- Presentación
- Temario
- Claustro
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. LOGÍSTICA 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INDUSTRIA 4.0
- Evolución de la Industria en el siglo XXI
- Las nuevas tecnologías en la industria
- La transformación digital de la industria
- Retos a resolver
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROVEEDORES
- Los proveedores en la cuarta revolución industrial
- Proveedores de primer nivel
- Proveedores de segundo nivel
- Proveedores de servicios y transporte
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA CADENA DE SUMINISTRO EN LA INDUSTRIA 4.0
- Digitalización de la cadena de suministros
- Transformación integral
- La cadena de suministros en un contexto internacional
- Procesos logístico
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APOYO DE LA GESTIÓN LOGÍSTICA
- Las nuevas tecnologías y los códigos de barras
- Código QR
- Forecast en la gestión logística
- Sistemas de control logístico
- Software logístico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA GESTIÓN DE INFORMACIÓN
- Almacenamiento de la información
- Base de datos
- Big data y como extraer información de valor
- la tecnología Block chain
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA TRANSICIÓN TECNOLÓGICA
- La transición tecnológica en el mundo
- Inversión en la cadena logística
- La importancia de las infraestructuras
- Programas de ayuda para la transformación digital
UNIDAD DIDÁCTICA 7. AUTOMATIZACIÓN DE LOS ALMACENES
- Automatización de la zona Picking
- Estructura de un almacén automatizado
- Warehouse Management System (WMS)
- Sistemas de gestion logístico
- Tendencias de la automatización
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTEGRACIÓN ECOLÓGICA EN EL SECTOR LOGÍSTICO
- Logistica inversa y su impacto en el medioambiente
- La energía renovable en las plataformas logísticas
- Vehículos eléctricos
MÓDULO 2. MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LOGÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOGÍSTICA
- Introducción a la inteligencia artificial
- Tipos de inteligencia artificial: débil y fuerte
- Aplicaciones de la inteligencia artificial en logística
- Importancia de la IA en la optimización de la cadena de suministro
- Casos de éxito en la implementación de IA en logística
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) PARA PREVISIÓN DE DEMANDA
- Conceptos básicos de aprendizaje automático
- Tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Modelos de regresión para predicción de demanda
- Redes neuronales en la estimación de inventarios
- Evaluación de modelos de aprendizaje automático en logística
- Estrategias de mejora continua en modelos predictivos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPTIMIZACIÓN DE RUTAS Y PLANIFICACIÓN LOGÍSTICA
- Algoritmos de optimización de rutas
- Problemas de VRP (Vehicle Routing Problem) y soluciones IA
- Planificación dinámica en tiempo real con inteligencia artificial
- Integración de variables dinámicas en modelos de planificación
- Herramientas y software especializado en optimización logística
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISIÓN ARTIFICIAL EN ALMACENES INTELIGENTES
- Introducción a la visión artificial en logística
- Tecnologías de captura de imágenes en ambientes logísticos
- Sistemas de seguimiento y localización de productos
- Detección y clasificación de objetos en tiempo real
- Integración de sistemas de visión artificial en operaciones logísticas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS CON ROBÓTICA INTELIGENTE
- Robótica autónoma en entornos logísticos
- Coordinación de robots en tareas colaborativas
- Integración de robótica con sistemas de gestión de almacenes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN EN LOGÍSTICA
- Principios de los sistemas de recomendación
- Métodos de filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido
- Aplicaciones de sistemas de recomendación en inventarios
- Personalización de experiencias en la cadena de suministro
- Evaluación de la efectividad de sistemas de recomendación
- Consideraciones éticas en la implementación de sistemas de recomendación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTERNET DE LAS COSAS (IOT) Y LOGÍSTICA
- Integración de dispositivos IoT en la cadena de suministro
- Sensores y tecnologías IoT para el monitoreo en tiempo real
- Aplicaciones prácticas de implementación de IoT en almacenes
- Conectividad y protocolos de comunicación en implementaciones IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 8. BLOCKCHAIN EN LA GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO
- Fundamentos de blockchain y ledger distribuido
- Tipos de blockchain: público, privado y consorcio
- Aplicaciones de blockchain en la cadena de suministro
- Mejora de la transparencia y trazabilidad con blockchain
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS PREDICTIVO Y PRESCRIPTIVO EN LOGÍSTICA
- Diferencias entre análisis predictivo y prescriptivo
- Modelos predictivos para la identificación de tendencias
- Estrategias prescriptivas para la toma de decisiones logísticas
- Evaluación de resultados y mejora continua en el análisis predictivo
- Herramientas y plataformas especializadas en análisis predictivo
- Casos prácticos de implementación de estrategias prescriptivas en logística
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL LOGÍSTICA
- Consideraciones éticas en el desarrollo y uso de IA
- Impacto social de la automatización en la logística
- Principios de ética en la recopilación y uso de datos
- Marco legal y normativo en el despliegue de soluciones de IA logística
- Desafíos éticos en la toma de decisiones automatizada
- Responsabilidad social corporativa en la implementación de tecnologías IA
UNIDAD DIDÁCTICA 11. IMPLEMENTACIÓN PRÁCTICA DE PROYECTOS DE IA EN LOGÍSTICA
- Ciclo de vida de un proyecto de IA en logística
- Selección de tecnologías y plataformas para proyectos logísticos
- Gestión de cambios y capacitación del personal
- Casos de estudio: implementación exitosa de proyectos de IA en empresas logísticas
- Monitoreo y evaluación continua del rendimiento de sistemas IA
- Estrategias para la escalabilidad y mejora continua en proyectos logísticos con IA
¿Con quién vas a aprender? Conoce al claustro

Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en Tecnologías de la Información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia como Científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.

Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR), con un Curso Superior en Ciberseguridad, Business Intelligence y Big Data. Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Experto en Desarrollo web, Programación de aplicaciones, Análisis de datos, Big Data, Ciberseguridad y Diseño y experiencia de usuario (UX/UI).

Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Titulación

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
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