El Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo se centra en la creación y gestión de tuberías de datos para el análisis avanzado de vehículos eléctricos (EV) y la implementación de mantenimiento predictivo. Cubre la recopilación, procesamiento y análisis de datos provenientes de flotas EV, incluyendo información de sensores vehiculares y datos de rendimiento. Se enfoca en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (ML) para predecir fallos, optimizar el mantenimiento y mejorar la eficiencia operativa.
El programa ofrece experiencia práctica en el diseño de arquitecturas de datos, el uso de herramientas de big data y la implementación de modelos predictivos. Los estudiantes aprenderán a integrar datos de diversas fuentes, incluyendo datos de carga, telemetría vehicular y datos de mantenimiento, con el fin de optimizar la gestión de flotas EV y minimizar los tiempos de inactividad. Se busca un conocimiento profundo en plataformas cloud y tecnologías de visualización de datos para la toma de decisiones.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): data pipelines, flotas EV, mantenimiento predictivo, sensores vehiculares, aprendizaje automático, arquitecturas de datos, big data, modelos predictivos, telemetría vehicular, visualización de datos.
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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.
4. Análisis de Datos y Estrategias de Mantenimiento Predictivo para Flotas Navales EV
5. Desarrollo de Data Pipelines y Aplicación al Mantenimiento Predictivo de Flotas EV Navales
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: Un entendimiento fundamental de aerodinámica, sistemas de control y estructuras. Se valora un nivel de dominio del idioma Español/Inglés equivalente a B2+ o C1. Se proporcionan cursos de apoyo (bridging tracks) para aquellos que necesiten reforzar conocimientos previos.
1.1 Fundamentos de las Flotas EV Navales: Arquitectura y Componentes Clave
1.2 Introducción a Data Pipelines: Conceptos y Beneficios en el Sector Naval
1.3 Importancia del Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
1.4 Tipos de Datos Relevantes para Data Pipelines en el Entorno Naval
1.5 Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
1.6 Ciclo de Vida de un Data Pipeline: Diseño, Implementación, Monitoreo y Optimización
1.7 Integración de Datos de Flotas EV con Sistemas de Mantenimiento Predictivo
1.8 Estudio de casos: Ejemplos de Aplicación de Data Pipelines en Flotas Navales
1.9 Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento Normativo en Data Pipelines Navales
1.10 Tendencias Futuras y Avances en Data Pipelines y Flotas EV
2.2 Introducción a las Flotas EV y al Mantenimiento Predictivo Naval
2.2 Fundamentos de Data Pipelines: Conceptos y Componentes
2.3 Diseño de Data Pipelines para la Recopilación de Datos de Flotas EV
2.4 Optimización de la Recopilación de Datos para el Mantenimiento Predictivo
2.5 Arquitecturas de Data Pipelines: Selección y Diseño
2.6 Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
2.7 Análisis de Datos en Tiempo Real: Conceptos y Aplicaciones
2.8 Seguridad y Privacidad en Data Pipelines para Flotas Navales
2.9 Escalabilidad y Gestión de Data Pipelines
2.20 Casos de Estudio: Diseño de Data Pipelines en el Sector Naval
3.3 Introducción a la Construcción de Data Pipelines para Flotas EV Navales
3.2 Arquitectura de Data Pipelines: Componentes y Diseño
3.3 Fuentes de Datos en el Sector Naval EV
3.4 Transformación y Limpieza de Datos para Mantenimiento Predictivo
3.5 Almacenamiento de Datos y Bases de Datos para Flotas EV
3.6 Implementación de Data Pipelines con Herramientas Específicas
3.7 Mantenimiento Predictivo: Fundamentos y Aplicaciones en Flotas EV
3.8 Integración de Data Pipelines y Modelos de Mantenimiento Predictivo
3.9 Análisis de Resultados y Visualización de Datos para la Toma de Decisiones
3.30 Casos de Estudio: Construcción de Data Pipelines en Flotas Navales EV
4.4 Introducción al Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
4.2 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos en Entornos Navales
4.3 Diseño de Data Pipelines para la Recolección de Datos de Flotas EV
4.4 Técnicas de Análisis de Datos para el Mantenimiento Predictivo
4.5 Modelado Predictivo y Algoritmos para Fallos en Flotas EV
4.6 Estrategias de Mantenimiento Basadas en Datos Predictivos
4.7 Integración de Data Pipelines con Sistemas de Gestión de Mantenimiento (GMAO)
4.8 Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
4.9 Estudio de Casos: Aplicación del Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
4.40 Optimización y Mejora Continua del Mantenimiento Predictivo en Flotas EV
5.5 Introducción a los Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo en Flotas EV Navales
5.5 Arquitectura de Data Pipelines: Diseño y Componentes Clave
5.3 Fuentes de Datos en el Sector Naval: Sensores, Sistemas de Bordo y Datos Externos
5.4 Transformación y Limpieza de Datos para Análisis Predictivo
5.5 Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
5.6 Modelado de Mantenimiento Predictivo: Algoritmos y Técnicas
5.7 Integración de Data Pipelines con Plataformas de Mantenimiento Naval
5.8 Visualización de Datos y Dashboards para el Monitoreo de Flotas EV
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones de Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo en la Industria Naval
5.50 Desafíos y Tendencias Futuras en Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo Naval
6.6 Fundamentos de Data Pipelines para Flotas EV
6.2 Arquitectura y Diseño de Data Pipelines Navales
6.3 Fuentes de Datos y Adquisición para Mantenimiento Predictivo
6.4 Transformación y Limpieza de Datos en el Sector Naval
6.5 Implementación de Data Pipelines con Herramientas Específicas
6.6 Monitoreo y Optimización del Rendimiento de Pipelines
6.7 Mantenimiento Predictivo: Conceptos y Metodologías
6.8 Aplicación de Machine Learning en el Mantenimiento Naval
6.9 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones en Flotas EV
6.60 Estudios de Caso: Implementación Exitosa de Data Pipelines
7.7 Introducción a las Flotas EV Navales: Componentes y Sistemas
7.2 Fundamentos de Data Pipelines: Conceptos y Arquitecturas
7.3 Recolección y Procesamiento de Datos: Fuentes y Técnicas
7.4 Modelado de Datos para Mantenimiento Predictivo
7.7 Implementación de Pipelines: Herramientas y Tecnologías
7.6 Análisis de Datos y Algoritmos Predictivos
7.7 Estrategias de Mantenimiento Predictivo en Flotas EV
7.8 Monitoreo y Optimización de Data Pipelines
7.9 Integración con Sistemas de Gestión de Flotas
7.70 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en la Industria 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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