Se enfoca en la evolución y aplicación de tecnologías clave para el transporte sostenible. Aborda la ingeniería eléctrica, la gestión de baterías de alta capacidad y la optimización de la eficiencia energética para rutas extensas. Se exploran los sistemas de carga rápida, la infraestructura de recarga necesaria y los desafíos en la autonomía de vehículos eléctricos. Los participantes aprenden sobre simulación y modelado de rutas, y regulaciones y normativas específicas del sector del transporte por carretera, preparando a los profesionales para el futuro del transporte sostenible.
El curso incluye estudios de caso sobre empresas de logística que han adoptado flotas eléctricas, además de simulación de rutas y optimización de costes. Se abordan las técnicas de mantenimiento de vehículos eléctricos, incluyendo diagnóstico y reparación de componentes. La formación prepara a profesionales para roles en gestión de flotas, ingeniería de vehículos eléctricos, consultoría de transporte y desarrollo de infraestructura de carga, impulsando el desarrollo de una industria del transporte más verde y eficiente.
299 €
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 Costos Operativos y Rentabilidad de Camiones Eléctricos en el Transporte de Larga Distancia
Aquí tienes el contenido solicitado:
6. Simulación y Análisis del Rendimiento de Trenes de Transmisión Eléctricos para Camiones de Larga Distancia
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de mecánica automotriz y experiencia en el sector transporte. Se valora: conocimientos en electromovilidad y/o electrónica.
1.1 Introducción a la autonomía y su importancia en camiones eléctricos de larga distancia
1.2 Factores que afectan la autonomía: peso, aerodinámica, neumáticos y eficiencia del motor
1.3 Optimización de la eficiencia energética del motor eléctrico
1.4 Estrategias de gestión de la batería para maximizar la autonomía
1.5 Selección y optimización de neumáticos de baja resistencia a la rodadura
1.6 Diseño y análisis aerodinámico para la reducción del consumo energético
1.7 Planificación y gestión de rutas para maximizar la autonomía
1.8 Técnicas de conducción eficiente para conductores de camiones eléctricos
1.9 Modelado y simulación de la autonomía en diferentes condiciones de operación
1.10 Evaluación de la autonomía en escenarios reales y análisis de casos prácticos
2.2 Principios de Diseño Eléctrico para Camiones de Larga Distancia
2.2 Eficiencia Energética en Motores Eléctricos para Transporte Pesado
2.3 Diseño de Baterías y Sistemas de Gestión Térmica
2.4 Selección y Diseño de Inversores y Controladores de Motor
2.5 Optimización de Sistemas de Transmisión Eléctrica
2.6 Diseño de Sistemas de Frenado Regenerativo
2.7 Integración de Paneles Solares y Otras Fuentes de Energía Renovables
2.8 Análisis de la Eficiencia Energética en Diferentes Condiciones de Conducción
2.9 Diseño para la Modularidad y el Mantenimiento Simplificado
2.20 Simulación y Optimización del Diseño Energético con Software Especializado
3.3 Planificación de rutas optimizadas para maximizar la autonomía y minimizar el consumo energético
3.2 Diseño de estaciones de carga estratégicamente ubicadas para una cobertura eficiente de rutas
3.3 Integración de software de gestión de flotas para monitorear el estado de carga y la ubicación de los vehículos
3.4 Análisis de datos de rendimiento en tiempo real para identificar oportunidades de mejora en la eficiencia energética
3.5 Evaluación de la infraestructura de carga actual y futura para satisfacer la demanda de una flota en crecimiento
3.6 Desarrollo de estrategias para la gestión de picos de carga y la mitigación de impactos en la red eléctrica
3.7 Consideraciones de seguridad y normativas para la operación de estaciones de carga y la gestión de energía
3.8 Optimización de la programación de rutas para minimizar los tiempos de inactividad y maximizar la productividad
3.9 Implementación de tecnologías de carga rápida y otras innovaciones para reducir los tiempos de carga
3.30 Estudio de casos de éxito y mejores prácticas en la gestión de carga y rutas para flotas de camiones eléctricos de larga distancia
4.4 Análisis de Costos de Adquisición y Financiamiento de Camiones Eléctricos de Larga Distancia
4.2 Comparativa de Costos Operativos: Diésel vs. Eléctrico (Combustible, Mantenimiento, etc.)
4.3 Modelado de la Rentabilidad: Flujos de Caja y Retorno de la Inversión (ROI)
4.4 Impacto de Incentivos Gubernamentales y Subsidios en la Rentabilidad
4.5 Evaluación del Costo Total de Propiedad (TCO) a lo largo del Ciclo de Vida
4.6 Estrategias de Optimización de Costos Operativos en Rutas de Larga Distancia
4.7 Análisis de Sensibilidad: Factores Clave que Impactan la Rentabilidad
4.8 Impacto de la Disponibilidad y Precio de la Electricidad en la Rentabilidad
4.9 Estudio de Casos: Rentabilidad de Flotas Eléctricas en Diferentes Escenarios
4.40 Herramientas y Métricas para la Gestión Financiera de Flotas Eléctricas
5.5 Optimización de la autonomía: factores clave.
5.5 Modelado y simulación de la autonomía.
5.3 Estrategias de carga eficiente.
5.4 Gestión de la carga útil y su impacto en la autonomía.
5.5 Análisis de rutas y planificación de viajes.
5.6 Implementación de tecnologías de ahorro energético.
5.7 Monitoreo y control de la eficiencia energética en tiempo real.
5.8 Caso de estudio: optimización de la autonomía en flotas existentes.
5.9 Desafíos y soluciones en la autonomía de larga distancia.
5.50 Tendencias futuras en la optimización de la autonomía.
5.5 Diseño de sistemas de propulsión eléctrica: componentes clave.
5.5 Selección de motores eléctricos y convertidores.
5.3 Diseño de sistemas de gestión térmica.
5.4 Optimización del diseño aerodinámico para la eficiencia energética.
5.5 Integración de sistemas de almacenamiento de energía.
5.6 Diseño de sistemas de control y gestión de energía.
5.7 Evaluación de la eficiencia energética en diferentes escenarios de operación.
5.8 Análisis de la eficiencia energética en función de la carga y la velocidad.
5.9 Estudio de caso: Diseño de sistemas de propulsión eléctrica.
5.50 Tendencias en diseño y eficiencia energética.
3.5 Planificación de la infraestructura de carga: ubicación y capacidad.
3.5 Diseño y gestión de estaciones de carga para e-camiones.
3.3 Integración de energías renovables en la infraestructura de carga.
3.4 Optimización de rutas y planificación de viajes.
3.5 Gestión de la energía en la infraestructura de carga.
3.6 Sistemas de gestión de la flota y planificación de la carga.
3.7 Análisis de datos y optimización de la gestión de carga.
3.8 Estudio de caso: Gestión de la infraestructura de carga.
3.9 Desafíos y soluciones en la gestión de la infraestructura.
3.50 Futuras tendencias en la gestión de la infraestructura de carga.
4.5 Análisis de costos operativos: TCO y LCC.
4.5 Comparativa de costos: e-camiones vs. camiones diésel.
4.3 Rentabilidad de la inversión en e-camiones.
4.4 Modelos de financiación y subsidios.
4.5 Impacto de la depreciación y el valor residual.
4.6 Análisis de escenarios y simulación financiera.
4.7 Evaluación del impacto de la infraestructura de carga en la rentabilidad.
4.8 Estudio de caso: Análisis de la rentabilidad de flotas eléctricas.
4.9 Desafíos y soluciones en la rentabilidad.
4.50 Tendencias en la rentabilidad y el análisis de costos.
5.5 Tipos y tecnologías de baterías de alta capacidad.
5.5 Selección y diseño de sistemas de baterías.
5.3 Gestión térmica de baterías.
5.4 Sistemas de gestión de baterías (BMS).
5.5 Integración y seguridad de las baterías.
5.6 Mantenimiento y reemplazo de baterías.
5.7 Pruebas y certificación de baterías.
5.8 Estudio de caso: Implementación de baterías de alta capacidad.
5.9 Desafíos y soluciones en el uso de baterías.
5.50 Avances tecnológicos en baterías para e-trucks.
6.5 Fundamentos de los trenes de transmisión eléctricos.
6.5 Diseño de trenes de transmisión eléctricos para e-camiones.
6.3 Simulación de rendimiento y modelado de sistemas.
6.4 Análisis de la eficiencia del tren de transmisión.
6.5 Optimización de la configuración del tren de transmisión.
6.6 Integración de los componentes del tren de transmisión.
6.7 Evaluación del rendimiento en diferentes condiciones de operación.
6.8 Estudio de caso: Simulación de rendimiento de trenes de transmisión.
6.9 Desafíos y soluciones en la simulación y rendimiento.
6.50 Tendencias en el diseño y simulación de trenes eléctricos.
7.5 Fundamentos del mantenimiento predictivo.
7.5 Sensores y sistemas de monitoreo para flotas eléctricas.
7.3 Análisis de datos y diagnóstico de fallas.
7.4 Estrategias de mantenimiento predictivo.
7.5 Planificación y programación del mantenimiento.
7.6 Implementación de un programa de mantenimiento predictivo.
7.7 Estudio de caso: Implementación de mantenimiento predictivo.
7.8 Desafíos y soluciones en el mantenimiento predictivo.
7.9 Gestión de repuestos y logística.
7.50 Tendencias en el mantenimiento predictivo.
8.5 Principios de aerodinámica aplicada a e-trucks.
8.5 Diseño aerodinámico de carrocerías y componentes.
8.3 Simulación y análisis de la aerodinámica.
8.4 Gestión térmica de componentes y sistemas.
8.5 Diseño de sistemas de enfriamiento eficientes.
8.6 Integración de la aerodinámica y la gestión térmica.
8.7 Evaluación del rendimiento aerodinámico y térmico.
8.8 Estudio de caso: Análisis aerodinámico y gestión térmica.
8.9 Desafíos y soluciones en la aerodinámica y la gestión térmica.
8.50 Tendencias en la aerodinámica y gestión térmica.
6.6 Modelado y Simulación de Componentes Eléctricos en Trenes de Transmisión
6.2 Arquitecturas de Trenes de Transmisión Eléctricos: Configuraciones y Comparativas
6.3 Simulación del Rendimiento de Baterías y Sistemas de Gestión de Baterías (BMS)
6.4 Diseño y Simulación de Motores Eléctricos y Controladores
6.5 Optimización del Diseño del Tren de Transmisión Eléctrico para Eficiencia Energética
6.6 Simulación de la Dinámica del Vehículo y el Consumo de Energía
6.7 Análisis de la Influencia de la Carga y el Terreno en el Rendimiento
6.8 Herramientas de Simulación: Software y Metodologías
6.9 Validación de Modelos y Resultados de Simulación
6.60 Estudios de Caso: Análisis de Diferentes Escenarios de Operación
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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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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