Gestión total de la calidad (tqm)

• Gestión total de la calidad

• Validación y control de procesos productivos (cp-cpk, r&r, spc)

• Respuesta rápida ante incidencias (qrsc, qrqc, qrmc)

• Aplicación de la mejora continua (kaizen, poka-yoke, amfe)

• A3 thinking y resolución estructurada de problemas

• Gestión de costes de la no-calidad

• Gestión estructurada de la calidad (iso, aiag, lean office, six sigma)

• Diseño de experimentos (does)

• Tecnologías aplicadas al control de calidad (ia, iot, big data)

• Liderazgo 4.0

Gestión total de la producción

• Fundamentos del lean management y modelo de fábrica digital

• Gestión y planificación de la producción (mrp, bom, mps)

• Aplicaciones de inteligencia artificial en la producción industrial

• Mantenimiento productivo total (tpm) e ia predictiva

• De la logística a la scm 4.0 (agv, amr, drones)

• Aplicaciones industriales del blockchain

• La servitización como nuevo modelo de negocio

• Producción sostenible: eficiencia energética y economía circular

Ingeniería de procesos y métodos

• Gestión de proyectos de mejora continua (kpi, roi)

• Herramientas para el estudio y mejora de flujos (vsm, layout)

• Mejora de la productividad: aplicación del lean manufacturing

• Herramientas para la medición del trabajo (cronometraje, mtm-2)

• Industria 4.0: gestión digital de la fábrica del futuro

• Automatización y control industrial (robótica colaborativa)

• Simulación, gemelo digital y metaverso industrial

• Características y funcionalidad de la fabricación aditiva (impresión 3d)

• Optimización basada en datos e inteligencia artificial

• Inteligencia artificial aplicada a procesos productivos

• Proceso creativo y design thinking

Proyecto final de máster

• Desarrollo, presentación y defensa del proyecto final de máster

Información administrativa del programa:

• Carga lectiva: Gestión de la calidad (79h), Gestión de la producción (57h), Ingeniería de procesos (143h) y Proyecto final (20h).

• Fechas: Del 16 de octubre de 2026 al 12 de marzo de 2027 (más periodo de proyecto).

• Metodología: Enfoque práctico basado en casos reales, simulaciones, visitas a empresas y uso de herramientas digitales avanzadas (IA, IoT, Cloud).