CBG0. Aspectos generales de determinadas competencias básicas y comunes del Plan de Estudios de la Titulación, especificadas en el bloque formativo o materia “Informática Industrial” [competencias CB4, CB5, CC7, CC8, CC14 y CC17 del Título].

• CE01. Capacidad para comprender los fundamentos de la representación de sistemas físicos mediante modelos matemáticos, tanto para sistemas continuos en el tiempo, como para sistemas de eventos discretos.
• CE02. Capacidad para obtener el modelo matemático representativo de un sistema físico (modelado).
• CE03. Capacidad para codificar mediante lenguajes de programación, tanto el modelo matemático de un sistema, como los posibles experimentos a llevar a cabo con él (simulación por computador).
• CE04. Capacidad para diseñar e implementar programas informáticos de simulación, con interfaces apropiadas para diferentes tipos de usuarios (cualificados en mayor o menor grado), haciendo uso de diferentes lenguajes, entornos y paquetes de software.
• CE05. Capacidad para dotar al software de simulación de herramientas de análisis del comportamiento dinámico de un sistema (análisis por computador), así como de herramientas de generación de informes.
• CE06. Capacidad para desarrollar un proyecto completo básico de modelado y simulación, tanto de un sistema continuo, como de un sistema de eventos discretos.
• CE07. Capacidad para extraer conclusiones teóricas o prácticas acerca del comportamiento de un sistema y capacidad para planificar, a partir de las conclusiones, posibles acciones a llevar a cabo con el sistema real con el objetivo de modificar o influir en su comportamiento.
• CE08. Capacidad para aplicar los conceptos, técnicas y herramientas del modelado y la simulación por computador al análisis, diseño y predicción de sistemas o fenómenos físicos naturales o industriales [competencia adicional del bloque formativo o materia “Informática Industrial].

• CT01. Capacidad de análisis y síntesis [competencia CT3 del Título]
• CT02. Capacidad crítica y autocrítica [competencia CT11 del Título]
• CT04. Habilidades de investigación [competencia CT17 del Título]
• CT05. Aprendizaje autónomo [competencia CT18 del Título]
• CT06. Capacidad de generar nuevas ideas [competencia CT20 del Título]

1. Introducción: la importancia de la simulación por computador en el ámbito científico-técnico en la actualidad. Aplicaciones (científicas, industriales, médicas, predicción de fenómenos naturales, epidemias, …).
2. Simulación basada en modelos matemáticos. Simulación por computador.
3. Sistemas Continuos respecto del tiempo. Modelado matemático de sistemas físicos continuos. Identificación paramétrica. Validación.
4. Experimentación con el modelo: simulación.
5. Lenguajes de programación, entornos de desarrollo y paquetes de software para simulación de sistemas continuos. Evolución y clasificación. Matlab & Simulink. ACSL & acslXtreme. Otros entornos (Easy Java, …).
6. Simulación de sistemas de eventos discretos.
7. GPSS: lenguaje standard de simulación de sistemas de eventos discretos.
8. Aplicaciones y estudio de casos.

P1.- Simulación de sistemas continuos mediante Matlab & Simulink y ACSL & acslXtreme. Otros lenguajes: caso de Python.

P2.- Simulación de sistemas continuos mediante otros entornos (Easy Java, …).

P3.- Simulación de sistemas de eventos discretos mediante GPSS y otros paquetes de simulación de libre acceso (ej.: SIMPROCESS).

P4.- [Práctica opcional: mejora de calificación] Desarrollo de un proyecto básico de simulación por computador

• Creus, A. Simulación y Control de Procesos Industriales. Edit. Marcombo.
• Dorf, R.C. Sistemas Modernos de Control. Teoría y Práctica. Ed. Adisson Wesley Iberoamericana.
• Himmelblau, D. M. & Bischoff, K.B. Análisis y Simulación de Procesos. Ed. Reverté.
• Law, A.M. & Kelton, W.D. Simulation Modeling & Analysis. Edit. McGraw-Hill.
• Ogata, K. Ingeniería de Control Moderna. Edit. Prentice-Hall.
• Payne, J.A. Introduction to Simulation. Programming Techniques and Methods of Analysis. Edit. McGraw-Hill.
• Vallejo LLamas, P.M. Prácticas de Informática Industrial. Introducción a Matlab y a su uso en Control Automático. Manual universitario.

• Manuales de software: Matlab & Simulink, ACSL & acslXtreme, Easy Java, GPSS y Python.
• Material didáctico y científico-técnico sobre simulación, accesible a través de Internet.
• Herramientas de IA conversacionales, de soporte o tipo agente.
• Documentos elaborados por el responsable de la asignatura, disponibles en Studium.

Para la evaluación de la asignatura se aplicará la siguiente ponderación en la valoración de las actividades de evaluación: • Evaluación continua: 20% • Examen o trabajo final: 80%.

En el examen o trabajo final se exigirá alcanzar una calificación mínima del 40% de su puntuación (en el caso de ser un trabajo final, el alumno deberá realizar una defensa del mismo y justificar y explicar, en su caso, la utilización de herramientas de IA).

Evaluación Continua:

• Realización de ejercicios en el aula de informática, en las clases de prácticas.
• Realización de forma presencial (en clase) de una prueba específica de programación y/o simulación con ordenador (incluyendo quizás también alguna cuestión teórica), subiendo las soluciones a la plataforma Studium.

• Trabajo o Examen final.

- Posibilidad-1: examen (escrito), con cuestiones , preguntas teóricas y ejercicios teórico-prácticos de programación y/o simulación, siendo posible que sean de tipo test, parcial o totalmente.

- Posibilidad-2: trabajo (escrito o con computador): consistente en el desarrollo de algún tema o aplicación relacionada con la simulación por computador, a elegir por el alumno de entre varios temas ofrecidos por el profesor de la asignatura, en el plazo de un mes desde el inicio de las clases de la asignatura

Consideraciones generales: a lo largo del periodo docente, se realizarán actividades de evaluación continua que tendrán como objetivo la constatación de que el estudiante va adquiriendo las competencias previstas. Además, se realizará una prueba final que permita evaluar globalmente los conocimientos, las destrezas y las habilidades adquiridas, que se ajustará a una de las dos siguientes opciones: o bien un trabajo final (a elegir por el alumno de entre varios temas ofrecidos por el profesor, en el plazo de un mes desde el inicio de las clases de la asignatura), o bien un examen final escrito (con cuestiones, preguntas y ejercicios de carácter teórico-práctico, siendo posible que sean de tipo test, parcial o totalmente). La 

evaluación global de la asignatura se obtendrá teniendo en cuenta, tanto la evaluación continua (20%), como la prueba final (80%), con la exigencia de alcanzar un 40% como mínimo en la prueba final (en el caso de ser un trabajo final, el alumno deberá realizar una defensa del mismo y justificar y explicar, en su caso, la utilización de herramientas de IA).

Recomendaciones para la evaluación: asistencia a clase, participación en todas las actividades lectivas y trabajo personal. Uso de las tutorías para afianzar los conocimientos adquiridos en clase y solventar las dudas que surjan durante el trabajo autónomo.

Recomendaciones para la recuperación: se realizará un examen final escrito (2ª convocatoria), para aquellos alumnos que, tras la 1ª convocatoria, no hayan logrado la superación de la asignatura. Los criterios de evaluación en la 2ª convocatoria serán los mismos que en la 1ª convocatoria (es decir, evaluación continua, 20% y examen  final escrito, 80%; calificación mínima en la prueba final: 40% de la puntuación de la prueba). En la segunda convocatoria sólo se podrá recuperar el 80% de la asignatura (la parte correspondiente a la prueba final). Las actividades de evaluación continua no son recuperables, aunque en la segunda convocatoria se conservará la calificación obtenida a lo largo del curso.