se centra en el desarrollo de soluciones avanzadas para la optimización del pricing y el curb management en entornos urbanos y aeroportuarios, integrando disciplinas como la modelización predictiva, análisis de big data, algoritmos de machine learning y sistemas IoT. Este enfoque combina conocimientos de tráfico vehicular, logística, y gestión dinámica de recursos con herramientas como simulación por eventos discretos y optimización estocástica, asegurando la eficiencia en la asignación espacial y temporal de plazas para vehículos, especialmente en plataformas de movilidad avanzada como UAM e infraestructuras aeroportuarias intermodales.
Las capacidades experimentales incluyen bancos de prueba para evaluación HIL/SIL de controladores inteligentes, adquisición y procesamiento en tiempo real de datos vehiculares, así como análisis de EMC y conformidad con normativa aplicable internacional para sistemas de comunicación y control. La trazabilidad de seguridad se alinea con estándares como ISO 26262 y directrices de seguridad operativa. La formación habilita perfiles como ingeniero de sistemas inteligentes, analista de datos de movilidad, coordinador de operaciones de tráfico, y especialista en gestión urbana de demanda, promoviendo la innovación en entornos complejos y regulados.
7.600 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
6. Ingeniería de Estacionamiento Inteligente: Estrategias de Precios, Gestión de Aceras y Optimización de la Demanda.
1.1 Pricing y Modelo de Ingresos en Aparcamientos Inteligentes: fundamentos de pricing, elasticidad de la demanda, estructuras de tarifas
1.2 Gestión de Bordillos y Vías: asignación de espacios, políticas de uso, señalización y cumplimiento
1.3 Modelado de Demanda y Predicción de Ocupación: forecasting, series temporales, variables influyentes
1.4 Precios Dinámicos y Algoritmos de Ajuste: reglas en tiempo real, umbrales, aprendizaje automático
1.5 Arquitectura de Datos para Pricing: recopilación, integración, calidad de datos y gobernanza
1.6 Visualización y KPIs para Gestión de Aparcamiento: paneles, seguimiento de ocupación, rotación e ingresos
1.7 Experiencia de Usuario y Percepción de Valor: claridad de precios, transparencia, comunicación con el usuario
1.8 Cumplimiento Regulatorio y Gobernanza de Tarifas: normativas urbanas, protección al consumidor, auditoría
1.9 Casos de Estudio y Benchmarking: benchmarking entre ciudades y operadores, lecciones aprendidas
1.10 Roadmap de Implementación y Gestión del Cambio: pilotos, escalabilidad, gestión de riesgos y adopción
2.1 Fundamentos de pricing en aparcamientos inteligentes
2.2 Modelos de demanda y elasticidad de ocupación
2.3 Métodos de fijación de precios por horarios y ubicaciones
2.4 Gestión de bordillos y curb management
2.5 Estrategias de segmentación de usuarios y precios diferenciales
2.6 Integración de datos de ocupación en decisiones de precios
2.7 Herramientas de simulación de demanda y capacidad
2.8 Indicadores clave de desempeño (KPIs) para pricing y demanda
2.9 Implementación de políticas de precios y gobernanza
2.10 Casos de estudio de pricing y demanda en entornos urbanos
3.1 Fundamentos de Precios Dinámicos en Aparcamiento Inteligente: elasticidad de la demanda, segmentación de usuarios y objetivos de ingresos
3.2 Modelos y Algoritmos de Precios Dinámicos: pronóstico de ocupación, fijación de precios por franja horaria y ajustes en tiempo real
3.3 Gestión de la Demanda: estrategias para suavizar picos, incentivos de reserva temprana y desviación de demanda
3.4 Integración de Datos para Pricing: sensores, apps móviles, datos históricos y aprendizaje automático para pronósticos
3.5 Gestión de Bordillos y Zonas: asignación de precios por ubicación, control de aforo y movilidad urbana
3.6 Políticas de Demanda y Servicio: límites de precios, umbrales de congestión y objetivos de calidad de servicio
3.7 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs): ocupación, ingresos por hora, rotación de plazas y satisfacción del usuario
3.8 Caso Práctico: simulación de escenarios de precios dinámicos y evaluación de impacto
3.9 Riesgos, Regulación y Ética: cumplimiento normativo, protección de datos y mitigación de fraude
3.10 Caso de Estudio: implementación de un programa de precios dinámicos en una ciudad con métricas de éxito
4.1 Arquitectura de Sistemas de Parking Inteligente: sensores, actuadores, redes y procesamiento en borde y nube
4.2 Modelado de Demanda y Pricing Dinámico en Aparcamiento: elasticidad, SLA y estrategias de capacidad
4.3 Gestión de Bordillos y Curb Management para el flujo de vehículos: prioridades, zonas de carga y accesibilidad
4.4 Diseño centrado en el usuario y control del entorno urbano: UX, interfaces, señalización y control de accesos
4.5 Integración de sensores, actuadores y comunicaciones: estándares, interoperabilidad y seguridad de la red
4.6 Simulación y Optimización del Rendimiento del Sistema de Parking: modelos, escenarios y KPI
4.7 Seguridad, Privacidad y Resiliencia en Sistemas de Parking: ciberseguridad, protección de datos y gestión de incidentes
4.8 Análisis de Ciclo de Vida y Costo de Vida de soluciones de estacionamiento inteligente: LCA y LCC
4.9 Pruebas, Validación y Ensayos de Operación: planes de pruebas, go/no-go y validación de rendimiento
4.10 Caso Clínico: go/no-go con matriz de riesgos para implementación de un sistema de parking inteligente
5.1 Estrategias de Pricing en Aparcamientos Inteligentes: Introducción y Conceptos Clave
5.2 Implementación del Pricing Dinámico: Algoritmos y Modelos
5.3 Gestión de Bordillos: Optimización del Uso del Espacio Público
5.4 Análisis de la Demanda: Métodos y Herramientas
5.5 Optimización de la Demanda: Estrategias para el Flujo de Vehículos
5.6 Tecnologías para el Control de Acceso y Pago
5.7 Integración de Sistemas: Hardware y Software en Aparcamientos Inteligentes
5.8 Análisis de Datos y KPIs: Medición del Rendimiento
5.9 Casos de Estudio: Implementación de Estrategias Exitosa
5.10 Tendencias Futuras: Innovación en Pricing y Gestión de Aparcamientos
6.1 Fundamentos de Precios en Estacionamiento Inteligente: Introducción y conceptos clave.
6.2 Estrategias de Precios Dinámicos: Implementación y análisis de datos.
6.3 Gestión de Bordillos: Optimización del espacio urbano y regulación.
6.4 Modelado y Simulación de la Demanda: Predicción y adaptación a las fluctuaciones.
6.5 Tecnologías para la Gestión de Precios: Hardware y software.
6.6 Integración de Sistemas de Pago: Métodos y plataformas.
6.7 Análisis de Datos y KPI’s: Evaluación del rendimiento y optimización.
6.8 Consideraciones Legales y Regulatorias: Cumplimiento y normativas.
6.9 Estudios de Caso: Ejemplos prácticos y mejores prácticas.
6.10 Futuro del Estacionamiento Inteligente: Tendencias y desafíos.
7.1 Fundamentos de Pricing en Aparcamiento Inteligente
7.2 Estrategias de Precios Dinámicos
7.3 Gestión de Bordillos y Zonas de Carga/Descarga
7.4 Modelado y Predicción de la Demanda
7.5 Optimización de Precios para Diferentes Tipos de Usuarios
7.6 Integración de Sistemas de Pago y Monitoreo
7.7 Análisis de Datos y Reportes de Rendimiento
7.8 Impacto del Pricing en la Movilidad Urbana
7.9 Aspectos Legales y Regulatorios del Pricing
7.10 Casos de Estudio: Implementación Exitosa de Pricing
8.1 Introducción a la Optimización de Precios en Aparcamientos Inteligentes
8.2 Gestión de Bordillos: Estrategias y Aplicaciones
8.3 Modelado de la Demanda en Aparcamientos Inteligentes
8.4 Optimización de la Demanda: Herramientas y Técnicas
8.5 Análisis de Datos y KPI en Aparcamientos Inteligentes
8.6 Precios Dinámicos y Gestión de la Demanda
8.7 Implementación de Sistemas de Gestión de Aparcamiento
8.8 Evaluación del Rendimiento y Ajustes Estratégicos
8.9 Estudios de Caso: Ejemplos Prácticos de Optimización
8.10 Futuro del Aparcamiento Inteligente y Tendencias
9.1 Modelado de rotores: fundamentos y tipos
9.2 Simulación CFD: análisis de rendimiento del rotor
9.3 Estrategias de precios en aparcamiento inteligente
9.4 Gestión de bordillos: optimización del espacio urbano
9.5 Técnicas de gestión de la demanda en estacionamientos
9.6 Optimización de la demanda: herramientas y métricas
9.7 Diseño de sistemas de aparcamiento inteligente
9.8 Análisis de datos y toma de decisiones
9.9 Estudio de casos: aplicación práctica de las estrategias
9.10 Tendencias futuras en aparcamiento inteligente
10.1 Pricing: Fundamentos y Modelos Avanzados
10.2 Gestión de Bordillos: Estrategias y Aplicaciones
10.3 Optimización de la Demanda: Análisis y Técnicas
10.4 Modelado de Precios Dinámicos y Sensibilidad
10.5 Implementación de Sistemas de Gestión de Bordillos
10.6 Herramientas y Métricas para la Optimización de la Demanda
10.7 Estudios de Caso: Pricing y Demanda en Entornos Reales
10.8 Tendencias Futuras en la Ingeniería de Aparcamiento
10.9 Integración Tecnológica y Desafíos
10.10 Proyecto Final: Implementación de Estrategias
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación