PRADO DE SANTO DOMINGO

Para este Técnico de Grado Medio, AutoCAD (y su versión específica para electricidad) es la herramienta para dibujar e interpretar la documentación de una instalación. El alumno aprende a delinear los esquemas unifilares y multifilares que definen el funcionamiento del cuadro eléctrico. - El Resultado de Aprendizaje 'Elaborar la documentación técnica' se alcanza al realizar los planos de implantación sobre una planta de arquitectura, indicando dónde van los tubos, las cajas y los mecanismos. El software permite al alumno desarrollar el Resultado de Aprendizaje 'Configurar instalaciones eléctricas y automáticas' al traducir los requisitos del proyecto en un plano técnico preciso.

Para este Técnico de Grado Medio, AutoCAD (y su versión específica para electricidad) es la herramienta para dibujar e interpretar la documentación de una instalación. El alumno aprende a delinear los esquemas unifilares y multifilares que definen el funcionamiento del cuadro eléctrico. - El Resultado de Aprendizaje 'Elaborar la documentación técnica' se alcanza al realizar los planos de implantación sobre una planta de arquitectura, indicando dónde van los tubos, las cajas y los mecanismos. El software permite al alumno desarrollar el Resultado de Aprendizaje 'Configurar instalaciones eléctricas y automáticas' al traducir los requisitos del proyecto en un plano técnico preciso.

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.

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.

Utilizar OBD, acceder a esquemas eléctricos, identificar códigos fallo, proponer soluciones.