El Diplomado en Edge Analytics para Mantenimiento Predictivo se centra en la aplicación de análisis de datos en el borde (edge) para optimizar las estrategias de mantenimiento predictivo en entornos industriales. Incorpora el uso de sensores IoT, aprendizaje automático (machine learning) y análisis en tiempo real para detectar y predecir fallos en equipos y maquinaria. Aborda la implementación de plataformas de edge computing, algoritmos de detección de anomalías y modelos predictivos, permitiendo una mayor eficiencia operativa y reducción de costos en mantenimiento.
El programa proporciona habilidades prácticas en la configuración y gestión de sistemas edge, la integración de datos de diversas fuentes, y el desarrollo de dashboards de visualización para el monitoreo del rendimiento de los activos. Se profundiza en el uso de herramientas de análisis de datos como Python y librerías especializadas para el mantenimiento predictivo. Esta formación prepara a profesionales para roles como analistas de datos, ingenieros de mantenimiento predictivo y especialistas en IoT industrial, aumentando la competitividad en la industria.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): edge analytics, mantenimiento predictivo, sensores IoT, machine learning, análisis en tiempo real, edge computing, algoritmos de detección de anomalías, modelos predictivos, análisis de datos, Python.
999 €
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 básicos de sistemas navales, programación y análisis de datos; Español/Inglés a nivel B2/C1. Se proveen recursos adicionales para fortalecer conocimientos previos si es necesario.
Módulo 1 — Fundamentos de Rotores y Normativa Naval
1.1 Introducción a los rotores navales: tipos y funciones esenciales
1.2 Principios de aerodinámica aplicada a rotores: sustentación y resistencia
1.3 Materiales y construcción de rotores: selección y propiedades
1.4 Diseño de rotores: geometría, perfil y optimización del rendimiento
1.5 Vibraciones y dinámica de rotores: análisis y control
1.6 Legislación y normativas marítimas internacionales relevantes para rotores
1.7 Certificaciones y estándares de calidad para rotores navales
1.8 Mantenimiento preventivo y correctivo de rotores
1.9 Inspección y pruebas de rotores: métodos y técnicas
1.10 Estudios de caso: fallos comunes y soluciones en rotores navales
2. 2 Introducción al Modelado de Rotores y Edge Analytics
3. 2 Fundamentos de Mantenimiento Predictivo en Entornos Navales
4. 3 Principios de Edge Analytics y su Aplicación en Rotores
5. 4 Recopilación y Análisis de Datos en Rotores
6. 5 Modelado de Rendimiento de Rotores: Teoría y Práctica
7. 6 Optimización del Rendimiento de Rotores: Estrategias Edge
8. 7 Implementación de Edge Analytics para Mantenimiento Predictivo
9. 8 Estudio de Casos: Análisis de Rotores con Edge Analytics
3.3 Introducción al Modelado de Rotores: Fundamentos y Conceptos Clave
3.2 Edge Analytics: Principios y Aplicaciones en Mantenimiento Predictivo
3.3 Sensores y Adquisición de Datos para el Análisis de Rotores
3.4 Modelado de Rotores: Técnicas y Herramientas
3.5 Implementación de Edge Analytics para el Análisis de Rendimiento
3.6 Optimización del Rendimiento del Rotor mediante Edge Analytics
3.7 Análisis de Fallos y Predicción de Vida Útil
3.8 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en Edge Analytics
3.9 Integración de Edge Analytics en Sistemas de Mantenimiento
3.30 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Resultados
4.4 Introducción al Modelado de Rotores y Edge Analytics
4.2 Fundamentos del Rendimiento de Rotores: Aerodinámica y Dinámica
4.3 Recolección y Preprocesamiento de Datos para Edge Analytics
4.4 Modelado de Rotores con Edge Analytics: Técnicas y Herramientas
4.5 Optimización del Rendimiento de Rotores mediante Edge Analytics
4.6 Implementación de Estrategias de Mantenimiento Predictivo
4.7 Análisis de Fallos y Diagnóstico con Edge Analytics
4.8 Monitoreo en Tiempo Real y Visualización de Datos
4.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Resultados
4.40 Tendencias Futuras y Avances en el Modelado de Rotores con Edge Analytics
5.5 Principios básicos de la propulsión de rotores y su funcionamiento
5.5 Marco regulatorio vigente para aeronaves con rotores
5.3 Legislación y normativas aplicables al diseño y mantenimiento
5.4 Estándares de seguridad y cumplimiento normativo
5.5 Documentación técnica y manuales de referencia
5.6 Roles y responsabilidades en el ámbito aeronáutico
5.7 Introducción a la certificación y licencias
5.8 Requisitos de formación y cualificación profesional
5.9 Aspectos legales y responsabilidades en caso de incidentes
5.50 Visión general de las últimas tendencias en el sector
5.5 Introducción al análisis Edge y su aplicación en el sector
5.5 Recopilación y preprocesamiento de datos de rotores
5.3 Identificación de variables clave para el modelado
5.4 Técnicas de modelado predictivo basadas en datos
5.5 Implementación de algoritmos de análisis Edge
5.6 Visualización y análisis de resultados del modelado
5.7 Validación y verificación de los modelos de rotores
5.8 Optimización de los modelos para un mejor rendimiento
5.9 Uso de herramientas y plataformas de Edge Analytics
5.50 Casos prácticos de modelado de rotores con Edge
3.5 Introducción a Edge Analytics en el modelado de rotores
3.5 Selección de datos y su preparación para el análisis
3.3 Implementación de modelos de rotores con Edge
3.4 Configuración y puesta en marcha de la plataforma
3.5 Análisis de datos en tiempo real y su interpretación
3.6 Validación y calibración de los modelos creados
3.7 Integración de los modelos con sistemas existentes
3.8 Creación de informes y documentación técnica
3.9 Consideraciones de seguridad y protección de datos
3.50 Estudios de casos reales de modelado de rotores
4.5 Introducción a la optimización con Edge en rotores
4.5 Análisis de parámetros de rendimiento y su optimización
4.3 Uso de algoritmos de optimización en Edge Analytics
4.4 Ajuste de los modelos de rotores para un rendimiento óptimo
4.5 Evaluación de diferentes escenarios de optimización
4.6 Implementación de estrategias de mantenimiento predictivo
4.7 Integración con sistemas de control y automatización
4.8 Medición y seguimiento de los resultados de la optimización
4.9 Consideraciones económicas y de rentabilidad
4.50 Ejemplos prácticos de optimización de rotores
5.5 Introducción al análisis del rendimiento de rotores
5.5 Recopilación y análisis de datos de rendimiento
5.3 Implementación de sistemas de Edge Analytics
5.4 Monitorización y análisis de datos en tiempo real
5.5 Identificación de patrones y anomalías
5.6 Evaluación del impacto de factores externos
5.7 Predicción de fallos y degradación del rendimiento
5.8 Optimización del rendimiento mediante el análisis Edge
5.9 Elaboración de informes y análisis de resultados
5.50 Casos de estudio sobre el rendimiento de rotores
6.5 Introducción a Edge Analytics y su relación con el rendimiento
6.5 Recolección y análisis de datos para la evaluación
6.3 Desarrollo de modelos predictivos basados en Edge
6.4 Implementación y configuración de la plataforma
6.5 Monitorización y análisis de datos en tiempo real
6.6 Optimización del rendimiento mediante el análisis Edge
6.7 Validación y verificación de los modelos de rendimiento
6.8 Integración con sistemas de gestión de mantenimiento
6.9 Generación de informes y análisis de resultados
6.50 Aplicaciones prácticas y casos de estudio
7.5 Introducción a las estrategias Edge para modelado
7.5 Selección e implementación de arquitecturas Edge
7.3 Diseño de modelos predictivos en el entorno Edge
7.4 Gestión y procesamiento de datos en tiempo real
7.5 Desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático
7.6 Optimización de la eficiencia y la precisión
7.7 Integración con sistemas de gestión de activos
7.8 Análisis de riesgos y toma de decisiones
7.9 Implementación de soluciones de mantenimiento predictivo
7.50 Casos de estudio y mejores prácticas
8.5 Introducción a la implementación Edge para el modelado
8.5 Selección de la infraestructura y hardware
8.3 Configuración y puesta en marcha de la plataforma Edge
8.4 Desarrollo e implementación de modelos predictivos
8.5 Integración de los modelos con sistemas existentes
8.6 Monitorización y análisis del rendimiento en tiempo real
8.7 Pruebas y validación de los modelos implementados
8.8 Optimización continua y mejora del rendimiento
8.9 Consideraciones de seguridad y protección de datos
8.50 Casos de uso y ejemplos prácticos de implementación
2.6 Introducción al Mantenimiento Predictivo y Edge Analytics en Entornos Navales.
2.2 Principios de Modelado de Rotores: Geometría, Materiales y Dinámica.
2.3 Recolección y Análisis de Datos en el Borde (Edge): Sensores y Plataformas.
2.4 Implementación de Algoritmos de Análisis Predictivo en el Borde.
2.5 Evaluación del Rendimiento del Rotor: Parámetros Clave y Métricas.
2.6 Optimización del Rendimiento del Rotor a través del Análisis Edge.
2.7 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en Datos Edge.
2.8 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales en el Mantenimiento Naval.
2.9 Integración de Edge Analytics con Sistemas de Gestión de Mantenimiento.
2.60 Futuro del Mantenimiento Predictivo con Edge Analytics en la Industria Naval.
7.7 Introducción al análisis de datos en mantenimiento predictivo
7.2 Conceptos básicos de Edge Computing y su aplicación
7.3 Sensores y adquisición de datos para rotores
7.4 Principios de modelado de rotores: dinámica de fluidos computacional (CFD)
7.7 Selección de software y herramientas Edge
7.6 Evaluación de la performance del rotor
7.7 Estudio de casos: Diagnóstico y prevención de fallos
7.8 Diseño de sistemas Edge para rotores
7.9 Monitoreo y análisis de datos en tiempo real
7.70 Criterios de seguridad y cumplimiento normativo
2.7 Introducción a Edge Analytics y su impacto en el modelado de rotores
2.2 Arquitectura de sistemas Edge para análisis de datos
2.3 Metodologías de modelado de rotores: teoría y práctica
2.4 Integración de sensores y sistemas de adquisición de datos en Edge
2.7 Implementación de algoritmos de análisis predictivo en el borde
2.6 Modelado y simulación de rotores en entornos Edge
2.7 Análisis de datos de rendimiento: KPIs y métricas clave
2.8 Identificación y diagnóstico de fallos en rotores
2.9 Integración con sistemas de mantenimiento
2.70 Ética y privacidad en el análisis de datos
3.7 Introducción al modelado de rotores y su importancia
3.2 Conceptos de Edge Analytics y su relevancia en el modelado
3.3 Arquitectura de sistemas Edge para modelado de rotores
3.4 Recolección y procesamiento de datos en el borde
3.7 Modelado físico y computacional de rotores
3.6 Implementación de algoritmos en sistemas Edge
3.7 Análisis de resultados: identificación de patrones y tendencias
3.8 Estrategias de optimización de rendimiento
3.9 Gestión de datos y ciberseguridad en entornos Edge
3.70 Casos de estudio: Aplicaciones reales del modelado en Edge
4.7 Introducción a la optimización en el modelado de rotores
4.2 Conceptos clave de Edge Computing y su aplicación
4.3 Técnicas de optimización en Edge: algoritmos y estrategias
4.4 Análisis de datos y su importancia en la optimización
4.7 Optimización del rendimiento de rotores
4.6 Integración con sistemas de control y gestión
4.7 Desarrollo de modelos predictivos y simulación
4.8 Optimización en tiempo real: desafíos y soluciones
4.9 Evaluación y validación de modelos optimizados
4.70 Casos de estudio: aplicación de la optimización en Edge
7.7 Introducción al análisis del rendimiento de rotores
7.2 Edge Analytics: el futuro del rendimiento de rotores
7.3 Recopilación y procesamiento de datos en el borde
7.4 Métricas clave para evaluar el rendimiento
7.7 Implementación de modelos predictivos en Edge
7.6 Análisis de datos en tiempo real
7.7 Identificación y mitigación de fallos
7.8 Técnicas de optimización de rendimiento
7.9 Integración con sistemas de mantenimiento
7.70 Casos de estudio: análisis del rendimiento en Edge
6.7 Introducción a Edge Analytics y su impacto en el rendimiento
6.2 Recopilación y procesamiento de datos en el borde
6.3 Implementación de modelos predictivos y algoritmos
6.4 Análisis de datos de rendimiento en tiempo real
6.7 Optimización del rendimiento de rotores
6.6 Integración con sistemas de control
6.7 Monitoreo y diagnóstico en tiempo real
6.8 Identificación de fallos y estrategias de mitigación
6.9 Seguridad y privacidad en entornos Edge
6.70 Casos de estudio: análisis del rendimiento en Edge
7.7 Introducción a las estrategias Edge para el modelado
7.2 Selección de la arquitectura Edge adecuada
7.3 Estrategias de recopilación y procesamiento de datos
7.4 Modelado predictivo en el borde: herramientas y técnicas
7.7 Optimización del rendimiento de los rotores en Edge
7.6 Integración con sistemas de gestión de mantenimiento
7.7 Análisis de datos en tiempo real y alertas
7.8 Implementación de medidas de seguridad en Edge
7.9 Desafíos y soluciones en la implementación de estrategias Edge
7.70 Casos de estudio: estrategias Edge en acción
8.7 Introducción a la implementación Edge para el modelado
8.2 Arquitectura y componentes de la plataforma Edge
8.3 Recopilación y procesamiento de datos en el borde
8.4 Implementación de modelos de rendimiento
8.7 Integración con sistemas de mantenimiento
8.6 Análisis de datos en tiempo real y diagnóstico
8.7 Optimización del rendimiento de rotores en Edge
8.8 Consideraciones de seguridad y privacidad
8.9 Pruebas y validación de la implementación Edge
8.70 Casos de estudio y mejores prácticas
8.8 Modelado de Rotores y Análisis de Datos en Edge
8.8 Fundamentos de Mantenimiento Predictivo con Edge Analytics
8.3 Recolección y Preprocesamiento de Datos de Rotores
8.4 Implementación de Algoritmos de Edge Analytics para Rotores
8.5 Análisis de Rendimiento y Detección de Fallos en Rotores
8.6 Optimización de la Performance de Rotores
8.7 Integración de Edge Analytics en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
8.8 Caso de Estudio: Implementación de Edge para Rotores
8.8 Herramientas y Plataformas para el Análisis Edge de Rotores
8.80 Futuro del Mantenimiento Predictivo con Edge Analytics en Rotores
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.