Firefox o Microsoft Edge en sus versiones más recientes para asegurar compatibilidad con las plataformas y recursos del curso.

• Programas estándar
  Software de ofimática básico como Microsoft Office, LibreOffice o Google Workspace (hojas de cálculo, procesadores de texto).

• Acceso a herramientas específicas
  En caso de ser necesario, se proporcionarán accesos temporales a herramientas especializadas a través de licencias o entornos en línea, sin necesidad de instalación.

Requisitos de Hardware:

• Ordenador con procesador de al menos 2 GHz (Intel Core i3 o equivalente).

• Memoria RAM de 4 GB como mínimo (se recomienda 8 GB).

• Espacio libre en disco duro de al menos 10 GB.

• Sistema operativo compatible: Windows 10, macOS 10.14 o superior, o Linux.

• Monitor con resolución mínima de 1366x768 píxeles (se recomienda Full HD).

• Tarjeta gráfica integrada suficiente para herramientas estándar.

• Conexión a Internet con al menos 10 Mbps de velocidad.

• Auriculares o altavoces para reproducción de audio.

• Micrófono en caso de tutorías interactivas en tiempo real.

• Ratón y teclado estándar.

Calculadora de precios

El precio de los cursos de nuestra Plataforma depende del perfil del alumno. Aquí puede calcular su precio.

Tipo de alumno

Perteneciente a una entidad adherida

Entidades adheridas

No pertenezco a ninguna entidad adherida

¿Solicita beca?

El alumno, ¿tiene la acreditación DPC Ingenieros?

¿Quién contrata el curso?

El propio alumno

Otra persona o Entidad

La entidad, ¿tiene convenio firmado con COGITI?

¿El curso se financiará a través de los seguros sociales (FUNDAE)?

Reseña del cálculo de precios

Precio base: 320€.

A este precio base se le podrán aplicar los siguientes descuentos y/o el incremento por Formación Bonificada (ver más abajo en el apartado "Formación Bonificada"):

Módulo 1: Fundamentos de Optimización

Unidad 1.1: Introducción a la optimización: definición, importancia y aplicaciones en logística, gestión energética y procesos industriales.
Unidad 1.2: Principios de programación lineal: formulación y resolución de problemas básicos.
Unidad 1.3: Programación no lineal: conceptos y diferencias respecto a la programación lineal.
Unidad 1.4: Métodos y técnicas para la resolución de problemas de optimización.

Módulo 2: Herramientas Computacionales para la Optimización

Unidad 2.1: Introducción al uso de Python para la optimización: librerías NumPy, Pandas y SciPy.
Unidad 2.2: Modelado matemático con software especializado: Solver (Excel), GAMS y MATLAB.
Unidad 2.3: Visualización de resultados: herramientas gráficas y análisis de resultados.
Unidad 2.4: Taller práctico: resolución de problemas básicos utilizando Python y Excel Solver.

Módulo 3: Optimización Aplicada a la Logística

Unidad 3.1: Modelos de optimización de rutas: problema del viajante (TSP) y problema de rutas de vehículos (VRP).
Unidad 3.2: Gestión de inventarios y planificación de la cadena de suministro.
Unidad 3.3: Algoritmos heurísticos y metaheurísticos aplicados a problemas logísticos.
Unidad 3.4: Taller práctico: implementación de un modelo de optimización de rutas logísticas en Python.

Módulo 4: Optimización Aplicada a la Gestión Energética

Unidad 4.1: Modelos para la optimización del consumo energético en instalaciones industriales.
Unidad 4.2: Optimización de recursos energéticos renovables y no renovables.
Unidad 4.3: Métodos para minimizar el coste energético y maximizar la eficiencia.
Unidad 4.4: Casos prácticos: simulación de escenarios de optimización energética en entornos industriales.

Módulo 5: Optimización Aplicada a Procesos Industriales

Unidad 5.1: Modelos de optimización para sistemas productivos: balance de líneas y programación de la producción.
Unidad 5.2: Optimización del mantenimiento preventivo y predictivo.
Unidad 5.3: Mejora de la eficiencia operativa mediante técnicas de optimización.
Unidad 5.4: Taller práctico: simulación de un caso real de optimización en un proceso productivo.

Módulo 6: Proyecto Final de Optimización

Unidad 6.1: Identificación y planteamiento de un problema real en logística, gestión energética o procesos industriales.
Unidad 6.2: Desarrollo de un modelo matemático y su implementación utilizando las herramientas aprendidas.
Unidad 6.3: Presentación y análisis de los resultados del proyecto.

El curso se desarrollará en el campus virtual de la plataforma de formación e-learning de COGITI. (campusvirtual.cogitiformacion.es)

El día de inicio del curso los alumnos que hayan formalizado la prematrícula en la plataforma (www.cogitiformacion.es) y hayan hecho efectivo el pago de la misma (bien por pasarela de pago, con tarjeta, directamente en el momento de la matriculación o bien por transferencia o ingreso bancario en el número de cuenta que se indica en la misma), podrán acceder al curso por medio de la plataforma, con las claves que utilizaron para registrarse como usuarios. Desde su perfil en “Mis Matrículas” podrán ver el enlace de acceso al curso.

Al ser la formación e-learning, los alumnos seguirán los distintos temas que se proponen en el curso al ritmo que ellos puedan, y en las horas que mejor se adapten a su horario.

NO se exigirá a los alumnos que estén las horas lectivas propuestas para el curso, aunque el número de horas lectivas indicado en cada curso es el recomendable para alcanzar los objetivos del curso y la adquisición de los conocimientos previstos, cada alumno va siguiendo a su ritmo los contenidos, de igual forma NO se cortará el acceso a la plataforma a aquellos alumnos que superen las horas propuestas para el curso. Sí se tendrá en cuenta que el alumno haya visto todos los contenidos o al menos la gran mayoría (más del 75 %) de los mismos durante el periodo que dura el curso, así como realizado con éxito las tareas o ejercicios, trabajos que se le vayan proponiendo durante el curso.

El alumno, además de ir estudiando los contenidos de los distintos temas, podrá participar en el foro del curso dejando sus dudas o sugerencias o intercambiando opiniones técnicas con otros alumnos, así como respondiendo aquellas que hayan dejado otros compañeros. Asimismo podrá hacer las consultas que estime oportunas al tutor del curso para que se las responda a través de la herramienta de mensajería que posee la plataforma y preferentemente en el mismo foro. Recomendamos encarecidamente el uso del foro por parte de todos los alumnos.

Para la obtención del certificado de aprovechamiento del curso el alumno tendrá que superar los objetivos mínimos marcados por el docente (superación de cuestionarios de evaluación, casos prácticos, participación, etc…).

De igual forma, los alumnos, deberán realizar la encuesta de satisfacción que nos ayudará en la mejora de la calidad de las acciones formativas que proponemos en la plataforma de formación. La encuesta estará accesible en el apartado “Mis matrículas” en la plataforma, a partir de la finalización del curso.

Para ampliar información mandar mail a secretaria@ingenierosformacion.com o llamando por teléfono al número 985 73 28 91.

La formación bonificada está dirigida a trabajadores de empresas que estén contratados por cuenta ajena, es decir, trabajadores de empresas que, en el momento del comienzo de la acción formativa, coticen a la Seguridad Social por el Régimen General.

Están excluidos los autónomos, los funcionarios y el personal laboral al servicio de las Administraciones públicas.

Para beneficiarse de la Formación bonificada la empresa tiene que encontrarse al corriente en el cumplimiento de sus obligaciones tributarias y de la Seguridad Social.

Para aclarar cualquier duda relacionada con nuestros cursos o sobre la bonificación de la FUNDAE, pueden dirigirse a la página web de la plataforma FORMACIÓN BONIFICADA donde podrán ver la información de una manera mas detallada, así como descargarse los documentos necesarios para la obtención de esta bonificación.

También pueden ponerse en contacto con nosotros, en el teléfono 985 73 28 91 o en la dirección de correo electrónico secretaria@ingenierosformacion.com.