Diplomado en Servicios Conectados y Analytics de Flota 2R aborda la integración avanzada de sistemas IoT y Big Data aplicados a la gestión eficiente de flotas aéreas, combinando fundamentos de telemática aeronáutica, ML para análisis predictivo y protocolos de interoperabilidad basados en ARINC 429 y ADIF. El plan formativo enfatiza la modelación y simulación de parámetros críticos mediante herramientas de FDD y CBM, enlazando con la optimización de vida útil y mantenimiento bajo estándares de MQTT, RESTful API y técnicas de edge computing para plataformas eVTOL y UAM emergentes.
Las prácticas en laboratorio incorporan entornos HIL/SIL para la validación de algoritmos en tiempo real, análisis de integridad de datos con técnicas de ciberseguridad y sistemas de adquisición conforme a DO-178C, DO-254 y normativa aplicable internacional enfocada en la seguridad operacional. La formación prepara para roles técnicos como Analista de Datos de Flota, Especialista en Mantenimiento Predictivo, Ingeniero de Sistemas Conectados y Consultor en Gestión de Ciclo de Vida, promoviendo la adaptabilidad a entornos regulados y altamente automatizados.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): diplomado servicios conectados, analytics de flota, telemática aeronáutica, mantenimiento predictivo, HIL/SIL, DO-178C, ARINC 429, gestión de flotas aéreas.
1.750 €
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: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
**1.1 Fundamentos de análisis de datos aplicados a flotas navales**
**1.2 Fuentes y conectividad de datos en operaciones navales**
**1.3 Calidad de datos, limpieza y gobernanza para flotas conectadas**
**1.4 Técnicas descriptivas y visualización de datos para rendimiento naval**
**1.5 Arquitecturas de datos en flotas conectadas: sensores, buques y centros de mando**
**1.6 Métricas y KPIs clave para evaluar rendimiento de flotas y buques**
**1.7 Detección de anomalías y análisis de eventos en datos de flotas**
**1.8 Herramientas y flujos de trabajo para analítica naval: SQL, Python y dashboards**
**1.9 Consideraciones de seguridad, privacidad y gobernanza de datos en entornos navales**
**1.10 Taller práctico: extracción, limpieza y análisis de un conjunto de datos de rendimiento de una flota**
2.2 Fundamentos de la analítica naval conectada: definición, alcance y objetivos estratégicos
2.2 Arquitectura de datos y conectividad en flotas navales: sensores, redes y plataformas
2.3 Fuentes de datos marinos: sensores en buques, sensores de puerto, satélite y drones
2.4 Gobernanza y calidad de datos en entornos navales: estándares, compliance y veracidad
2.5 Indicadores clave de rendimiento (KPIs) para flotas conectadas
2.6 Visualización y dashboards para soporte a decisiones en operaciones navales
2.7 Introducción a la analítica descriptiva y exploratoria en datos navales
2.8 Fundamentos de analítica predictiva para mantenimiento, logística y despliegues
2.9 Seguridad, ciberseguridad y protección de datos en flotas conectadas
2.20 Caso práctico: go/no-go para un proyecto de analítica naval con matriz de riesgo
3.3 Análisis de Rendimiento de Flotas Navales Conectadas: métricas clave
3.2 Integración de Datos y Calidad de Datos en Flotas Navales Conectadas
3.3 Evaluación de Desempeño y Capacidad Operativa mediante Analítica Avanzada
3.4 Modelado de Demanda y Optimización de Tareas en Flotas Conectadas
3.5 Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad de Flotas Navales Conectadas
3.6 Telemetría, Monitorización en Tiempo Real y Alarmas para Evaluación de Flotas
3.7 Gestión de Datos Históricos y Big Data para Operaciones Navales
3.8 Visualización, Dashboards e Indicadores KPIs para Toma de Decisiones
3.9 Gobernanza de Datos, Calidad y Seguridad en Flotas Conectadas
3.30 Caso Práctico: Caso de Estudio de Evaluación de una Flota Naval Conectada con MBSE/PLM
4.4 Modelado analítico de rendimiento en flotas navales conectadas
4.2 Optimización de asignación de recursos y rutas en flotas conectadas mediante analítica predictiva
4.3 Evaluación avanzada de datos operativos para la optimización de misiones navales
4.4 Modelado de rendimiento y conectividad: integración de simulaciones MBSE para flotas
4.5 Modelos de optimización de la flota conectada usando analítica y predicción de demanda
4.6 Estrategias analíticas para gestión inteligente de flotas navales
4.7 Inteligencia basada en datos para gestión de flotas: dashboards y alertas prescriptivas
4.8 Análisis profundo de rendimiento y conectividad en operaciones navales con analytics
4.9 Seguridad de datos y gobernanza: calidad de datos en flotas conectadas
4.40 Caso práctico: go/no-go para implementación de un proyecto de optimización de flotas con matriz de riesgos
5.5 Introducción al Análisis Avanzado en Flotas Conectadas: Fundamentos y Conceptos Clave
5.5 Recopilación y Gestión de Datos en Entornos Navales Conectados
5.3 Métricas de Rendimiento Naval: Identificación y Definición
5.4 Técnicas de Análisis de Datos para la Optimización del Rendimiento
5.5 Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Flotas Conectadas
5.6 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas del Análisis de Datos en Flotas
5.7 Optimización de Rutas y Consumo de Combustible
5.8 Análisis de Fallos y Mantenimiento Predictivo
5.9 Ciberseguridad y Protección de Datos en Flotas Conectadas
5.50 Tendencias Futuras en el Análisis de Flotas Navales
5.5 Introducción a la Analítica Predictiva en el Contexto Naval
5.5 Fuentes de Datos y Preparación para el Análisis Predictivo
5.3 Modelado Predictivo: Técnicas y Algoritmos Aplicados
5.4 Predicción de Fallos y Mantenimiento Proactivo
5.5 Pronóstico de Demanda y Optimización de Recursos
5.6 Análisis de Riesgos y Evaluación de Impactos
5.7 Visualización de Datos y Reportes de Analítica Predictiva
5.8 Integración de la Analítica Predictiva en la Gestión de Flotas
5.9 Estudio de Casos: Implementación de Analítica Predictiva en Flotas
5.50 El Futuro de la Analítica Predictiva en el Sector Naval
3.5 Introducción a la Evaluación Avanzada de Datos en Flotas Navales
3.5 Recolección de Datos y Calidad de la Información
3.3 Métricas Avanzadas de Rendimiento Naval
3.4 Análisis Estadístico y Técnicas de Minería de Datos
3.5 Identificación de Patrones y Tendencias en los Datos
3.6 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones Basada en Datos
3.7 Optimización de Operaciones y Eficiencia Operacional
3.8 Herramientas y Tecnologías para la Evaluación de Datos
3.9 Casos Prácticos: Aplicaciones de la Evaluación de Datos
3.50 Desafíos y Oportunidades en la Evaluación de Datos Navales
4.5 Introducción al Modelado Analítico en el Contexto Naval
4.5 Recopilación y Preparación de Datos para el Modelado
4.3 Técnicas de Modelado: Regresión, Clasificación, Clustering
4.4 Modelado del Rendimiento de la Flota: Factores Clave
4.5 Optimización de Rutas y Planificación de Viajes
4.6 Simulación y Análisis de Escenarios
4.7 Modelado de Riesgos y Evaluación de Impactos
4.8 Herramientas y Software para el Modelado Analítico
4.9 Estudio de Casos: Modelado en la Optimización de Flotas
4.50 El Futuro del Modelado Analítico en el Sector Naval
5.5 Introducción a la Optimización de Flota Conectada
5.5 Recopilación y Análisis de Datos de Rendimiento
5.3 Modelado Predictivo para el Mantenimiento y la Planificación
5.4 Optimización de Rutas y Programación de Buques
5.5 Análisis de Costos y Eficiencia Operacional
5.6 Integración de Datos y Plataformas de Análisis
5.7 Herramientas de Visualización y Reporting
5.8 Casos de Estudio de Optimización de Flota
5.9 Desafíos y Consideraciones de la Optimización
5.50 Tendencias Futuras en la Optimización de Flota
6.5 Introducción a las Estrategias Analíticas en Flotas Navales
6.5 Definición de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
6.3 Recopilación y Calidad de los Datos de Desempeño
6.4 Análisis de Tendencias y Patrones de Desempeño
6.5 Modelado del Desempeño: Técnicas y Aplicaciones
6.6 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones
6.7 Optimización de Procesos y Operaciones
6.8 Herramientas de Análisis y Visualización de Datos
6.9 Casos de Estudio: Análisis del Desempeño en Flotas
6.50 Estrategias para Mejorar el Desempeño de la Flota
7.5 Introducción a la Inteligencia en la Gestión de Flotas
7.5 Fuentes de Datos y Conectividad en Flotas
7.3 Análisis de Datos: Técnicas y Herramientas
7.4 Optimización de Rutas y Planificación de Viajes
7.5 Mantenimiento Predictivo y Gestión de Activos
7.6 Gestión de Riesgos y Cumplimiento Normativo
7.7 Toma de Decisiones Basada en Datos
7.8 Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en Flotas
7.9 Casos de Estudio: Aplicaciones de Inteligencia en Flotas
7.50 El Futuro de la Inteligencia en la Gestión Naval
8.5 Introducción al Análisis del Rendimiento Naval Conectado
8.5 Arquitectura de Datos y Conectividad en Flotas
8.3 Recolección y Preparación de Datos de Rendimiento
8.4 Análisis de Datos: Métricas y KPIs Clave
8.5 Visualización de Datos y Dashboards Interactivos
8.6 Identificación de Áreas de Mejora
8.7 Modelado del Rendimiento y Predicción
8.8 Casos de Estudio de Análisis de Rendimiento
8.9 Ciberseguridad y Protección de Datos en el Análisis
8.50 Tendencias Futuras en el Análisis Naval Conectado
6.6 Fundamentos del Análisis Estratégico en Flotas Navales Conectadas
6.2 Recopilación y Limpieza de Datos en Entornos Navales Conectados
6.3 Técnicas de Análisis Descriptivo Aplicadas al Rendimiento de Flotas
6.4 Análisis de Datos Predictivo: Modelado y Pronóstico del Desempeño
6.5 Optimización de Operaciones Navales mediante Análisis de Datos
6.6 Implementación de Estrategias Analíticas para la Mejora Continua
6.7 Diseño de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
6.8 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones Basada en Datos
6.9 Estudio de Casos: Aplicación de Estrategias Analíticas en Flotas Reales
6.60 Integración de la Analítica en la Gestión de Flotas Conectadas
7.7 Introducción al Análisis Avanzado de Flotas Conectadas
7.2 Fundamentos de la Recopilación y Gestión de Datos Navales
7.3 Métricas Clave de Rendimiento (KPIs) en Entornos Navales
7.4 Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Datos en Flotas
7.7 Optimización de Rutas y Consumo de Combustible
7.6 Análisis de la Eficiencia Operacional y Costos
7.7 Estudio de Casos: Aplicación de Datos en Flotas Reales
7.8 El Futuro de las Flotas Conectadas y el Análisis de Datos
2.7 Introducción a la Analítica Predictiva en el Sector Naval
2.2 Técnicas de Pronóstico y Modelado en Flotas
2.3 Implementación de Algoritmos de Predicción de Fallos
2.4 Gestión Inteligente de Activos Navales
2.7 Optimización del Mantenimiento Predictivo
2.6 Integración de Datos en Tiempo Real para la Toma de Decisiones
2.7 Análisis de Riesgos y Mitigación en Flotas Conectadas
2.8 Casos Prácticos de Analítica Predictiva en Operaciones Navales
3.7 Introducción a la Evaluación de Datos en Flotas Navales
3.2 Recopilación y Limpieza de Datos: Desafíos y Soluciones
3.3 Métodos de Análisis de Datos: Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo
3.4 Visualización de Datos y Creación de Paneles de Control
3.7 Análisis de Datos de Mantenimiento y Operaciones
3.6 Optimización de la Eficiencia Energética
3.7 Evaluación de Riesgos y Seguridad en Flotas Navales
3.8 Estudios de Casos: Análisis de Datos para la Mejora Continua
4.7 Introducción al Modelado Analítico en el Ámbito Naval
4.2 Técnicas de Modelado de Rendimiento: Simulación y Optimización
4.3 Modelado de Flotas: Diseño y Planificación Estratégica
4.4 Optimización de Rutas y Operaciones Logísticas
4.7 Modelado Predictivo para la Gestión de Activos
4.6 Diseño de Flotas y Evaluación de Costos
4.7 Integración de la Conectividad y el Análisis de Datos
4.8 Casos Prácticos: Modelado Analítico para la Toma de Decisiones
7.7 Introducción a la Optimización de Flota Conectada
7.2 Técnicas de Análisis Avanzado para el Rendimiento
7.3 Modelado Predictivo del Rendimiento: Aplicaciones
7.4 Optimización de Rutas y Operaciones con Datos
7.7 Análisis de Costos y Beneficios en Flotas
7.6 Gestión del Mantenimiento Predictivo
7.7 Diseño e Implementación de Sistemas de Datos
7.8 Casos de Estudio: Optimización de Flota y Análisis Predictivo
6.7 Introducción a las Estrategias Analíticas
6.2 Modelado del Desempeño en Flotas Navales
6.3 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones Estratégicas
6.4 Optimización de Recursos y Reducción de Costos
6.7 Análisis Predictivo para la Planificación
6.6 Evaluación del Riesgo Operacional
6.7 Integración de Datos y Sistemas de Información
6.8 Casos Prácticos: Estrategias y Modelado del Desempeño
7.7 Introducción a la Inteligencia en la Gestión de Flotas
7.2 Recopilación y Análisis de Datos Conectados
7.3 Optimización de Operaciones Navales
7.4 Mantenimiento Predictivo y Gestión de Activos
7.7 Análisis de Riesgos y Seguridad en Flotas
7.6 Toma de Decisiones Basada en Datos
7.7 Implementación de Sistemas Inteligentes
7.8 Casos Prácticos: Inteligencia en la Gestión de Flotas
8.7 Introducción al Análisis del Rendimiento Naval Conectado
8.2 Recopilación y Análisis de Datos en Tiempo Real
8.3 Optimización del Rendimiento Operacional
8.4 Análisis de Conectividad y Comunicaciones
8.7 Evaluación de Riesgos y Seguridad
8.6 Toma de Decisiones Basada en Datos
8.7 Integración de Sistemas y Tecnologías
8.8 Casos de Estudio: Análisis del Rendimiento Naval
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.
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