se centra en la integración avanzada de modelado CFD, simulación en tiempo real y algoritmos de routing inteligente para optimizar la condición operativa y el ahorro energético en activos navales. Este campo técnico combina áreas críticas como la dinámica de fluidos computacional, análisis estructural, monitoreo predictivo basado en IoT y sistemas de gestión de mantenimiento asistido por inteligencia artificial, asegurando un ciclo de vida extendido y eficiencia logística. La aplicación de modelos multifísicos y machine learning permite la replicación fiel del estado físico y operacional de buques, generando datos precisos para la toma de decisiones en plataformas y flotas completas.
Los laboratorios asociados cuentan con capacidades avanzadas de HIL y SIL para validar algoritmos de control y diagnóstico, además de sistemas de adquisición de datos en condiciones reales para análisis de vibraciones y acústica. La trazabilidad y seguridad se alinean con la normativa aplicable internacional para sistemas críticos y de gestión logística, garantizando conformidad en ciclos de vida y mantenimiento. La empleabilidad en este sector abarca roles como ingeniero naval digital, analista de datos marítimos, especialista en mantenimiento predictivo, desarrollador de simulación y consultor en eficiencia energética, integrando conocimientos multidisciplinares para la transformación digital marítima.
6.400 €
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 básicos de mecánica de fluidos, estructuras y sistemas de propulsión; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos recursos de apoyo si fuera necesario.
1.1. Concepto y evolución de los gemelos digitales aplicados al sector naval y marítimo
1.2. Diferencias entre modelos digitales, simulación avanzada y gemelos digitales operacionales
1.3. Arquitectura general de un gemelo digital de buque: datos, modelos, sensores y plataformas de gestión
1.4. Aplicaciones de los gemelos digitales durante el diseño, construcción, operación y mantenimiento de buques
1.5. Beneficios operacionales: reducción de costes, mejora de disponibilidad y optimización del rendimiento
1.6. Tipologías de gemelos digitales: estructurales, de sistemas, operacionales y de flota
1.7. Ciclo de vida del activo marítimo y relación con modelos digitales persistentes
1.8. Integración del gemelo digital con estrategias de Industria 4.0 y transformación digital naval
1.9. Retos tecnológicos: interoperabilidad, calidad de datos y actualización continua del modelo
1.10. Diseño conceptual de una arquitectura de gemelo digital para un buque moderno
2.1. Principios de modelado tridimensional aplicado a ingeniería naval
2.2. Creación de modelos digitales de casco, estructuras y sistemas embarcados
2.3. Integración de modelos CAD, BIM naval y plataformas de ingeniería colaborativa
2.4. Representación digital de maquinaria, propulsión y sistemas auxiliares
2.5. Modelado de comportamiento físico y operacional del buque
2.6. Gestión de geometría, atributos técnicos y metadatos del modelo digital
2.7. Integración de información procedente de diseño, fabricación y operación
2.8. Gestión de versiones y evolución del modelo durante el ciclo de vida
2.9. Validación y verificación de modelos digitales frente al activo real
2.10. Desarrollo de un modelo digital integral de un buque operativo
3.1. Arquitectura de adquisición de datos para gemelos digitales marítimos
3.2. Sensores embarcados para monitorización estructural y operacional
3.3. Captura de datos de motores, propulsión, energía y sistemas auxiliares
3.4. Sistemas IoT aplicados a buques inteligentes y flotas conectadas
3.5. Integración de datos procedentes de navegación, comunicaciones y automatización
3.6. Gestión de comunicaciones barco-tierra para transmisión de información operacional
3.7. Calidad, sincronización y validación de datos en tiempo real
3.8. Arquitecturas edge computing y cloud computing aplicadas al entorno marítimo
3.9. Monitorización continua del estado del buque mediante sensores inteligentes
3.10. Diseño de una red de captura de datos para un gemelo digital naval
4.1. Principios de simulación aplicada a gemelos digitales marítimos
4.2. Modelos hidrodinámicos para predicción del comportamiento del buque
4.3. Simulación estructural y análisis de integridad del casco
4.4. Modelos de comportamiento de maquinaria y sistemas energéticos
4.5. Simulación de condiciones operativas y escenarios extremos
4.6. Aplicación de inteligencia artificial al análisis predictivo de activos navales
4.7. Algoritmos de detección de anomalías y predicción de fallos
4.8. Análisis de rendimiento mediante datos históricos y operación real
4.9. Optimización de decisiones mediante simulación y modelos predictivos
4.10. Desarrollo de un sistema de simulación operacional basado en gemelo digital
5.1. Evolución del mantenimiento tradicional hacia estrategias basadas en datos
5.2. Aplicación del gemelo digital al mantenimiento predictivo de buques
5.3. Monitorización del estado de componentes críticos
5.4. Predicción de degradación y estimación de vida útil restante
5.5. Integración con sistemas de gestión del mantenimiento (PMS/CMMS)
5.6. Optimización de planes de mantenimiento mediante datos operacionales
5.7. Gestión de repuestos basada en condición real del activo
5.8. Reducción de tiempos de parada mediante análisis predictivo
5.9. Evaluación de fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad del buque
5.10. Desarrollo de una estrategia completa de mantenimiento inteligente mediante gemelo digital
6.1. Concepto de gemelo digital aplicado a flotas marítimas completas
6.2. Integración de múltiples buques dentro de una plataforma común de gestión
6.3. Monitorización global del rendimiento de flotas comerciales y profesionales
6.4. Análisis comparativo entre buques mediante indicadores operacionales
6.5. Optimización de rutas, consumo energético y eficiencia logística
6.6. Gestión de disponibilidad y planificación operacional de flotas
6.7. Predicción de necesidades de mantenimiento a nivel de flota
6.8. Integración con centros de control marítimo en tierra
6.9. Visualización avanzada del estado operativo de una flota
6.10. Diseño de una plataforma de gemelo digital para gestión integral de flotas
7.1. Integración del gemelo digital con sistemas de automatización naval
7.2. Conexión con sistemas de navegación, control y gestión energética
7.3. Aplicación en buques autónomos y remotamente operados
7.4. Integración con sistemas de inteligencia artificial embarcada
7.5. Uso de realidad aumentada para inspección y mantenimiento asistido
7.6. Visualización inmersiva de información operacional del buque
7.7. Integración con plataformas portuarias inteligentes
7.8. Interoperabilidad entre sistemas de diferentes fabricantes
7.9. Gestión de datos multidominio en ecosistemas marítimos conectados
7.10. Desarrollo de arquitecturas inteligentes para buques del futuro
8.1. Riesgos de ciberseguridad asociados a gemelos digitales marítimos
8.2. Protección de datos operacionales y modelos digitales críticos
8.3. Seguridad de comunicaciones entre buque, puerto y centros de control
8.4. Gestión de identidades, accesos y permisos dentro de plataformas digitales
8.5. Protección frente a manipulación o corrupción de datos
8.6. Gobernanza del dato en organizaciones marítimas digitales
8.7. Trazabilidad y auditoría de información operacional
8.8. Cumplimiento normativo en gestión digital de activos marítimos
8.9. Estrategias de resiliencia digital para gemelos digitales navales
8.10. Diseño de un modelo seguro de gestión de gemelos digitales marítimos
9.1. Evolución hacia buques inteligentes y conectados
9.2. Inteligencia artificial generativa aplicada a ingeniería marítima
9.3. Gemelos digitales para reducción de emisiones y eficiencia energética
9.4. Optimización del consumo de combustible mediante análisis avanzado
9.5. Aplicación en diseño sostenible y economía circular naval
9.6. Simulación avanzada para nuevos sistemas de propulsión marítima
9.7. Integración con energías renovables y tecnologías limpias
9.8. Automatización avanzada de operaciones marítimas
9.9. Tendencias internacionales en digitalización del sector naval
9.10. Desarrollo estratégico de la próxima generación de gemelos digitales marítimos
10.1. Definición del buque o flota objetivo para el desarrollo del gemelo digital
10.2. Análisis de activos, sistemas críticos y fuentes de información disponibles
10.3. Diseño de la arquitectura tecnológica del gemelo digital
10.4. Desarrollo del modelo virtual del buque y sus sistemas principales
10.5. Integración de sensores, datos operacionales y plataformas digitales
10.6. Desarrollo de modelos predictivos y simulación operacional
10.7. Diseño del sistema de mantenimiento inteligente basado en datos
10.8. Implementación de medidas de ciberseguridad y gobernanza del dato
10.9. Evaluación técnica, económica y operacional del gemelo digital desarrollado
10.10. Presentación y defensa del proyecto integral de ingeniería de un gemelo digital aplicado a un buque o flota marítima.
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