La Ingeniería de Datos, modelización & simulación se enfoca en el desarrollo y validación de modelos computacionales robustos para la predicción del comportamiento aeroespacial, integrando áreas técnicas como aerodinámica, dinámica de vuelo, fatiga estructural y sistemas embarcados, empleando metodologías avanzadas como CFD, FEM, HIL y Machine Learning para optimizar plataformas eVTOL y UAM. La integración de herramientas de simulación en tiempo real y análisis estadístico permite una mejora continua en la precisión y fiabilidad de los modelos, fundamentales para soporte en certificación bajo normativas aeronáuticas exigentes.
Las capacidades experimentales incluyen bancos de HIL/SIL, adquisición y postprocesamiento de datos con enfoque en vibraciones, acústica y EMC, alineadas con normativas aplicables internacionales que garantizan trazabilidad y seguridad en el ciclo de vida del software y hardware, cumpliendo los requisitos de estándares como DO-178C y ARP4754A. Esta formación prepara perfiles profesionales en áreas de Ingeniero de Modelización, Especialista en Simulación Aeroespacial, Consultor de Seguridad Funcional y Analista de Datos Aeronáuticos, claves en la industria aeroespacial actual.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Ingeniería de Datos, modelización, simulación, CFD, HIL, DO-178C, ARP4754A, simulación aeroespacial, eVTOL, análisis de datos, seguridad funcional, vibraciones acústicas.
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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. Análisis predictivo y optimización de sistemas navales: Ingeniería de Datos, Modelado y Simulación
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Recopilación y gobernanza de datos para optimización naval
1.2 Modelado de sistemas navales: MBSE, bibliotecas de modelos y estándares
1.3 Simulación de rendimiento de buques: hidrodinámica, estabilidad y maniobra
1.4 Optimización de propulsión y consumo: modelos, algoritmos y datos operativos
1.5 Optimización de operaciones y rutas navales: planificación de velocidad y condiciones
1.6 Digital twin e integración de datos: sensores, telemetría y mantenimiento predictivo
1.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para control de cambios en proyectos navales
1.8 Gestión de riesgo tecnológico y preparación: TRL/CRL/SRL
1.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en optimización naval
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos
2.2 Datos y gobernanza para diseño de propulsión naval: fuentes, calidad y limpieza de datos
2.2 Modelado del rendimiento de propulsores: hélice, eje y tren de transmisión
2.3 Modelado de demanda de energía y perfiles operativos de buques
2.4 Simulación integrada del sistema de propulsión: acoplamiento con resistencia del casco y condiciones de mar
2.5 Modelos multicomponente de propulsión: motores, transmisiones, ejes y propulsores
2.6 Propulsión eléctrica e híbrida naval: baterías, inversores, gestión térmica y confiabilidad
2.7 Optimización de consumo y emisiones basada en datos y simulación
2.8 Control de sistemas de propulsión: estrategias de control por modelos y datos
2.9 Validación, certificación y estándares para sistemas de propulsión: pruebas y cumplimiento
2.20 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para decisiones de diseño
3.3 Recolección y limpieza de datos de sistemas navales: fuentes, calidad, gobernanza y trazabilidad
3.2 Modelado de sistemas navales: estructurales, propulsión, energía y redes críticas
3.3 Simulación para la evaluación del rendimiento de buques: hidrodinámica, dinámica de operación y escenarios de misión
3.4 Optimización multiobjetivo para diseño y operación naval: costo, rendimiento, riesgo y disponibilidad
3.5 Integración MBSE/PLM para control de cambios en sistemas navales: trazabilidad y versiones de modelos
3.6 Análisis de confiabilidad y vida útil de componentes críticos mediante datos y modelos
3.7 Eficiencia energética y optimización de la propulsión mediante datos y simulación
3.8 Cuantificación de incertidumbre en modelos navales: métodos probabilísticos, simulación de Monte Carlo y análisis Bayesiano
3.9 Validación y verificación de modelos: calidad de datos, criterios de aceptación y cumplimiento regulatorio
3.30 Casos prácticos: go/no-go con matriz de riesgos y decisiones basadas en datos y modelos
4.4 Propulsión Naval: datos para propulsión eléctrica y múltiples unidades de propulsión
4.2 Requisitos de certificación emergentes (SC-Propulsión, Special Conditions)
4.3 Energía y térmica en propulsión naval eléctrica (baterías, inversores y gestión térmica)
4.4 Design for maintainability y modular swaps en sistemas de propulsión naval
4.5 LCA/LCC en sistemas de propulsión naval (huella ambiental y coste)
4.6 Operaciones y puertos: integración de la propulsión naval en operaciones marítimas
4.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para change control en propulsión
4.8 Tech risk y readiness: TRL/CRL/SRL para sistemas de propulsión naval
4.9 IP, certificaciones y time-to-market de sistemas de propulsión naval
4.40 Case clinic: go/no-go con risk matrix para proyectos de propulsión naval
5.5 Introducción a la recopilación y gestión de datos navales
5.5 Fundamentos del modelado de sistemas navales
5.3 Simulación de escenarios operativos
5.4 Herramientas de análisis de datos aplicadas a la ingeniería naval
5.5 Diseño y optimización de buques mediante simulación
5.6 Análisis de rendimiento y eficiencia energética
5.7 Aplicaciones de la inteligencia artificial en la ingeniería naval
5.8 Estudio de casos: aplicaciones prácticas de datos, modelos y simulación
5.9 Validación y verificación de modelos de simulación
5.50 Tendencias futuras en la ingeniería naval basada en datos
6.6 Recopilación y Análisis de Datos en Sistemas Navales
6.2 Modelado y Simulación de Sistemas Navales Complejos
6.3 Optimización de Diseño Naval mediante Análisis Predictivo
6.4 Integración de Ingeniería de Datos en la Toma de Decisiones Navales
6.5 Predicción del Rendimiento y Comportamiento de Buques
6.6 Análisis de Riesgos y Mitigación en Sistemas Navales
6.7 Optimización del Ciclo de Vida de Sistemas Navales
6.8 Implementación de Estrategias de Mantenimiento Predictivo
6.9 Análisis de Datos para la Mejora Continua en Operaciones Navales
6.60 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales de Predicción y Optimización Naval
7.7 Recopilación y gestión de datos en entornos navales
7.2 Introducción al modelado de sistemas navales
7.3 Simulación de escenarios navales: conceptos básicos
7.4 Fuentes de datos para análisis naval: sensores y sistemas
7.7 Herramientas de modelado y simulación: software y metodologías
7.6 Validación y verificación de modelos y simulaciones
7.7 Aplicaciones de la simulación en la ingeniería naval
7.8 Análisis de datos para la toma de decisiones en el diseño naval
7.9 Estudio de casos: implementación de datos, modelos y simulación
7.70 Tendencias futuras en el modelado y simulación naval
8.8 Introducción al Modelado Naval: Conceptos Clave y Alcance
8.8 Fuentes de Datos en la Ingeniería Naval: Tipos y Recopilación
8.3 Herramientas de Simulación Naval: Software y Aplicaciones
8.4 Modelado de Sistemas Navales: Estructura, Estabilidad y Flotabilidad
8.5 Simulación de Comportamiento en el Mar: Oleaje, Viento y Corrientes
8.6 Análisis de Datos en Ingeniería Naval: Métodos Estadísticos y Visualización
8.7 Modelado de Propulsión Naval: Diseño y Rendimiento de Hélices
8.8 Simulación de Maniobra Naval: Control y Gobierno del Buque
8.8 Optimización de Sistemas Navales: Metodologías y Herramientas
8.80 Estudios de Caso: Aplicación Práctica del Modelado y Simulación
9.9 Recopilación y análisis de datos de sistemas navales.
9.9 Introducción al modelado de sistemas navales.
9.3 Fundamentos de la simulación de sistemas navales.
9.4 Aplicación de modelos y simulaciones para la optimización.
9.5 Estudio de casos: Optimización del diseño de buques.
9.6 Optimización de la eficiencia energética en sistemas navales.
9.7 Análisis de riesgos y mitigación en sistemas navales.
9.8 Herramientas y software de modelado y simulación.
9.9 Validación y verificación de modelos.
9.90 Impacto de la optimización en la sostenibilidad naval.
7.1 Introducción al Proyecto Final: Definición de Objetivos y Alcance
7.2 Recopilación y Análisis de Datos para el Modelo Naval
7.3 Selección y Aplicación de Software de Simulación Naval
7.4 Desarrollo del Modelo de Simulación: Componentes y Subsistemas
7.5 Simulación de Escenarios Navales: Operaciones y Rendimiento
7.6 Análisis de Resultados: Interpretación y Validación de Datos Simulados
7.7 Optimización de la Eficiencia Naval: Estrategias y Técnicas
7.8 Diseño de Experimentos: Metodología para la Optimización
7.9 Evaluación de Impacto: Aspectos Ambientales y Económicos
7.10 Presentación y Documentación del Proyecto Final
DO-160: Ensayos ambientales y mitigación.
DO-160: Ensayos ambientales y mitigación.
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