Este programa busca preparar profesionales capaces de enfrentar los retos actuales de la industria en un contexto global, competitivo y marcado por la Industria 4.0 y la digitalización. Además, combina formación práctica con metodologías como Lean, herramientas de calidad, gestión de la producción y tecnologías emergentes. A través de casos reales, simulación de procesos, herramientas digitales y visitas a empresas, los estudiantes desarrollan habilidades para diseñar, mejorar y digitalizar operaciones industriales.
La formación está dirigida a responsables, ingenieros y profesionales técnicos que trabajan en el ámbito de operaciones industriales, especialmente en áreas como producción, ingeniería de procesos y métodos, calidad, ingeniería de producción, mantenimiento y mejora continua, que buscan desarrollar competencias para optimizar y transformar los procesos industriales.
El objetivo del programa es formar profesionales capaces de liderar la mejora y transformación de los procesos industriales mediante la aplicación de Lean Manufacturing y tecnologías de Industria 4.0. Busca desarrollar competencias para diseñar y gestionar proyectos de digitalización, optimización de procesos y toma de decisiones basada en datos. Además, fomenta la agilidad en la implementación de mejoras, el liderazgo del cambio organizativo y el aprendizaje continuo en entornos industriales dinámicos.
Plan de estudios
El máster consta de cuatros módulos con un total de 60 ECTS (298 horas lectivas):
Módulo I, Ingeniería de Procesos y Métodos.
Módulo II, Gestión Total de la Calidad.
Módulo III, Gestión Total de la Producción.
Módulo IV, Trabajo Final de Máster.
La realización de los cuatro módulos formativos da lugar a la obtención de la titulación de Máster (o Certificado de Extensión Universitaria) en Diseño y Optimización de Procesos Industriales, otorgado por la UVIC -UCC.
MÓDULO I. INGENIERÍA DE PROCESOS Y MÉTODOS
1. Gestión de proyectos de mejora continua
Estructuración de proyectos y análisis del entorno. Planes de ahorro, inversión y retornos de inversión.
Indicadores clave (KPI’s) e implantación de mejoras. Cultura de mejora basada en datos.
2. Herramientas para el estudio, análisis y mejora de flujos de material e información
Creación de diagramas de flujo (Flow Chart). Diseño y rediseño de layout de planta.
Análisis del Mapa de Flujo de Valor (VSM).
3. Mejora de la productividad: Aplicación del Lean Manufacturing
Fundamentos y herramientas clave para la eliminación de desperdicios y la mejora continua en entornos productivos.
Las 5S.
Otras herramientas: KANBAN, ANDON, SMED…
Hoja de ruta para la implantación del Lean Manufacturing.
Lean 4.0.
4. Herramientas para la medición del trabajo
Aplicación del Cronometraje a la medición del trabajo. Introducción al MTM-2
Mejora de Procesos.
5. Industria 4.0 - Gestión Digital de la Fábrica del Futuro
Tecnologías habilitadoras: IoT, cloud, edge, 5G. Transformación digital y rediseño de procesos. Fabricación avanzada.
Sistema “Zero Paper & Digital Visual Management”. El reto de las personas en la fábrica inteligente.
6. Automatización y control industrial
Automatización de procesos productivos.
Sistemas de producción flexible y monitorización digital. Aplicaciones de robot y robótica colaborativa.
Realidad virtual y aumentada.
7. Simulación, gemelo digital y metaverso industrial
Simulación dinámica de procesos. Gemelo digital.
Introducción al metaverso industrial.
8. Características y funcionalidad de la fabricación aditiva: Impresión 3D
Revolución hacia la impresión 3D.
Funcionalidad, objetivos y soluciones. Tecnologías de impresión.
9. Optimización basada en datos e inteligencia artificial
Captura, análisis y visualización de datos industriales en tiempo real mediante IoT, Big Data e IA.
Optimización de procesos productivos mediante modelos predictivos y toma de decisiones automatizada.
Gestión del dato: trazabilidad, calidad, ciberseguridad y gobierno de la información.
Integración de plataformas digitales (MES, ERP, SCADA) para consolidación y explotación de datos.
Generación de indicadores clave (KPI) para la mejora continua y control operacional inteligente.
10. Inteligencia Artificial aplicada a procesos productivos
Predicción de fallos y desviaciones en procesos.
Visión artificial y machine learning aplicados al control de calidad y producción.
Optimización de procesos mediante analítica de datos.
Mejora de la productividad con IA generativa (ChatGPT y asistentes industriales).
Automatización de procesos administrativos industriales mediante integración de IA y RPA.
Aplicaciones prácticas con herramientas de IA.
11. Proceso Creativo y Design Thinking
Ideación de soluciones innovadoras.
Rediseño centrado en la mejora continua.
MÓDULO II. GESTIÓN TOTAL DE LA CALIDAD
Programa
1. Gestión Total de la Calidad (TQM)
2. Validación y control de procesos productivos Estudio de capacidad de proceso (Cp-Cpk). Repetitividad y reproducibilidad (R&R).
Control estadístico de procesos (SPC).
3. Respuesta rápida ante incidencias de Calidad, Seguridad y Mantenimiento
QRSC, QRQC, QRMC: metodologías de intervención inmediata.
Registro, análisis y seguimiento de incidencias.
4. Aplicación de la Mejora Continua
Equipos de mejora continua (KAIZEN).
Sistemas a prueba de errores (Poka-Yoke). Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE).
Herramientas de análisis: Pareto, Ishikawa, Matriz ABC...
5. A3 Thinking y resolución estructurada de problemas
Metodología A3 para la toma de decisiones.
Técnicas 5W+2H, 8D y Fault Tree Analysis (FTA). Capitalización del conocimiento (LLC).
6. Gestión de costes de la no-calidad
Categorización de costes internos y externos.
Herramientas para reducir el coste de la no-calidad.
7. Gestión estructurada de la calidad: ISO, AIAG, Lean Office y Six Sigma
Implantación de sistemas de gestión de la calidad según normativas ISO.
Mejora y automatización de procesos administrativos vinculados a la calidad mediante Lean Office y herramientas digitales.
Gestión avanzada de calidad: Proyectos AIAG. Fundamentos de Six Sigma.
8. Diseño de experimentos (DoEs)
Técnicas para identificación de variables críticas. Diseño factorial y optimización de procesos.
Aplicación práctica en entorno industrial.
9. Tecnologías aplicadas al control de calidad
Aplicaciones de la inteligencia artificial. IoT y monitoreo en tiempo real.
Big data y análisis predictivo para la prevención de defectos.
10. Liderazgo 4.0
Competencias clave.
Cultura de mejora continua.
Gestión del cambio tecnológico.
MÓDULO III. GESTIÓN TOTAL DE LA PRODUCCIÓN
Programa
1. Gestión Total de la Producción
Fundamentos del Lean Management.
Modelo de fábrica digital: Integración de industria 4.0 y Big Data.
2. Gestión y planificación de la producción
Visión del entorno logístico y planificación integrada. Planificación y control de la producción.
Capacidad de personal y equipos. Equilibrado de líneas de fabricación. Sistemas de priorización.
Aprovisionamiento, MRP y sincronización de la demanda.
Componentes del sistema BOM y MPS. Capacidad finita e infinita.
3. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la producción industrial
Optimización de la planificación y asignación de recursos mediante algoritmos inteligentes.
Aplicación de IA para el control automático de procesos en tiempo real.
Integración con sistemas de producción (MES, ERP, SCADA) para toma de decisiones basada en datos.
4. Mantenimiento Productivo Total (TPM)
TPM dentro del marco Lean e Industria 4.0.
Mantenimiento correctivo, preventivo, predictivo y prescriptivo.
Implantación de mantenimiento autónomo y externalización.
Política de repuestos y contratos de mantenimiento.
Herramientas digitales: GMAO y sensores inteligentes.
Aplicación de la IA en el mantenimiento predictivo y prescriptivo.
5. De la logística a la SCM 4.0
Evolución hacia la cadena de suministro digital e integrada.
Tecnologías habilitadoras de la Smart Logistics. Impacto del IoT y la automatización en la SCM.
Robots móviles autónomos (AGV, AMR) y aplicaciones. Drones en logística interna.
6. Aplicaciones industriales del Blockchain
Fundamentos de blockchain en el entorno industrial.
Trazabilidad, contratos inteligentes y seguridad de datos. Casos de uso y soluciones prácticas.
7. La Servitización como nuevo modelo de negocio
De producto a servicio: transformación de modelo operativo.
Modelos híbridos y nuevas propuestas de valor para el cliente.
Ejemplos reales de servitización industrial.
8. Producción sostenible: eficiencia energética, descarbonización y economía circular
Implantación de sistemas de eficiencia energética en entornos industriales.
Medición, análisis y control de consumos energéticos.
Estrategias de descarbonización: electrificación, energías renovables e innovación en procesos.
Medición y reducción de la huella de carbono en la producción.
Aplicación de principios de economía circular: reducción de residuos, reutilización de materiales y aprovechamiento de recursos.
Indicadores ambientales (KPIs verdes) y criterios ESG aplicados a operaciones.
Integración de la sostenibilidad en la toma de decisiones operativas.
MÓDULO IV. TRABAJO DE FINAL DE MÁSTER
El objetivo fundamental del Trabajo Final de Máster es que el estudiante ponga en práctica los conocimientos adquiridos durante la formación, lo que posibilita el desarrollo de la creatividad y de las competencias profesionales, contemplando los diferentes ámbitos que afectan al diseño y optimización de procesos industriales.
Para el desarrollo del proyecto final, se formarán grupos con el objetivo de potenciar el trabajo en equipo, lo que permitirá valorar la incidencia de la aportación individual en un grupo de trabajo, la concienciación con la responsabilidad y la toma de decisiones.
Todos los trabajos se basarán en el diseño y/o mejora de un proceso productivo, aplicando las herramientas trabajadas en los diferentes módulos del Máster. Contemplarán desde la identificación de oportunidades de mejora, hasta la definición y ejecución de los proyectos de mejora continua a aplicar, así como el impacto de la aplicación de estas mejoras dentro de la organización, contemplando este impacto en todos los ámbitos, como pueden ser los procesos industriales, la gestión de la cadena logística, los planes de mantenimiento o la gestión de la calidad.
Los grupos estarán tutorizados por un docente del máster, que les asesorará desde un principio para la definición del proyecto a trabajar, y durante el desarrollo del mismo. Para facilitar el trabajo en equipo, los estudiantes dispondrán de 20 horas de tutoría presencial con el tutor, y tendrán la posibilidad de disponer de espacio en el centro para la preparación del proyecto.
Finalizando el programa, recibirás: Máster en Diseño y Optimización de Procesos Industriales (título propio de la Universitat de Vic - Universitat central de Catalunya). Máster de formación permanente.
En el caso de no disponer de estudios universitarios, una vez completado el programa se obtendrá un Certificado de Extensión Universitaria en Diseño y Optimización de Procesos Industriales.
Para acceder al programa, los interesados deben ser diplomados, licenciados, graduados universitarios o profesionales con experiencia en áreas relacionadas con producción, procesos y métodos, calidad o mejora continua. También pueden acceder otros profesionales interesados en desarrollar competencias en diseño y optimización de procesos industriales. Previa entrevista con el coordinador, podrán solicitar el acceso al programa formativo personas sin titulación que acrediten una experiencia profesional.
Información Adicional
Fecha de inicio:
20 de Marzo 2026 a Marzo 2027 (Defensa proyecto final - Junio 2027)
HORARIO: Viernes de 16:00 a 20:00 h Sábado de 09:00 a 14:00 h Durante el curso se realizarán varias visitas a empresas industriales como complemento a la formación.
Salidas profesionales:
TÚ ELIGES: FORMACIÓN PRESENCIAL, VIRTUAL O MIXTA (semipresencial)
Escoge el formato que mejor se adapte a tus necesidades:
PRÁCTICAS EN EMPRESA
El máster DOPI contempla la posibilidad que los estudiantes que lo deseen puedan realizar prácticas en empresa durante la realización del mismo.
Otros cursos
