El Diplomado en Detección/Diagnóstico y FDIR se centra en el desarrollo de habilidades en la detección de fallas, el diagnóstico de problemas y la implementación de FDIR (Fault Detection, Isolation, and Recovery) en sistemas complejos. Se aborda el uso de sensores y algoritmos para identificar anomalías y aplicar técnicas de aislamiento y recuperación de fallas, optimizando la fiabilidad y la seguridad. Se enfatiza la aplicación de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en el análisis de datos para la detección temprana de fallas y el diseño de sistemas resilientes.
El diplomado proporciona experiencia práctica en simulación de fallas, análisis de datos de sistemas, y el desarrollo de estrategias de FDIR aplicables a diversas industrias como la aeroespacial, automotriz y la energética. Se explora la implementación de estándares de seguridad y normativas, como la ISO 26262. Los profesionales egresados estarán preparados para roles como ingenieros de sistemas de control, especialistas en FDIR, analistas de fallas y desarrolladores de software de diagnóstico.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): detección de fallas, diagnóstico de problemas, FDIR, sensores, algoritmos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, simulación de fallas, seguridad de sistemas, ISO 26262, ingeniería de sistemas.
1.250 €
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. Maestría en Detección, Diagnóstico y FDIR Naval: Diseño, Implementación y Optimización
5. Optimización de Sistemas Navales: Detección, Diagnóstico y FDIR
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.
Módulo 1 — Fundamentos y Aplicaciones del DDF Naval
1.1 Introducción a la Detección, Diagnóstico y FDIR (DDF) en el Contexto Naval
1.2 Fundamentos de la Detección de Fallos en Sistemas Navales
1.3 Principios del Diagnóstico de Fallos: Técnicas y Metodologías
1.4 Conceptos Clave en el Diseño y Aplicación de FDIR (Fall Detection, Isolation, and Recovery)
1.5 Aplicaciones de DDF en Sistemas de Propulsión Naval
1.6 DDF en Sistemas de Armas y Control de Daños
1.7 Detección y Diagnóstico en Sistemas de Navegación y Comunicación
1.8 Fundamentos de la Integración de Sistemas DDF
1.9 Aspectos de Seguridad y Fiabilidad en el Diseño DDF Naval
1.10 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas de DDF Naval
2.2 Fundamentos de la Detección y Diagnóstico Naval: Principios Clave
2.2 Tecnologías Avanzadas en Detección: Sensores y Sistemas
2.3 Métodos de Diagnóstico Naval: Análisis de Fallos y Averías
2.4 Introducción al FDIR: Conceptos y Objetivos
2.5 Aplicaciones Estratégicas en Detección y Diagnóstico: Navegación y Combate
2.6 El Papel del FDIR en la Seguridad Naval: Protección y Resiliencia
2.7 Análisis de Datos en Entornos Navales: Big Data y Machine Learning
2.8 Integración de Sistemas: Detección, Diagnóstico y FDIR
2.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales en Operaciones Navales
2.20 Tendencias Futuras: Innovación en Detección, Diagnóstico y FDIR
3.3 Fundamentos de la Evaluación de Detección, Diagnóstico y FDIR en Sistemas Navales
3.2 Métodos de Evaluación de Detección en Entornos Navales
3.3 Técnicas de Evaluación de Diagnóstico de Fallos en Sistemas Navales
3.4 Estrategias de Evaluación de FDIR (Fall Detection, Isolation, and Recovery)
3.5 Análisis de Datos y Métricas Clave para la Evaluación
3.6 Evaluación de la Fiabilidad y Disponibilidad en Sistemas Navales
3.7 Estudio de Casos: Análisis de Fallos y Evaluación de Soluciones
3.8 Integración de Sistemas y Evaluación de la Interoperabilidad
3.9 Herramientas y Software para la Evaluación de Sistemas Navales
3.30 Desarrollo de Informes y Recomendaciones Basadas en la Evaluación
4.4 Fundamentos de Diseño FDIR: Principios y Metodologías
4.2 Arquitectura FDIR Naval: Diseño y Componentes Clave
4.3 Implementación de Detección: Sensores y Sistemas de Monitorización
4.4 Estrategias de Diagnóstico Naval: Análisis y Evaluación de Fallos
4.5 Diseño de Soluciones de Aislamiento y Recuperación
4.6 Optimización de Sistemas FDIR: Rendimiento y Eficiencia
4.7 Integración FDIR: Plataformas Navales y Subsistemas
4.8 Pruebas y Validación FDIR: Ensayos y Simulación
4.9 Diseño de la Interfaz Hombre-Máquina (HMI) para FDIR
4.40 Estudios de Caso: Implementaciones FDIR Exitosas en el Sector Naval
5.5 Fundamentos de la Optimización Naval: Detección, Diagnóstico y FDIR
5.5 Detección de Fallos en Sistemas Navales: Estrategias y Técnicas
5.3 Diagnóstico de Averías: Análisis de Fallos y Soluciones
5.4 FDIR (Fall Detection, Isolation, and Recovery): Implementación en Entornos Navales
5.5 Optimización de Sistemas de Propulsión Naval: DDF & FDIR
5.6 Optimización de Sistemas de Navegación y Control: DDF & FDIR
5.7 Diseño para la Mantenibilidad en Sistemas Navales: DDF & FDIR
5.8 Análisis de Riesgos y Mitigación en Sistemas Navales: DDF & FDIR
5.9 Integración de DDF & FDIR en Operaciones Navales
5.50 Estudios de Caso: Optimización de Sistemas Navales
6.6 Introducción al Diseño de Soluciones Navales en Detección, Diagnóstico y FDIR
6.2 Requisitos Específicos y Normativas para Sistemas Navales
6.3 Arquitectura y Diseño de Sistemas de Detección Naval
6.4 Diseño de Sistemas de Diagnóstico para Entornos Navales
6.5 Diseño e Implementación de FDIR (Fault Detection, Isolation, and Recovery) en Sistemas Navales
6.6 Integración y Prueba de Sistemas de Detección, Diagnóstico y FDIR
6.7 Diseño de Interfaces de Usuario y Sistemas de Monitoreo
6.8 Consideraciones de Ciberseguridad en Sistemas Navales
6.9 Gestión del Ciclo de Vida del Sistema y Mantenimiento
6.60 Estudios de Caso: Diseño de Soluciones de Detección, Diagnóstico y FDIR en Aplicaciones Navales Específicas
7.7 Fundamentos de Optimización en Sistemas Navales: Detección, Diagnóstico y FDIR
7.2 Detección de Fallos: Técnicas y Estrategias Avanzadas
7.3 Diagnóstico de Fallos: Análisis de Causa Raíz en Entornos Navales
7.4 FDIR (Fall Detection, Isolation, and Recovery): Diseño y Implementación
7.7 Optimización de la Confiabilidad y Disponibilidad en Sistemas Navales
7.6 Análisis de Riesgos y Mitigación de Fallos
7.7 Integración de DDF & FDIR en Sistemas de Control Naval
7.8 Mantenimiento Predictivo y Preventivo: Estrategias Avanzadas
7.9 Simulación y Validación de Sistemas DDF & FDIR
7.70 Casos de Estudio: Optimización en Operaciones Navales
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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