Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Ikastaro honetan informatika industrian aplikatu nahi da, arreta berezia jarriz datuen zientzian, Hodeian eta programazioan. Helburu nagusia sistema informatikoak garatzea da, sistema industrialak kontrolatzeko eta/edo monitorizatzeko. Gure kasuan, programazioari eta Hodeiari buruzko oinarrietako batzuk ikasiko ditugu, ideia horiek Smartgrid sistemetan aplikatu ahal izateko.

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

GAITASUNAK



Ikasleek ezagutza eguneratuak izan behar dituzte lan-teknika eta metodologia aurreratuei buruz, Smartgrids eta Sorkuntza Banatua, batez ere kontrolaren ikuspegitik.



Informatika eta telekomunikazio tresnak aplikatzea, Smartgridetan eta Sorkuntza Banatuan kontrola egiteko euskarri gisa.



IKASKETA EMAITZAK



Ikasturte honen amaieran, ikasleek gai izan beharko lukete:



- MATLABen oinarrizko aplikazioak programatzeko.

- Oinarrizko notebookak programatzeko Pythonen.

- Hodeian instantzia birtualak abiarazteko.

- Prototipatu azkarreko gailuekin IoT sistemak sortzeko.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Ikastaroa presentziala da, eta, beraz, ikasleak irakasgaia gainditzeko klaseetara joan behar du.



Ikaskuntza-metodologia interkonektatutako tekniken ikaskuntzan oinarritzen da. Ikasleak helburu finko batzuk bete behar ditu ikastaroa gainditzeko, eta gainerako ariketek ebaluazioaren azken nota zehaztuko dute.



Ikasle batek ere ez du ikastaroa gaindituko gai bakoitzeko nahitaezko atazak bete gabe. Nahiko errazak eta dibertigarriak dira, beraz, ez dago zertan beraiengandik ihes egin. Ikasleren batek derrigorrezko zereginen batekin arazoak baditu, irakasleari beste modu bat eskatu beharko lioke ikastaroaren zati hori gainditzeko.



Derrigorrezko elementu bakoitzak bi ariketa ditu lotuta: bata online plataforma batean egin beharrekoa, eta bestea irekiagoa izango da. Ariketa irekiak Smartgrids edo sorkuntza banatuak izango ditu inspirazio gisa. Ariketa bakoitzak ikastaroaren azken notaren %5 eta %15 arteko pisua izango du. Ariketa guztietarako noten baturak azken notaren %30 eta %70 artekoa izan behar du. Ataza bakoitzerako epeak daude. Bestela, begizta amaigabe batean egon gintezke nota ahalik eta gehien eguneratzen eta ebaluazio sistemak ez luke ongi funtzionatuko.



Azkenik, lanerako talde txikiak osatuko ditugu. Taldeak sistema bat diseinatu beharko du ikasturtean zehar ikasitako teknika bat edo batzuk erabiliz. Ahal izanez gero, taldeak sistemaren zati bat inplementatzen saiatu behar du. Azken lan honek ikasgaiaren %20 eta %40 arteko nota lortuko du, taldeko ikasleek ikastaroaren azken saioan egin beharko duen aurkezpena eta azken saioa egin eta astebetera aurkeztu beharko lukeen txosten laburra barne.



Ebaluazio jarraitua saihestu nahi duten ikasleek edo Ez Aurkeztua kalifikazioa nahi dutenek indarrean dagoen araudia jarraitu beharko dute eta irakaslearekin harremanetan jarri beharko dute azken saioa baino lehen. Ikasle bat ez bada agertzen edo ez badu ariketarik edo lanik bidaltzen, Ez Aurkeztua kalifikazioa jasoko du.



Ez izan zalantzarik ikastaroaren irakaslearekin harremanetan jartzeko, zalantzarik baduzu ebaluazioari buruz.

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Ohiko deialdian ikastaroa gainditzen ez bada, bigarren aukera bat egongo da ezohiko deialdian.

Lortutako nota partzial guztiak bigarren datarako gordeko dira, non, jakina, ariketak eta azken lana hobetu eta nota hobea lortu ahal izango den.

Era berean, talde laneko proiektua gainditzen ez bada, ikasleek bere lan hobetuaren aurkezpena egin beharko dute ezohiko deialdiaren egun ofizialean, oraingoan irakasleen aurrean bakarrik.

Irakasgai-zerrenda

Industriaren Informazioaren Teknologiarako Sarrera

Oinarrizko MATLAB

Datuen zientzia Python eta Jupyter notebookekin

Hodeiari beldurra galtzen

IoT gailuak eta prototipatu azkarra (myRIO)

Bibliografia

Nahitaez erabili beharreko materiala

eGelan eskuragarri dagoen dokumentazioa: https://eGela.ehu.eus/

Oinarrizko bibliografia

eGelan eskuragarri dagoen dokumentazioa: https://eGela.ehu.eus/

Gehiago sakontzeko bibliografia

- Ogata Katsuhiko. Modern Control Engineering (Fifth Edition) (English edition), Prentice-Hall, USA, 2020.



- Lutz Mark. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. Ed. O'Reilly Media, USA, 2013.



- Usmani Zeeshan. Kaggle for Beginners: with Kernel Code. Ed. Gufhtugu, 2017.



- Ed Doering. NI myRIO Project Essentials Guide. Ed. National Technology and Science Press, 2013.



- Robert King. Introduction to data acquisition with LabView. McGraw-Hill, New York, 2013.



- Jeffrey Beyon. LabVIEW programming, data acquisition and analysis. Ed. Prentice Hall, 2000.



- Jane W.S. Liu. Real-Time Systems. Prentice Hall, 2000.



- Tammy Noergaard. Demystifying embedded systems middleware. Elsevier/Newnes, Oxford, 2011.

Aldizkariak

Computers & Industrial Engineering



ISSN: 0360-8352



https://www.journals.elsevier.com/computers-and-industrial-engineering







IEEE Transactions on Industrial Informatics



ISSN 1551-3203



https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=9424







IEEE Transactions on Smart Grid



ISSN: 1949-3053



https://ieee-pes.org/publications/transactions-on-smart-grid/

Estekak

https://informatics.industriainformatika.pw/







https://www.ni.com/en-us/innovations/energy/smart-grid.html







https://es.mathworks.com/academia/tah-portal/universidad-del-pais-vasco-31427936.html







https://www.kaggle.com/