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La transformación digital del sector agroalimentario está impulsando la adopción de tecnologías avanzadas que permitan mejorar la eficiencia, sostenibilidad y competitividad de los procesos productivos. En este contexto, los gemelos digitales se posicionan como una herramienta clave al permitir replicar virtualmente sistemas físicos, integrando datos en tiempo real, modelos analíticos y capacidades de simulación.
Esta formación tiene como objetivo brindar a perfiles técnicos y de ingeniería, con las herramientas y conocimientos necesarios desde una perspectiva inicial para entender, utilizar y desarrollar gemelos digitales en cualquier sistema, aplicando esta poderosa tecnología para la simulación y optimización de sistemas físicos. A lo largo del programa, se aprenderá a trabajar con Modélica, crear FMUs para la interoperabilidad entre plataformas, integrar datos para alimentar modelos, y explorar cómo implementar inteligencia artificial en las simulaciones.
Perfil del alumno
El programa está dirigido a profesionales del equipo, que cuentan con perfiles Técnicos de Formación Profesional de grado superior en ramas agroalimentarias o tecnológicas, e Ingenieros del área de informática, industrial, agrónoma o afines.
No se requieren conocimientos previos específicos en gemelos digitales, aunque si se requerirán conocimientos mínimos de programación en Python.
Objetivos del curso
Este curso sigue un enfoque práctico y basado en objetivos, y está diseñado para garantizar que los participantes no sólo comprendan los conceptos teóricos, sino que también adquieran habilidades prácticas en el desarrollo de gemelos digitales.
Los gemelos digitales se desarrollan sobre sistemas, conjuntos o subconjuntos que pueden replicar el comportamiento de este. También pueden ser usados para la aplicación de modelos sociales, políticos, geoespaciales, etc. En este caso, se aplicarán a sistemas de fabricación, depuración, etc., de procesos industriales y de aplicación en la industria agroalimentaria.
Cada módulo combina exposiciones teóricas con ejercicios prácticos, utilizando un framework de herramientas integradas que incluye soluciones avanzadas para el modelado, la simulación, la integración de datos y la optimización. Este enfoque permitirá a los participantes trabajar con herramientas como Modélica, FMUs y lenguajes de programación como Python, proporcionando una experiencia completa en el desarrollo de gemelos digitales.
Existirá una prueba técnica final, para garantizar la superación del curso.
Contenido
Módulo 1: Introducción (2 hrs)
Objetivo: Proporcionar una visión clara y estructurada sobre los gemelos digitales, explicando su propósito, funcionamiento y el impacto que generan en distintos sectores industriales, como el agroalimentario.
Se abordarán los conceptos esenciales para comprender cómo esta tecnología mejora la toma de decisiones, optimiza procesos y facilita la innovación en entornos digitales y físicos.
● Conceptos fundamentales
● Beneficios y aplicaciones en la industria.
Módulo 2: Modélica (8 hrs)
Objetivo: El uso de Modélica como una herramienta clave para la modelización y simulación de sistemas físicos complejos.
Se explorará el entorno OpenModelica, su lenguaje de programación y las librerías especializadas que permiten representar fenómenos eléctricos, mecánicos y de fluidos, de aplicación en el sector agroalimentario.
Los participantes aprenderán a estructurar modelos eficientes, desde sistemas simples hasta configuraciones avanzadas, optimizando su uso en entornos industriales y de investigación.
● Introducción a Modélica
● Entorno OpenModelica
● Lenguaje Modélica: clases, conectores, ecuaciones, funciones y algoritmos
Módulo 3: Interoperabilidad (2 hrs)
Objetivo: Comprender los desafíos y las soluciones en la interoperabilidad entre sistemas mediante el uso de FMUs, destacando su concepto, creación, exportación e integración en entornos de simulación, con el fin de facilitar la comunicación entre diferentes plataformas y mejorar la colaboración en la simulación de sistemas complejos.
● Desafíos en la interoperabilidad entre sistemas
● ¿Qué es una FMU?
● Creación y exportación de FMUs
Módulo 4: Integración de Datos (2 hrs)
Objetivo: Revisión de las técnicas y herramientas necesarias para integrar, procesar y gestionar datos en gemelos digitales, incluyendo la captura de datos desde diversas fuentes, su limpieza y almacenamiento, y la generación de datos sintéticos para enriquecer las simulaciones.
● Introducción a los datos
● Fuentes de datos
● Técnicas de integración de datos
Módulo 5: IA en Modélica (2 hrs)
Objetivo: Conocer el uso de la inteligencia artificial dentro de la simulación de modelos Modélica, enseñando cómo integrar algoritmos de IA en los modelos, y cómo utilizar Python para mejorar las simulaciones y validar la precisión de los modelos mediante técnicas de verificación.
● Introducción a la IA en simulación
● Integración de algoritmos de IA
Módulo 6: Presentación de ejemplos de gemelos digitales (2 hrs)
Objetivo: Dar a conocer un proyecto completo, sus objetos, vínculos, interfaces.
● Gemelo de bombas de trasiego
● Gemelo de Biorreactor biológico
Módulo 7: Prueba técnica (2 hrs)
Objetivo: Valorar el aprendizaje durante el curso.
● El ejercicio consistirá en desarrollar en dos horas en equipos un planteamiento de un gemelo digital sobre un sistema concreto. Deberá establecer los requisitos técnicos y los contenidos que deberá de incluir el gemelo digital, haciendo una definición de los módulos de este. La valoración será de aprovechamiento o no del curso; es decir Apto/no Apto.
Fechas y horarios
Fechas: Del 15 al 25 de junio de 2026
Horario: de lunes a jueves de 16:30 a 18:00
Horas: 20
Imparte
MBIT SCHOOL
Modalidad
Las sesiones se impartirán en modo online síncrono a través de video streaming.
Inscripciones
El curso es gratuito. La inscripción no garantiza la obtención de plaza en el curso, en caso de tener más inscripciones que plazas se hará una selección de los alumnos. Los alumnos deberán confirmar su asistencia una vez seleccionados.
