Guía docente de I+D+I en Ingeniería Química (M43/56/3/20)
Máster
Módulo
Rama
Centro en el que se imparte la docencia
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
- Deisi Altmajer Vaz
- Rafael Bailón Moreno
- Carlos Alberto Prieto Velasco
Horario de Tutorías
Deisi Altmajer Vaz
Email- Tutorías 1º semestre
- Lunes 9:30 a 10:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D4-Cita Previa)
- Martes 9:30 a 11:30 (Dpto. Ingeniería Química)
- Jueves 9:30 a 11:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D4-Cita Previa)
- Viernes 9:00 a 10:00 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D4-Cita Previa)
- Tutorías 2º semestre
- Martes 9:30 a 13:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D4-Cita Previa)
- Viernes 9:30 a 11:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D4-Cita Previa)
Rafael Bailón Moreno
Email- Tutorías 1º semestre
- Martes 10:30 a 14:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D5-Cita Previa)
- Jueves 12:30 a 14:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D5-Cita Previa)
- Tutorías 2º semestre
- Martes 10:30 a 14:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D5-Cita Previa)
- Jueves 12:30 a 14:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D5-Cita Previa)
Carlos Alberto Prieto Velasco
EmailBreve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
Diseño estadístico de experimentos. Análisis de la varianza. Diseños de screening y optimización. Plan Nacional de Investigación. Programa Marco. Otros programas. Propiedad intelectual. Patentes. Spin-off. Vigilancia tecnológica. Parques Tecnológicos y Empresas de Base Tecnológica.
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
Competencias
Competencias Básicas
- CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
- Adquirir nociones básicas referentes al diseño de experimentos y su utilidad en el campo de la ingeniería química.
- Ser capaz de planificar experimentos, obtener y analizar los dados usando la metodología del diseño de experimentos.
- Manejar software estadístico específico para el diseño, análisis de datos y obtención de modelos matemáticos.
- Disponer de una visión general acerca de los aspectos más relevantes de la gestión de los resultados de investigación y de las relaciones universidad-empresa.
- Conocer los cauces para la búsqueda de financiación y de fomento de la investigación.
- Conocer los canales de divulgación de las novedades de interés para los investigadores y empresas.
- Presentar los resultados de investigación y cumplimentar la documentación de solicitud de un proyecto de I+D+i.
- Saber utilizar bases de datos para realizar búsquedas bibliográficas y/o de patentes.
- Saber elaborar documentos científico-técnicos.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
MÓDULO I. Diseño de experimentos en Ingeniería Química
- Tema 1. Fundamentos del diseño de experimentos
- Tema 2. Bases estadísticas del diseño de experimentos
- Tema 3. Análisis de casos prácticos
MÓDULO II. Proyectos de investigación en Ingeniería Química
- Tema 4. Plan Nacional de Investigación; Programa Marco; Otros programas.
- Tema 5. Carrera investigadora en Ingeniería Química
MÓDULO III. Propiedad intelectual y patentes
- Tema 6. Innovación y cambio tecnológico. Concepto de innovación. Motores de la innovación
- Tema 7. Marco teórico I+D+i. Investigación, desarrollo e innovación (innovation funnel). Innovación sistemática (innovación cerrada vs innovación abierta)
- Tema 8. Análisis de casos prácticos I+D+i. Tipos de innovaciones. Ventaja competitiva y valor añadido
MÓDULO IV. Vigilancia tecnológica en la I+D+i
- Tema 9. Introducción a la Vigilancia Estratégica Científica y Tecnológica y a la Ingeniería del Conocimiento.
- Tema 10. La información tecno-científica. Artículos científicos, comunicaciones a congresos, patentes de invención y otros documentos de propiedad industrial. Catálogos, fichas técnicas y otros documentos tecnológicos.
- Tema 11. Bases de datos tecno-científicas y software de referencias bibliográficas.
- Tema 12. Los sistemas de conocimiento. Aplicación a la toma de decisiones y a la elaboración de proyectos de I+D+i.
- Tema 13. La empresa y el producto comercial.
Práctico
Seminarios/Talleres:
- Taller sobre uso de programa especifico para planificación y análisis de experimentos.
- Estudio de caso: Aplicación de la metodología de diseño de experimentos en el ámbito de la ingeniería química.
- Conferencia con investigador del ámbito industrial.
- Conferencia con investigador del ámbito académico.
- Conferencia con director de proyecto de investigación.
- Taller: elaboración de un proyecto de investigación.
- Taller sobre uso de la base de datos Scopus.
- Estudio de caso de Vigilancia Estratégica Científica y Tecnológica sobre un tema tecnológico de interés del alumno usando un sistema de conocimiento.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
- Callon, M., Courtial, J.P., Penan, H. (1995). Cienciometría. El estudio cuantitativo de la actividad científica: de la bibliometría a la vigilancia tecnológica. Editorial Trea.
- Norma UNE 166006:2018 “Gestión de la I+D+i sobre Sistemas de vigilancia e inteligencia".
- Leydesdorff, L. & Etzkowitz, H. (1998). The triple Helix model as a model for innovation studies (25). pp. :195-203
- Bailón-Moreno, R. (2003). Ingeniería del conocimiento y vigilancia tecnológica aplicada a la investigación en el campo de los tensioactivos. Desarrollo de un modelo ciencimétrico unificado. Tesis doctoral. http://digibug.ugr.es/bitstream/handle/10481/24728/RafaelBailonMoreno.pdf;sequence=1
- Fernández de Lucio, I., Conesa F., Garea, M., Castro, E., Gutiérrez, A., Bodegas, M.A (1996): Estructuras de interfaz en el Sistema español de Innovación. Su papel en la difusión de tecnología. Centro de Transferencia de Tecnología. Universidad Politécnica de Valencia, España.
- Lazic, Zivorad R. (2007). Design of experiments in chemical engineering: a practical guide. 1st ed., Weinheim: Wiley-VCH.
- Antony, Jiju (2007). Design of experiments for engineers and scientists. Amsterdam etc.: Butterworth-Heinemann.
- Mason, R. L. (1989). Statistical Design and Analysis of Experiments with Applications to Engineering and Science. John Wiley y Sons.
- Perez Lopez, C. (1998). Métodos estadísticos con Statgraphics para Windows: Técnicas básicas. Madrid: Ra-Ma.
- Myers, R.H. (2016). Response surface methodology: process and product optimization using designed experiments. Wiley.
Bibliografía complementaria
- Montgomery, D.C. (2002). Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley.
- Shina, S. (2022). Industrial design of experiments: a case study approach for design and process optimization, Switzerland : Springer.
- Pardo, Scott A. (2016). Empirical Modeling and Data Analysis for Engineers and Applied Scientists. 1st ed. Springer.
- Cornell, J.A. (2002). Experiments with Mixtures: designs, models, and the analysis of mixture data. Jonh Whiley & Sons
- Silva, V. (2018). Statistical approaches with emphasis on design of experiments applied to chemical processes. 1st ed. IntechOpen.
- Bingham, N. H. (2010). Regression Linear Models in Statistics. 1st ed. Springer.
- Beg, S. (2021). Design of experiments for pharmaceutical product development. Volume II, Applications and practical case studies. 1st ed. Gateway East, Springer.
- Bowerman, Bruce L. (2015). Experimental design : unified concepts, practical applications, and computer implementation. First edition. New York, NY : Business Expert Press.
- Box, G., Hunter, W. y Hunter, J. S. (1988). Estadística para Investigadores. Introducción al Diseño de Experimentos, Análisis de Datos y Construcción de Modelos. Ed. Reverté‚ S.A..
- Peña Sánchez de Rivera, D. (2010). Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial.
Enlaces recomendados
- Vicerrectorado de Investigación y Transferencia de la Universidad de Granada. http://investigacion.ugr.es/
- OTRI. Oficina de Transferencia de Resultados de la Investigación. Universidad de Granada. https://otri.ugr.es/
- Biblioteca electrónica de la Universidad de Granada. Bases de datos. https://biblioteca.ugr.es/pages/biblioteca_electronica/bases_datos
- SICA. Sistema de Información Científica de Andalucía. https://sica2.cica.es Página 4
- Oficina Española de Patentes y Marcas. http://www.oepm.es/es/index.html
- OMPI. Organización Mundial de la Propiedad Intelectual. https://www.wipo.int/portal/es/
- Espacenet. https://worldwide.espacenet.com/
- Google Patents. https://patents.google.com/
- FEIQUE https://www.feique.org/
- Portal Industria Química https://www.industriaquimica.es/
- Plataforma Tecnológica Española Química sostenible (susCHEM) http://www.suschem-es.org/
- Webinar: Scaling up processes with Design of Experiments. Enlace: https://www.chemistryworld.com/webinars/scaling-up-processes-with-design-of-experiments/4012444.article
Metodología docente
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
La convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.
La calificación de la asignatura se obtendrá de la forma siguiente. Se indica en cada caso la ponderación de cada instrumento de evaluación.
- Módulo I. Prueba escrita (40%) y entrega de actividades (10%)
- Módulo II. Elaboración de un proyecto de investigación (10%)
- Módulo III. Presentación de trabajos y actividades (20%)
- Módulo IV. Presentación de trabajos y actividades (20%)
Evaluación Extraordinaria
A la evaluación extraordinaria podrá concurrir todo el alumnado, con independencia de que haya seguido o no la evaluación continua. De esta forma todo el alumnado tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación en esta convocatoria.
Se realizará en un acto único, donde se evaluarán los conocimientos y competencias trabajados en los cuatro bloques en los que se organiza la asignatura, mediante los instrumentos siguientes:
- Módulo I. Realización de un ejercicio teórico-práctico sobre los contenidos del módulo I. Representa el 50% de la calificación.
- Módulo II: Presentación de un proyecto de investigación simplificado. El tema del proyecto se comunicará con antelación suficiente. Representa 10% de la evaluación.
- Módulo III: Realización de un ejercicio teórico-práctico sobre los contenidos del módulo III. Representa el 20% de la calificación.
- Módulo IV: Trabajo práctico de Vigilancia Científica y Tecnológica con un Sistema de Conocimiento. El tema del trabajo se comunicará con antelación suficiente. Representa el 20% de la evaluación.
Evaluación única final
Las pruebas de la evaluación única final se realizará en un acto único, donde se evaluarán los conocimientos y competencias trabajados en los cuatro bloques en los que se organiza la asignatura, mediante los instrumentos siguientes:
- Módulo I. Realización de un ejercicio teórico-práctico sobre los contenidos del módulo I. Representa el 50% de la calificación.
- Módulo II: Presentación de un proyecto de investigación simplificado. El tema del proyecto se comunicará con antelación suficiente. Representa 10% de la evaluación.
- Módulo III: Realización de un ejercicio teórico-práctico sobre los contenidos del módulo III. Representa el 20% de la calificación.
- Módulo IV: Trabajo práctico de Vigilancia Científica y Tecnológica con un Sistema de Conocimiento. El tema del trabajo se comunicará con antelación suficiente. Representa el 20% de la evaluación.
Información adicional
Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).