1. Tecnologías emergentes en los procesos logísticos (4 horas)

Este primer módulo introduce al alumnado en las principales tecnologías emergentes que están impactando el sector logístico, como el Internet de las Cosas (IoT), la automatización mediante robótica, los sistemas de trazabilidad en tiempo real, blockchain, inteligencia artificial y la realidad aumentada. Se analiza cómo estas tecnologías están redefiniendo los modelos tradicionales de distribución, transporte y almacenamiento, permitiendo operaciones más eficientes, seguras y transparentes.

2. Tecnologías de gestión de inventario (6 horas)

En este módulo se abordan herramientas tecnológicas aplicadas a la gestión eficiente del inventario. Se estudian sistemas de gestión de almacenes (WMS), identificación por radiofrecuencia (RFID), códigos de barras, sensores inteligentes, y su integración con plataformas ERP. Se explican también las estrategias de reposición automática, control de existencias en tiempo real, y cómo estas soluciones contribuyen a reducir costes, minimizar errores y optimizar el flujo de materiales.

3. Sistemas de planificación avanzada con algoritmos complejos (6 horas)

Este bloque se enfoca en el uso de software y herramientas de planificación que incorporan algoritmos avanzados para optimizar rutas de transporte, gestión de flotas, asignación de recursos, y previsión de demanda. Se estudian casos reales de aplicación de inteligencia artificial y machine learning en la planificación logística, mejorando la toma de decisiones y reduciendo la incertidumbre en escenarios complejos.

4. Logística 4.0 y Big Data (6 horas)

Aquí se analiza el concepto de Logística 4.0, caracterizada por la digitalización total de la cadena de suministro. El módulo explora cómo el análisis masivo de datos (Big Data) permite una gestión predictiva, mejora el servicio al cliente y habilita modelos logísticos inteligentes y adaptativos. Se estudian herramientas para recolectar, procesar y analizar grandes volúmenes de información en tiempo real.

5. Business Intelligence para procesos logísticos — Power BI (8 horas)

Finalmente, este módulo proporciona conocimientos prácticos sobre Power BI, una herramienta clave para el análisis de datos logísticos. Se enseña al alumnado a crear paneles de control interactivos, informes personalizados y visualizaciones que permiten monitorear indicadores clave de rendimiento (KPIs), detectar desviaciones y tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Esta parte del curso es esencial para vincular la tecnología con la mejora continua en las operaciones