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Tipo de centro: Instituto de Educación Secundaria (IES)
Naturaleza del centro: Centro público
Nombre del centro: La Fuensanta
Código del centro: 14007374
Denominación genérica: Instituto de Educación Secundaria
Comunidad autónoma: ANDALUCÍA
Provincia: Córdoba
Localidad: Córdoba
Dirección: Calderón de la Barca, s/n - 14010 Córdoba
Madera, Mueble y Corcho
Aplicación: SketchUp (Trimble)
Ejemplo en el sector productivo:
Carpinterías y talleres de ebanistería. Lo usan para diseñar muebles a medida, cocinas y armarios, generando el despiece para el taller.
Estaciones de trabajo:
Z2 G9 TWR: Intel Core i5-14600K, 32GB DDR5-4800, 1TB NVMe, NVIDIA T1000 8GB | ZBook Firefly 16 G11: Intel Core Ultra 7 155H, 32GB LPDDR5x-6400, 1TB NVMe, NVIDIA RTX 500 Ada 4GBResúmen específico:
Para el Técnico de Grado Medio, SketchUp (y sus extensiones) es una herramienta de diseño y producción. - El Resultado de Aprendizaje **'Elaborar soluciones constructivas y estéticas de carpintería y mueble'** se alcanza al modelar el mueble en 3D. - El Resultado de Aprendizaje **'Generar la documentación técnica'** se cumple al usar extensiones específicas para crear el despiece de tablas, optimizar el corte y generar las instrucciones de montaje para el taller, conectando el diseño 3D con la fabricación real.
Electricidad y Electrónica
Aplicación: Stack de Software de Ciencia de Datos Z by HP (Ubuntu, Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, Docker, etc.) (HP / Canonical / NVIDIA / Google / Meta)
Ejemplo en el sector productivo:
Empresas de mantenimiento industrial (ej. 'Siemens Mobility'). Análisis de datos de sensores para el 'mantenimiento predictivo' de equipos.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GBResúmen específico:
El análisis de datos transforma el Resultado de Aprendizaje **'Realizar el mantenimiento correctivo y preventivo'**. El alumno aprende a usar herramientas de 'machine learning' (con Python) para analizar los datos de sensores de vibración, temperatura y consumo de una máquina. - Esto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje **'Planificar el mantenimiento predictivo'**, creando un modelo que anticipe cuándo va a fallar un componente electrónico, permitiendo su reemplazo antes de que pare la línea de producción.