Smart Factory Essentials: Datos, Seguridad e IA Aplicada al Puesto de Trabajo

MÓDULO 1 — Introducción a la Fábrica Inteligente (3H)
Objetivos:
Que los participantes entiendan qué está cambiando en la industria y por qué datos + digitalización + seguridad son claves.
Contenido:

• Qué es una Smart Factory explicado simple.
• Dónde nacen los datos en una planta (PLC, sensores, máquinas, SCADA).
• Ejemplos reales de mejora con datos (reducción de paradas, menos rechazos, energía…).
• Concepto de “cultura digital” en planta.

Práctica:
Identificación de datos útiles en su propio proceso (actividad guiada).

MÓDULO 2 — Datos Industriales para No Expertos (6H)
Objetivos:
Dar al personal de planta habilidades prácticas para leer, interpretar y visualizar datos sin necesidad de programar.

Contenido:

• Tipos de datos industriales: señales, eventos, alarmas, tiempos, consumos.
• Qué es un KPI industrial (OEE, calidad, energía, tiempos de ciclo).
• Introducción al análisis básico usando Excel y Power BI.
• Cómo detectar tendencias, picos, fallos y patrones simples.

Prácticas:

• Crear un dashboard sencillo con datos de ejemplo.
• Analizar causas de una parada repetitiva usando datos reales/simulados.
• Construir un mini OEE con Excel o Google Sheets.

MÓDULO 3 — Seguridad Industrial y Ciberseguridad Básica OT (5H)
Objetivos:
Dar herramientas simples para prevenir riesgos físicos y digitales, entendiendo cómo se
combinan en una planta moderna.

Contenido:

• Seguridad de máquinas: conceptos clave explicados fácil.
• Relación entre PRL, mantenimiento y ciberseguridad.
• Buenas prácticas OT para todos los trabajadores:
  • contraseñas, accesos, USB, móviles, red WiFi, backups.
• Cómo evitar manipulaciones peligrosas en máquinas conectadas.
• Casos reales explicados de forma didáctica (Stuxnet, Triton…).

Prácticas:

• Simulación de “ataque humano” (error habitual que compromete una máquina).
• Check-list de buenas prácticas para su puesto de trabajo.

MÓDULO 4 — Del dato fiable a la IA útil (5H)
Objetivos:
Demostrar cómo la IA puede facilitar el trabajo diario sin necesidad de programar.

Contenido:

• Sistema de datos: Captura – Integración – Transformación y preparación. Consumo y presentación.
• Inteligencia Artificial:
  • Qué es y qué no es la inteligencia artificial.
  • Casos de uso
  • Como utilizar la IA para automatizar (caso practico sencillo)
  • Preparación de datos
  • Generación de métricas avanzadas (regresiones, tendencias, correlaciones…)

Prácticas:

• Predicción simple de fallo o desgaste con datos simulados.
• Detección automática de consumos energéticos anómalos.
• Crear una alerta “inteligente” basada en una tendencia real.

MÓDULO 5 — Proyectos de Mejora con Datos (6H)
Objetivos:
Aplicar todo lo aprendido en un caso real o simulado. Que la gente salga con una mejora
concreta lista para aplicar en su planta.

Contenido:

• Metodología de mejora continua basada en datos (ciclo simple).
• Cómo plantear un mini-proyecto: problema → datos → análisis → acción.
• Documentación de mejoras.

Práctica final (por equipos):
Escoger uno de estos temas:

• Reducir tiempos muertos en una máquina.
• Detectar uso energético excesivo.
• Analizar fallos repetitivos.
• Mejorar calidad mediante un indicador.
• Proponer acciones de seguridad industrial y OT.

Cada equipo presenta su proyecto el último día.