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Curso de mantenimiento predictivo en turbinas

Curso online de 300 h: 6 módulos y 60 submódulos, de «Estrategias de mantenimiento de motores» a «Proyecto de mantenimiento predictivo», pasando por «Pronóstico y vida remanente».

Mapa del programa · pulsa un módulo
Módulo 1 · Estrategias de mantenimiento de motores
300 hDuración total
6Módulos
60Submódulos
OnlineModalidad

Competencias y resultados

6 bloques de competencia, sacados de los módulos de este programa. Pulsa cualquiera y ves qué vas a saber hacer.

Estrategias de mantenimiento de motores

Saldrás manejando mantenimiento correctivo, preventivo y según condición, filosofía MSG-3 aplicada a motores y programas de fiabilidad del operador. Es lo que se trabaja en «Estrategias de mantenimiento de motores», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Datos para el mantenimiento predictivo

Saldrás manejando parámetros de rendimiento en crucero y despegue, instantáneas ACMS y datos continuos y datos de vibración y desechos en aceite. Es lo que se trabaja en «Datos para el mantenimiento predictivo», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Análisis de tendencias y diagnóstico

Saldrás manejando márgenes de EGT y su deterioro, análisis de trayectoria de gases y matrices de coeficientes de influencia. Es lo que se trabaja en «Análisis de tendencias y diagnóstico», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Pronóstico y vida remanente

Saldrás manejando modelos de degradación física, modelos basados en datos y regresión, supervivencia y Weibull. Es lo que se trabaja en «Pronóstico y vida remanente», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Implantación en la organización

Saldrás manejando integración con el programa de mantenimiento, aprobación regulatoria de cambios en tareas y planificación de visitas a taller. Es lo que se trabaja en «Implantación en la organización», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Proyecto de mantenimiento predictivo

Saldrás manejando flota y problema seleccionado, preparación del conjunto de datos y análisis exploratorio y tendencias. Es lo que se trabaja en «Proyecto de mantenimiento predictivo», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Objetivos de aprendizaje

  • 01Comprender las estrategias de mantenimiento de motores y el papel del mantenimiento predictivo.
  • 02Preparar y normalizar datos de operación y mantenimiento.
  • 03Aplicar análisis de tendencias y de trayectoria de gases para el diagnóstico.
  • 04Desarrollar modelos de pronóstico de vida útil remanente.
  • 05Evaluar la incertidumbre y las prestaciones de los modelos.
  • 06Integrar el mantenimiento predictivo en la organización y su programa.
  • 07Desarrollar un proyecto de mantenimiento predictivo con datos reales.

Plan de estudios

6 módulos, 60 submódulos, 300 h. Elige un módulo y ves su contenido completo.

1 de 6 módulos abiertos
Módulo 1 de 6 · 10 submódulos

Estrategias de mantenimiento de motores

1.1Mantenimiento correctivo, preventivo y según condición
1.2Filosofía MSG-3 aplicada a motores
1.3Programas de fiabilidad del operador
1.4Piezas de vida limitada y su control
1.5Visitas a taller y costes asociados
1.6Contratos por hora de vuelo
1.7Indicadores de fiabilidad: IFSD y retiradas
1.8Del diagnóstico al pronóstico
1.9Beneficios del mantenimiento predictivo
1.10Caso práctico: costes de una retirada no programada
Módulo 2 de 6 · 10 submódulos

Datos para el mantenimiento predictivo

2.1Parámetros de rendimiento en crucero y despegue
2.2Instantáneas ACMS y datos continuos
2.3Datos de vibración y desechos en aceite
2.4Inspecciones boroscópicas digitalizadas
2.5Registros de mantenimiento y componentes
2.6Datos ambientales y de operación
2.7Calidad y limpieza de datos
2.8Normalización a condiciones estándar
2.9Arquitecturas de almacenamiento
2.10Taller: limpieza y normalización de tendencias de EGT
Módulo 3 de 6 · 10 submódulos

Análisis de tendencias y diagnóstico

3.1Márgenes de EGT y su deterioro
3.2Análisis de trayectoria de gases
3.3Matrices de coeficientes de influencia
3.4Detección de cambios bruscos
3.5Desechos en aceite y análisis espectrométrico
3.6Diagnóstico de lavado de compresor
3.7Correlación entre parámetros
3.8Firmas de fallo conocidas
3.9Informes de alerta al operador
3.10Laboratorio: análisis de trayectoria de gases de un turbofán
Módulo 4 de 6 · 10 submódulos

Pronóstico y vida remanente

4.1Modelos de degradación física
4.2Modelos basados en datos
4.3Regresión, supervivencia y Weibull
4.4Redes neuronales recurrentes
4.5Estimación de vida útil remanente
4.6Incertidumbre en la predicción de vida
4.7Validación de modelos con históricos
4.8Conjunto de datos C-MAPSS
4.9Métricas de pronóstico
4.10Práctica: predicción de vida remanente con C-MAPSS
Módulo 5 de 6 · 10 submódulos

Implantación en la organización

5.1Integración con el programa de mantenimiento
5.2Aprobación regulatoria de cambios en tareas
5.3Planificación de visitas a taller
5.4Gestión de repuestos y motores de reserva
5.5Plataformas de fabricantes y terceros
5.6Ciberseguridad y propiedad de los datos
5.7Retorno de la inversión
5.8Gestión del cambio en equipos técnicos
5.9Casos de éxito en aerolíneas
5.10Caso práctico: caso de negocio para veinte motores
Módulo 6 de 6 · 10 submódulos

Proyecto de mantenimiento predictivo

6.1Flota y problema seleccionado
6.2Preparación del conjunto de datos
6.3Análisis exploratorio y tendencias
6.4Desarrollo del modelo de diagnóstico
6.5Modelo de pronóstico de vida
6.6Evaluación de prestaciones del modelo
6.7Propuesta de integración operativa
6.8Análisis económico de beneficios
6.9Memoria y presentación
6.10Revisión final con el tutor

¿Cuánto me va a llevar?

Mueve las horas que puedes dedicar cada semana y calculamos tu ritmo sobre las 300 h del programa.

—meses a ese ritmo
—semanas por módulo
—frente a los 300 horas · 3 a 5 meses previstos

¿Qué nivel tienes ya?

Cinco conceptos del propio temario. Marca lo que ya controlas y te decimos si te conviene el curso, el diplomado o el máster.

Caso práctico: costes de una retirada no programada
Módulo 1 · Estrategias de mantenimiento de motores
Calidad y limpieza de datos
Módulo 2 · Datos para el mantenimiento predictivo
Detección de cambios bruscos
Módulo 3 · Análisis de tendencias y diagnóstico
Modelos de degradación física
Módulo 4 · Pronóstico y vida remanente
Gestión del cambio en equipos técnicos
Módulo 5 · Implantación en la organización

Marca los cinco conceptos y te damos tu resultado.

Normas y estándares que vas a manejar

ISO 13381-1:2015ISO 13374-1:2003ISO 17359:2018SAE ARP1587BReglamento (UE) n.º 1321/2014FAA AC 120-17BATA MSG-3ATA Spec 2000

Cuerpo docente y expertos

Este programa se imparte en el área de Aeroespacial, UAM, Drones & Espacio, que dirige Dr. James Whitmore. Debajo, los directores académicos más cercanos a este programa. El detalle de cada instituto está en la página de institutos.

Dr. James Whitmore Dr. James WhitmoreDirector Académico del SAS — Aero & Space Institute.
Dr. Kevin O’Connor Dr. Kevin O’ConnorDirector Académico del EET — Electronics & Embedded Technologies Institute.
Prof. Kenji Takahashi Prof. Kenji TakahashiDirector Académico del SRA — Robotics & Autonomous Systems Institute.

El claustro completo y los once institutos, con sus líneas de trabajo, están en institutos SEIUM y en liderazgo y consejo asesor.

Dónde se trabaja con esto

Perfiles a los que da acceso el programa.

Ingeniero de mantenimiento predictivo
Científico de datos aeronáutico
Ingeniero de fiabilidad de motores
Ingeniero de planificación de mantenimiento
Analista de salud de motores
Ingeniero de soporte técnico de flota

Para quién es

Ingeniero de mantenimiento predictivo
Científico de datos aeronáutico
Ingeniero de fiabilidad de motores
Ingeniero de planificación de mantenimiento
Analista de salud de motores
Ingeniero de soporte técnico de flota
Titulados en ingeniería o ciencias que busquen entrar en aerolíneas

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Opiniones de alumnos

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De la solicitud al aula, sin esperas

  1. 1Rellenas la solicitud de admisiónTitulación o experiencia y firma, en una sola página.
  2. 2El sistema verifica la documentación al instanteEl sistema comprueba los datos y la firma al momento.
  3. 3Eliges modalidad de pago y reservas tu plazaPago único con descuento o entrada más cuotas mensuales. La matrícula de esta semana cierra el 23-10-2026.

El proceso completo, con documentación, plazos, convalidaciones y becas, está en admisión, cómo aplicar y becas y ayudas.

Comprueba tu acceso en tres respuestas

¿Tienes titulación universitaria en ingeniería, ciencias o arquitectura, o experiencia profesional equivalente?
¿Trabajas o quieres trabajar en Aeroespacial, UAM, Drones & Espacio?
¿Puedes mantener un ritmo de estudio constante durante 300 horas · 3 a 5 meses?

Responde las tres y te decimos por dónde seguir.

Requisitos de acceso

  • ·No se exige titulación previa.
  • ·Conexión a internet y un ordenador capaz de ejecutar el software del programa.
  • ·Nivel de español suficiente para seguir lectura de normativa técnica.

Cómo se estudia

Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.

Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es Python con scikit-learn, MATLAB Predictive Maintenance Toolbox, Azure Machine Learning, ReliaSoft Weibull++, Microsoft Power BI, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de análisis de tendencias de márgenes de EGT, predicción de vida remanente con datos C-MAPSS, elaboración de casos de negocio de mantenimiento. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

Las modalidades, el calendario y las tasas son comunes a todos los programas: modalidades, calendario académico y tasas y financiación.

Preguntas frecuentes

Son 6 módulos con 60 submódulos y 300 h de trabajo total. Abre por «Estrategias de mantenimiento de motores» y cierra con «Proyecto de mantenimiento predictivo».

Se trabajan ISO 13381-1:2015, ISO 13374-1:2003, ISO 17359:2018, SAE ARP1587B, Reglamento (UE) n.º 1321/2014 y FAA AC 120-17B.

Los perfiles más directos son Ingeniero de mantenimiento predictivo, Científico de datos aeronáutico, Ingeniero de fiabilidad de motores, Ingeniero de planificación de mantenimiento y Analista de salud de motores.

En un pago son 596 €, sobre una tarifa de 745 €. A plazos, una entrada de 357 € y 3 cuotas de 179 €, 894 € en total.

No se exige titulación previa, Conexión a internet y un ordenador capaz de ejecutar el software del programa y Nivel de español suficiente para seguir lectura de normativa técnica.

El programa son 300 horas totales repartidas en 3 a 5 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

Se trabaja con Python con scikit-learn, MATLAB Predictive Maintenance Toolbox, Azure Machine Learning, ReliaSoft Weibull++, Microsoft Power BI. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Las dudas comunes a todos los programas (titulación, convalidaciones, visado, idiomas) están resueltas en preguntas frecuentes, equivalencias y convalidaciones e idiomas.

Empieza el 27-11-2026596 € Matricularme
Pago al contado596 €ahorras 149 €
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Seium - Universidad de ingeniería avanzada
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