Ingeniería de Digital, Datos & Operación es un campo crítico enfocado en la integración avanzada de IA, Big Data, IoT y ML para optimizar la operación y mantenimiento de plataformas aeronáuticas, incluidos helicópteros y eVTOL. Este programa enfatiza áreas troncales como la analítica de datos en tiempo real, modelado de sistemas de misión, y gestión de flotas mediante técnicas de Digital Twin y CPS. Se incorporan métodos de simulación y validación como HIL y SIL, apoyando el desarrollo de algoritmos para la integración en arquitectura FBW y sistemas de control predictivos, garantizando así la interoperabilidad en entornos UAM y de aviación convencional.
Los laboratorios están equipados para realizar pruebas de adquisición de datos, análisis de vibraciones y evaluación de ciberseguridad conforme a DO-178C, DO-254 y normativa aplicable internacional, incluyendo directrices de EASA CS-27/CS-29 y FAA Part 27/29. Se aplica trazabilidad de seguridad conforme a ARP4754A y ARP4761, asegurando certificación y compatibilidad operacional. La formación habilita roles como Data Engineer, Flight Operations Analyst, Systems Engineer, Cybersecurity Specialist y Maintenance Data Scientist, esenciales para la industria aeronáutica moderna.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Ingeniería Digital, Big Data, IoT, Digital Twin, DO-178C, ARP4754A, análisis de datos aeronáuticos, sistemas de control FBW.
580.000 €
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.
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.
Requisitos recomendados: Conocimientos sólidos en aerodinámica, control de sistemas, y análisis de estructuras. Se requiere un nivel de dominio del idioma español o inglés B2+/C1. Ofrecemos programas de apoyo (bridging tracks) para estudiantes que necesiten reforzar conocimientos previos.
1.1 Fundamentos de datos en Ingeniería Naval: fuentes, tipos y calidad
1.2 Arquitecturas de datos para buques y flotas: sensores, sistemas y nube
1.3 Modelado de datos y MBSE para sistemas navales
1.4 Integración de datos entre subsistemas: SCADA, EIS y simuladores
1.5 Gestión de metadatos, linaje de datos y gobernanza
1.6 Visualización y dashboards para operaciones y mantenimiento
1.7 Analítica de datos y mantenimiento predictivo: conceptos básicos
1.8 Seguridad, confidencialidad y cumplimiento normativo de datos en entornos navales
1.9 Estándares y formatos de interoperabilidad en datos navales: OPC UA, ISO 8000
1.10 Caso clínico: definición de requerimientos de datos y métricas de rendimiento de flota
**2.2 Fuentes de datos navales: sensores de plataforma, telemetría de buques, AIS, meteorología y mareas**
**2.2 Protocolos y formatos de datos en entornos marítimos: NMEA, mensajes de telemetría y estandarización**
**2.3 Integración de datos para la flota: ETL, data lake y data warehouse**
**2.4 Calidad de datos y gobernanza: limpieza, deduplicación, validación y linaje**
**2.5 Seguridad, acceso y cumplimiento de datos navales**
**2.6 Arquitecturas de datos para operaciones navales: edge, fog y nube**
**2.7 Digital Twin y simulaciones para datos de sistemas navales**
**2.8 Análisis exploratorio y visualización: dashboards y KPIs de rendimiento de flotas**
**2.9 Análisis predictivo y prescriptivo: mantenimiento, consumo y optimización de rutas**
**2.20 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos**
3.3 Principios de Ingeniería Naval Digital: fundamentos, alcance y objetivos
3.2 Datos en operaciones navales: fuentes, calidad y gobernanza
3.3 Arquitecturas de datos para flotas: modelado, almacenamiento y acceso
3.4 Integración e interoperabilidad de sistemas: estándares y APIs
3.5 Calidad de datos y limpieza en entornos marítimos
3.6 Modelado de datos naval: ontologías, diccionarios y metadatos
3.7 Visualización de datos y dashboards para la toma de decisiones
3.8 Digital Twin y simulación de sistemas navales
3.9 Seguridad de la información y ciberseguridad en Ingeniería Naval Digital
3.30 Ética, cumplimiento normativo y gestión de riesgos en Ingeniería Naval Digital
4.4 Recolección de datos a bordo: sensores, telemetría y calidad de datos
4.2 Integración de sistemas navales: interoperabilidad entre plataformas y buques
4.3 Arquitecturas de datos para flotas: pipelines, almacenamiento y gobernanza
4.4 Analítica avanzada para rendimiento de buques: predicción de consumo, mantenimiento predictivo
4.5 Visualización y dashboards para toma de decisiones en tiempo real
4.6 Ciberseguridad y protección de datos navales: políticas, incident response y cumplimiento
4.7 Digitalización de operaciones de misión: planificación, ejecución y retroalimentación operativa
4.8 Gobernanza de datos y calidad: políticas, metadatos y trazabilidad
4.9 Casos de uso y ROI de la digitalización naval: implementación, métricas y lecciones aprendidas
4.40 Taller práctico: go/no-go con matriz de riesgos para proyectos de digitalización naval
5.5 Fundamentos de la Ingeniería Naval Digital: Conceptos clave y panorama actual
5.5 El Papel de los Datos en la Ingeniería Naval Digital
5.3 Operaciones Navales y su Transformación Digital
5.4 Métricas Clave para el Rendimiento de Flotas
5.5 Estrategias de Análisis de Datos para Flotas
5.6 Integración de Sistemas y Fuentes de Datos en el Ámbito Naval
5.7 Digitalización de Procesos: Optimización en el Sector Naval
5.8 Optimización y Análisis Integral del Rendimiento de Flotas
6.6 Introducción a la Ingeniería Naval Digital: Conceptos Clave
6.2 Fundamentos de la Recolección y Gestión de Datos en Entornos Navales
6.3 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos en Buques
6.4 Ciberseguridad en la Industria Naval: Protegiendo Datos y Sistemas
6.5 El Papel del Internet de las Cosas (IoT) en la Ingeniería Naval
6.6 Introducción al Análisis de Datos: Herramientas y Técnicas Básicas
6.7 Visualización de Datos para la Toma de Decisiones en el Ámbito Naval
6.8 Diseño y Optimización de Flotas: Principios Fundamentales
6.9 Marco Regulatorio y Normativas de la Digitalización Naval
6.60 Casos de Estudio: Ejemplos Prácticos de Ingeniería Naval Digital
7.7 Introducción a la ingeniería naval digital: panorama general
7.2 Recolección de datos: fuentes y tipos
7.3 Análisis de datos: herramientas y técnicas
7.4 Operaciones navales: digitalización y transformación
7.7 Rendimiento de flotas: métricas clave
7.6 Estrategias de optimización: eficiencia y reducción de costos
7.7 Análisis de flotas: evaluación y toma de decisiones
7.8 Integración de sistemas: datos y operaciones
7.9 El futuro de la ingeniería naval digital: tendencias y desafíos
7.70 Estudio de caso: aplicaciones prácticas
8.8 Fundamentos del Análisis de Datos en la Industria Naval Digital
8.8 Recopilación y Gestión de Datos de Flotas
8.3 Herramientas de Análisis de Datos para Operaciones Navales
8.4 Optimización de Rutas y Logística Naval mediante Datos
8.5 Análisis de Rendimiento y Eficiencia de Flotas
8.6 Implementación de Sistemas Digitales en Embarcaciones
8.7 Ciberseguridad en Entornos Navales Digitales
8.8 Integración de Datos para la Toma de Decisiones Estratégicas
8.8 Modelado y Simulación de Flotas Digitales
8.80 Estudios de Caso: Análisis de Datos y Optimización de Flotas Exitosas
9.9 Fundamentos del Análisis de Datos en el Sector Naval
9.9 Fuentes de Datos Navales: Tipos y Recopilación
9.3 Limpieza y Preprocesamiento de Datos para Análisis Naval
9.4 Visualización de Datos: Herramientas y Técnicas Aplicadas
9.5 Estadística Descriptiva e Inferencial para Datos Navales
9.6 Modelado de Datos y Machine Learning en Operaciones Navales
9.7 Optimización de Rutas y Gestión de Flotas Basada en Datos
9.8 Análisis de Rendimiento de Buques: KPIs y Métricas Clave
9.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas del Análisis de Datos
9.90 Tendencias Futuras en el Análisis de Datos Navales
1. Análisis de Datos y Arquitectura Naval Digital
2. Optimización de Operaciones y Flotas Navales
3. Digitalización de Procesos y Sistemas Navales
4. Rendimiento y Análisis de Flotas Navales
5. Integración de Tecnologías y Estrategias Digitales Navales
6. Gestión de Datos y Ciberseguridad Naval
7. Simulación y Modelado de Flotas Navales
8. Proyecto Final: Optimización Digital de Flotas Navales
9. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la Ingeniería Naval
10. Caso de Estudio: Implementación de Soluciones Digitales en Flotas Navales
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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”).