Diplomado en Diagnóstico 2R y Tiempos Estándar aborda la evaluación precisa de sistemas rotorcraft mediante técnicas avanzadas de MRO, análisis de fallas en componentes estructurales y aeromecánicos bajo las normativas de EASA CS-27/CS-29 y FAA Part 27/29. El programa integra metodologías de RUL (Remaining Useful Life), tecnologías de adquisición de datos en tiempo real y herramientas de análisis estadístico para optimizar los procesos de mantenimiento en helicópteros. Se profundiza en la interpretación de tiempos estándar orientados a actividades de line maintenance y base maintenance, apoyándose en protocolos de inspección predictiva y preventiva, garantizando conformidad con estándares de seguridad aeronáutica y fiabilidad operacional.
La formación contempla laboratorio con capacidades HIL/SIL para simulación de fallas y diagnóstico, así como instrumentos para análisis vibracional y termográfico, asegurando trazabilidad conforme a estándares de calidad y seguridad aeronáutica. El alineamiento con ARP4754A, ARP4761 y normativas aplicables internacionales permite un enfoque integral en safety management y reliability engineering. Este diplomado prepara a profesionales en roles clave como Maintenance Engineer, Reliability Analyst, Quality Assurance Specialist, Flight Safety Officer y Technical Inspector dentro del sector rotorcraft y mantenimiento aeronáutico avanzado.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): diagnóstico 2R, tiempos estándar, mantenimiento rotorcraft, MRO, FAA Part 27, EASA CS-29, ARP4754A, RUL, análisis vibracional, safety management.
1.099 €
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 Contexto y objetivos del Diagnóstico 2R y Tiempos Estándar en la naval moderna
1.2 Fundamentos del Diagnóstico 2R: recolección, síntesis y razonamiento
1.3 Principios de Tiempos Estándar: definición, establecimiento y variabilidad
1.4 Fuentes de datos en operaciones navales: sensores, planillas y logs
1.5 Métodos de captura y validación de datos para 2R
1.6 Análisis de causas raíz para diagnóstico y mejoras
1.7 Diseño de procesos para medir y mantener Tiempos Estándar
1.8 Gestión de calidad de datos y trazabilidad en 2R
1.9 Integración con mantenimiento, logística y planificación de recursos
1.10 Caso clínico: go/no-go y evaluación de riesgo con matriz de decisiones
2.2 Contexto, objetivos y alcance del Diagnóstico 2R y Tiempos
2.2 Fundamentos del Diagnóstico 2R: rapidez, fiabilidad y rendimiento
2.3 Tiempos Estándar: definición, utilidad y principios de estimación
2.4 Metodologías de recopilación de datos y medición de tiempos en procesos navales
2.5 Estructura del Diagnóstico 2R: recopilación, análisis y reporte
2.6 Herramientas y técnicas de medición de tiempos: observación, muestreo y software
2.7 Identificación de cuellos de botella y variaciones en procesos marítimos
2.8 Integración del Diagnóstico 2R con sistemas de gestión (ERP/CMMS/PLM)
2.9 Indicadores clave de rendimiento (KPI) para 2R y tiempos estándar
2.20 Taller práctico: diseño de un diagnóstico 2R y estimación preliminar de tiempos
3.3 Introducción al Diagnóstico 2R: objetivos, alcance y relación con la Optimización
3.2 Fundamentos del Diagnóstico 2R: conceptos clave y terminología
3.3 Recolección y verificación de datos: fuentes, calidad y trazabilidad
3.4 Métodos de análisis de datos para diagnóstico naval
3.5 Introducción a Tiempos Estándar: definición, cálculo y utilidad
3.6 Técnicas para establecer Tiempos Estándar precisos
3.7 Diagnóstico de cuellos de botella y desperdicios en procesos navales
3.8 Herramientas de mejora continua aplicadas al sector naval
3.9 Plan de implementación: roles, hitos y KPIs
3.30 Casos prácticos y evaluación de aprendizaje
4.4 Diagnóstico 2R: Definición, alcance y objetivos en la flota naval
4.2 Recolección de datos, verificación de fuentes y trazabilidad de la información
4.3 Métodos de análisis 2R: análisis de causa raíz (RCA), FMEA, FTA y análisis de tendencias
4.4 Planificación de muestreo y tamaño de muestra para diagnósticos robustos
4.5 Herramientas de análisis y visualización para 2R: diagramas de Ishikawa, árboles de fallo, MBSE y simulación
4.6 Gestión de datos e integración en el ciclo de vida: digital thread y PLM para control de cambios
4.7 Evaluación y priorización de riesgos: matriz de probabilidad vs. impacto y priorización de acciones
4.8 Evaluación de madurez tecnológica: TRL, CRL y SRL aplicados al diagnóstico 2R
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en soluciones de diagnóstico
4.40 Case clinic: ejercicio práctico de go/no-go con risk matrix y plan de implementación
5.5 Introducción a la Metodología 5R en el Contexto Naval
5.5 Principios de la Optimización de Tiempos Estándar en Operaciones Navales
5.3 Legislación y Normativa Naval Relevante para la Eficiencia Operacional
5.4 Estándares de Seguridad y Calidad en la Industria Naval
5.5 El Impacto de la Digitalización en los Procesos Navales y la Gestión del Tiempo
5.6 Importancia de la Mejora Continua y la Adaptación a Nuevas Tecnologías
5.7 Estudio de Casos: Implementación de 5R y Tiempos Estándar en Flotas Exitosas
5.8 Ética y Responsabilidad en la Gestión de Recursos Navales
5.9 Herramientas y Software para el Análisis de Tiempos y el Cumplimiento Normativo
5.50 El Futuro de la Ingeniería Naval y el Papel del Profesional Capacitado en 5R
6.6 Introducción a la Implementación de Tiempos Estándar
6.2 Recopilación y Análisis de Datos de Tiempos
6.3 Desarrollo de Estándares de Tiempo para Tareas Específicas
6.4 Técnicas de Cronometraje y Medición del Trabajo
6.5 Herramientas y Software para la Gestión de Tiempos Estándar
6.6 Implementación de Tiempos Estándar en Procesos Navales
6.7 Monitoreo y Control del Cumplimiento de los Tiempos Estándar
6.8 Análisis de Variaciones y Acciones Correctivas
6.9 Mejora Continua de los Tiempos Estándar
6.60 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas en la Industria Naval
7.7 Introducción a la Ingeniería Naval y su Contexto Actual
7.2 Marco Legal y Normativas Marítimas Internacionales
7.3 Estructura y Organización de las Fuerzas Navales
7.4 Roles y Responsabilidades del Personal Naval
7.7 Seguridad Marítima y Prevención de Riesgos
7.6 Documentación Naval y Registros de Operaciones
7.7 Protocolos de Comunicación y Señalización Marítima
7.8 Introducción a los Sistemas de Gestión de Calidad Naval
7.9 Visión general del Diagnóstico 2R y su Aplicación
7.70 Importancia de los Tiempos Estándar en la Eficiencia 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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