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Curso de Predictive Maintenance en Material Rodante

Sobre nuestro Curso de Predictive Maintenance en Material Rodante

El curso en predictive maintenance en material rodante de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre predictive maintenance en material rodante desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas habituales en el sector. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado.

Curso de Normativas medioambientales aplicadas a vehículos militares
Curso de Predictive Maintenance en Material Rodante
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

745 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Predictive Maintenance en Material Rodante, con las magnitudes, el vocabulario y los órdenes de medida que se usan en proyecto real.

Marco normativo y criterios

Identificarás la normativa aplicable, distinguirás el requisito obligatorio de la buena práctica y sabrás qué evidencia documental exige cada criterio de aceptación.

Análisis y dimensionado

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Herramientas y software

Manejarás las herramientas de cálculo, simulación, medida y documentación habituales en Civil, Rail & Smart Cities, desde la preparación del modelo hasta la validación del resultado.

Diagnóstico y resolución

Detectarás los fallos y las desviaciones más frecuentes, los clasificarás por criticidad y propondrás la corrección con su plan de verificación.

Entrega profesional

Redactarás la documentación técnica —memoria, cálculos, planos o informe de ensayo— en el formato que esperan el cliente, la dirección facultativa y el organismo de control.

Curso de Normativas medioambientales aplicadas a vehículos militares

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Predictive Maintenance en Material Rodante

  • Ingenieros/as con titulación en Ingeniería Naval, Mecánica, Eléctrica o disciplinas afines.
  • Profesionales de astilleros, empresas de material rodante naval, empresas de mantenimiento y operadores navales.
  • Técnicos y supervisores de mantenimiento predictivo que busquen actualizar sus conocimientos y habilidades.
  • Personal de oficinas técnicas y departamentos de I+D interesados en implementar o mejorar estrategias de mantenimiento predictivo.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de mecánica, electricidad, y sistemas de material rodante; Comprensión de conceptos de análisis de datos.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

6 módulos · 60 submódulos · 300 horas

1Introducción al Análisis Predictivo en Material Rodante (50 h)
  • 1.1. Importancia del análisis predictivo en el sector ferroviario.
  • 1.2. Beneficios de la predicción de fallos en la gestión del material rodante.
  • 1.3. Definición de conceptos clave: análisis predictivo, mantenimiento predictivo, y fiabilidad.
  • 1.4. Tipos de fallos comunes en el material rodante y su impacto.
  • 1.5. El ciclo de vida del material rodante y la importancia de la predicción.
  • 1.6. Introducción a las tecnologías y herramientas utilizadas en el análisis predictivo.
  • 1.7. Recopilación y análisis de datos: fuentes de información.
  • 1.8. Fundamentos de las series temporales y su aplicación en la predicción.
  • 1.9. Estándares y regulaciones relevantes en el análisis predictivo ferroviario.
  • 1.10. Casos de estudio: ejemplos de éxito en la aplicación del análisis predictivo.
2Predicción de Fallos: Conceptos Clave (50 h)
  • 2.1. Introducción a la Predicción de Fallos en Material Rodante
  • 2.2. Tipos de Fallos: Mecánicos, Eléctricos y Electrónicos
  • 2.3. Modelos de Fallo: Weibull, Exponencial, etc.
  • 2.4. Datos Históricos: Recopilación y Análisis
  • 2.5. Sensores y Sistemas de Monitorización
  • 2.6. Algoritmos de Predicción: Machine Learning y AI
  • 2.7. Indicadores de Rendimiento Clave (KPIs)
  • 2.8. Análisis de Causa Raíz (ACR)
  • 2.9. Estrategias de Mantenimiento Predictivo
  • 2.10. Implementación y Desafíos
3Predicción de Fallos en el Material Rodante (50 h)
  • 3.1. Introducción a la Predicción de Fallos en el Material Rodante
  • 3.2. Fundamentos de la Monitorización Predictiva en Componentes Ferroviarios
  • 3.3. Técnicas de Análisis de Datos para la Predicción de Fallos
  • 3.4. Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos en el Material Rodante
  • 3.5. Modelado de Fallos y Análisis de Tendencias
  • 3.6. Algoritmos de Predicción de Fallos: Machine Learning y IA
  • 3.7. Predicción del Desgaste en Componentes Críticos
  • 3.8. Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en la Predicción de Fallos
  • 3.9. Implementación de un Programa de Predicción de Fallos
  • 3.10. Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Resultados
4Dominio de la Predicción Ferroviaria (50 h)
  • 4.1. Fundamentos de la Predicción de Averías en Componentes Ferroviarios
  • 4.2. Análisis de Datos y Señales para la Predicción de Fallos
  • 4.3. Sensores y Tecnologías de Monitorización en Material Rodante
  • 4.4. Modelado Predictivo y Algoritmos de Machine Learning
  • 4.5. Aplicaciones de la Predicción de Fallos en Sistemas Ferroviarios
  • 4.6. Estrategias de Mantenimiento Predictivo
  • 4.7. Integración de la Predicción en la Gestión de Flotas
  • 4.8. Estudio de Casos: Predicción de Fallos en Diferentes Componentes
  • 4.9. Herramientas y Software para la Predicción de Fallos
  • 4.10. Implementación y Evaluación de Programas de Predicción de Fallos
5Monitorización Predictiva Ferroviaria (50 h)
  • 5.1. Introducción a la Monitorización Predictiva en Ferrocarriles: Conceptos y Beneficios
  • 5.2. Sensores y Tecnologías de Adquisición de Datos para Material Rodante
  • 5.3. Análisis de Datos: Técnicas de Procesamiento y Limpieza
  • 5.4. Modelado Predictivo: Algoritmos y Métodos de Aprendizaje Automático
  • 5.5. Predicción de Fallos en Componentes Clave: Motores, Frenos, Ruedas
  • 5.6. Implementación de Sistemas de Monitorización: Hardware y Software
  • 5.7. Integración de Datos y Sistemas: Plataformas y Arquitecturas
  • 5.8. Mantenimiento Predictivo: Estrategias y Planes de Acción
  • 5.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados Obtenidos
  • 5.10. El Futuro de la Monitorización Predictiva en el Sector Ferroviario
6Predicción del Desgaste Ferroviario (50 h)
  • 6.1. Modelado del desgaste de componentes ferroviarios
  • 6.2. Análisis de datos de desgaste: técnicas y herramientas
  • 6.3. Predicción del desgaste en ruedas y rieles
  • 6.4. Predicción del desgaste en sistemas de frenado
  • 6.5. Predicción del desgaste en elementos de suspensión
  • 6.6. Influencia de factores ambientales y operativos en el desgaste
  • 6.7. Estrategias de mitigación del desgaste y prolongación de la vida útil
  • 6.8. Diseño para la durabilidad y la reducción del desgaste
  • 6.9. Integración de la predicción del desgaste en el plan de mantenimiento
  • 6.10. Casos prácticos y estudios de caso sobre la predicción del desgaste
  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de predictive maintenance en material rodante y su vocabulario normativo.
  • Aplicar ETCS/ERTMS, EN 50126 y EN 50128 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con Autodesk Civil 3D y Revit.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en laboratorio de materiales de construcción y simulador de tráfico.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de predictive maintenance en material rodante de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

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 Autodesk Civil 3D, Revit, Navisworks, OpenRail, PTV Vissim, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de laboratorio de materiales de construcción, simulador de tráfico, banco de ensayo de señalización. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • ETCS/ERTMS
  • EN 50126
  • EN 50128
  • EN 50129
  • EN 50657
  • Directiva (UE) 2016/797 de interoperabilidad
  • ISO 37120 (ciudades sostenibles)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de señalización
  • Ingeniero de trazado
  • Especialista en interoperabilidad
  • Técnico de movilidad urbana
  • Gestor de activos de infraestructura
  • Analista de tráfico

Sectores de destino: obra civil, ferrocarril, metro ligero, movilidad urbana, gestión de activos, smart city. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Qué hay dentro del sistema ferroviario

Pulsa cada subsistema para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD123456empate entre bogiesPREDICTIVE MAINTENANCE EN MATERIAL RODANMATERIAL RODANTESEIUMESC. S/E12345678

Tracción

Motores, convertidores y el esfuerzo tractor disponible en cada punto de la marcha.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Bogies y rodadura

Suspensión primaria y secundaria, contacto rueda-carril y estabilidad en vía.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Captación de energía

Pantógrafo y catenaria, o tercer carril: calidad de la captación y sus límites.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Frenado

Freno neumático, dinámico y de estacionamiento, y la distancia de frenado garantizada.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Señalización y ATP

Enclavamientos, ERTMS o CBTC y cómo se garantiza la separación entre trenes.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

RAMS y seguridad

EN 50126, 50128 y 50129: fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y caso de seguridad.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Infraestructura

Vía, aparatos, obra civil, gálibo y la interfaz con el material rodante.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Explotación

Horarios, capacidad de línea, regulación del tráfico y gestión de incidencias.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

EN 50126

Define el proceso RAMS a lo largo del ciclo de vida ferroviario: qué se analiza en cada fase y qué evidencia hay que dejar.

EN 50128 y EN 50657

Requisitos del software ferroviario según su nivel de integridad, desde el diseño hasta la verificación.

EN 50129

Aceptación de la seguridad de los sistemas electrónicos de señalización y estructura del caso de seguridad.

ETI de interoperabilidad

Especificaciones técnicas que permiten que un tren circule en varias redes europeas.

Tu dedicación

300 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

5 h por semana

60

semanas

13,9 meses aproximadamente

10 h por semana

30

semanas

6,9 meses aproximadamente

15 h por semana

20

semanas

4,6 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

Definición del alcance

Eliges un caso real de Civil, Rail & Smart Cities relacionado con Predictive Maintenance en Material Rodante, acotas el problema, fijas los requisitos de partida y los criterios con los que se va a medir el resultado.

Datos y estado del arte

Reúnes datos, normativa y referencias técnicas, justificas cada fuente y documentas de forma explícita las hipótesis que no puedas medir.

Desarrollo técnico

Resuelves el cálculo, el modelo o el diseño con las herramientas del programa y registras cada iteración junto al motivo que la provocó.

Validación y contraste

Compruebas los resultados frente a la normativa y a casos de referencia, haces el análisis de sensibilidad y cierras las desviaciones detectadas.

Memoria y defensa

Entregas el proyecto final con sus anexos y defiendes las decisiones ante el tutor, que evalúa rigor, trazabilidad y aplicabilidad industrial.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

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.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

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.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

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.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

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.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

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.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

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.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

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.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este curso

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

La matrícula está abierta todo el año. Al ser un programa online y asíncrono no hay que esperar a una convocatoria: se empieza en cuanto se formaliza la matrícula.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

Por favor, activa JavaScript en tu navegador para completar este formulario.

F. A. Q

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

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.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con Autodesk Civil 3D, Revit, Navisworks, OpenRail. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

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

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

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

Contáctanos

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Predictive Maintenance en Material Rodante

¿Qué es Predictive Maintenance en Material Rodante?

Es una especialidad propia de el sector ferroviario. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este curso recorre ese método completo en 6 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Predictive Maintenance en Material Rodante?

Contratan sobre todo operadores, administradores de infraestructura, fabricantes de material rodante e ingenierías de señalización. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en Predictive Maintenance en Material Rodante?

Las de referencia son EN 50126, EN 50128 y EN 50657, EN 50129, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en Predictive Maintenance en Material Rodante?

En el día a día se trabaja con herramientas de análisis RAMS y de árbol de fallos, simuladores de marcha y bancos de ensayo de señalización. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en Predictive Maintenance en Material Rodante?

Este programa son 300 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 30 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar Predictive Maintenance en Material Rodante online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Testimonios & trayectorias

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Ficha del programa

El programa en datos

6módulosEstructura
60submódulosUnidades de trabajo
300horasCarga total
3-5mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
300 horas · 3 a 5 meses.
Estructura
6 módulos y 60 submódulos.
Área
Civil, Rail & Smart Cities.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Horas300 h1900 h
Módulos612
Submódulos60120
Precio745 €9.900 €

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