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Curso de Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica

Sobre nuestro Curso de Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica

El curso en fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —IEC 61850, IEC 60909 y IEEE 1547— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD y ETAP. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de ingeniero de red eléctrica, especialista en hvdc y analista de mercados eléctricos en transporte y distribución, generación renovable y almacenamiento.

Curso de Ética en construcción académica para defensa
Curso de Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 11

445 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica, 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 Energía & Redes, 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 Ética en construcción académica para defensa

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica

  • Ingenieros/as graduados en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o campos relacionados.
  • Profesionales con experiencia en OEM de aerogeneradores, empresas de Mantenimiento, Reparación y Operaciones (MRO), consultoría en energía eólica y centros tecnológicos especializados en el sector.
  • Expertos en áreas como análisis de fallos, optimización de la fiabilidad, gestión del ciclo de vida de activos eólicos, y análisis de datos de rendimiento.
  • Técnicos y personal de operación y mantenimiento de parques eólicos que deseen mejorar sus habilidades en el diagnóstico y prevención de fallos.

Requisitos recomendados: conocimientos básicos de mecánica, electricidad y sistemas de control; capacidad de lectura y comprensión de documentación técnica en ES/EN.

01EspecializaciónTodo el programa es de Energía & Redes

El temario, los casos y el proyecto final son de Energía & Redes. No es un curso genérico de ingeniería al que se le ha cambiado el título: cada módulo está escrito para este ámbito.

02NormativaQué norma aplica y cómo justificarlo

Un módulo completo dedicado al mapa normativo del ámbito: qué norma aplica a cada parte del trabajo y con qué jerarquía, cómo distinguir un requisito obligatorio de una buena práctica y cómo dejar esa decisión justificada por escrito.

03EvidenciaTrabajo trazable y defendible ante un auditor

Criterios de aceptación definidos antes de ejecutar y medidos después, registros y control de versiones, clasificación de no conformidades por criticidad y preparación de auditoría e inspección: qué te va a pedir el auditor y cómo tenerlo listo.

04Proyecto finalTerminas con una memoria técnica, no solo con un título

Defines el alcance sobre un caso real, documentas las hipótesis, desarrollas el cálculo o el diseño registrando cada iteración, lo validas frente a normativa y lo defiendes ante tu tutor. Es un trabajo que puedes enseñar en una entrevista.

05AcompañamientoUn tutor que corrige tu trabajo

Tienes tutor asignado durante todo el programa y es quien revisa y valida la defensa del proyecto final. El claustro es el que fija el calendario académico de cada formación.

06FormatoCompatible con una jornada completa

300 horas repartidas en 4 módulos y 24 submódulos, 100 % online y asíncrono: avanzas a tu ritmo, sin clases en directo a las que tengas que llegar. La fecha de inicio la fija el claustro.

6 módulos · 60 submódulos · 300 horas

1Análisis Predictivo en Aerogeneradores (50 h)
  • 1.1. Introducción al análisis predictivo en aerogeneradores
  • 1.2. Fundamentos de la optimización del rendimiento
  • 1.3. Datos y sensores clave en aerogeneradores
  • 1.4. Modelado y simulación del rendimiento eólico
  • 1.5. Técnicas de análisis predictivo: series temporales, machine learning
  • 1.6. Aplicación de algoritmos predictivos en la optimización
  • 1.7. Evaluación y validación de modelos predictivos
  • 1.8. Implementación de estrategias de optimización basadas en predicciones
  • 1.9. Casos prácticos de análisis predictivo en aerogeneradores
  • 1.10. Futuro del análisis predictivo en la energía eólica
2Evaluación y fiabilidad eólica (50 h)
  • 2.1. 2. Fiabilidad eólica: Conceptos y métricas clave
  • 2.2. 2. Fuentes de datos para la evaluación de la fiabilidad eólica
  • 2.3. 3. Análisis de datos y tendencias en fallos de aerogeneradores
  • 2.4. 4. Técnicas de evaluación de la fiabilidad: Weibull y otras distribuciones
  • 2.5. 5. Evaluación del impacto de las condiciones ambientales en la fiabilidad
  • 2.6. 6. Diseño de ensayos de fiabilidad y simulación Monte Carlo
  • 2.7. 7. Identificación de modos de fallo y análisis de causa raíz
  • 2.8. 8. Implementación de estrategias de mejora de la fiabilidad
  • 2.9. 9. Evaluación económica de las mejoras de fiabilidad
  • 2.10. 20. Estudio de casos: Evaluación de la fiabilidad en parques eólicos reales
3Estrategias de mitigación en parques eólicos (50 h)
  • 3.1. Identificación y clasificación de fallos comunes en aerogeneradores
  • 3.2. Análisis de causa raíz (ACR) en fallos eólicos
  • 3.3. Estrategias de mitigación para fallos de componentes críticos
  • 3.4. Optimización del diseño para minimizar fallos
  • 3.5. Implementación de planes de respuesta rápida ante fallos
  • 3.6. Gestión de riesgos y análisis de la criticidad de los fallos
  • 3.7. Técnicas de inspección y monitoreo para la detección temprana de fallos
  • 3.8. Estrategias de mantenimiento preventivo y correctivo para la mitigación de fallos
  • 3.9. Estudios de casos de mitigación de fallos en parques eólicos
  • 3.10. Evaluación de la efectividad de las estrategias de mitigación
4Optimización y Fiabilidad en Turbinas Eólicas (50 h)
  • 4.1. Introducción al Análisis Predictivo en Turbinas Eólicas
  • 4.2. Fundamentos de la Fiabilidad en la Energía Eólica
  • 4.3. Sensores y Técnicas de Monitoreo en Turbinas Eólicas
  • 4.4. Modelado de Datos y Análisis Estadístico para el Análisis Predictivo
  • 4.5. Identificación y Caracterización de Fallos Comunes en Turbinas Eólicas
  • 4.6. Técnicas de Diagnóstico de Fallos Basadas en Datos
  • 4.7. Estrategias de Optimización del Rendimiento mediante Análisis Predictivo
  • 4.8. Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
  • 4.9. Estudios de Caso: Aplicación del Análisis Predictivo en Parques Eólicos
  • 4.10. El Futuro del Análisis Predictivo en la Energía Eólica
5Estrategias de Mantenimiento Predictivo Eólico (50 h)
  • 5.1. Introducción al Mantenimiento Predictivo Eólico: Principios y Beneficios
  • 5.2. Técnicas de Inspección y Monitoreo en Aerogeneradores
  • 5.3. Análisis de Vibraciones en Componentes Eólicos
  • 5.4. Termografía Infrarroja: Detección de Anomalías Térmicas
  • 5.5. Análisis de Aceite: Evaluación del Estado de Lubricantes y Componentes
  • 5.6. Monitoreo Remoto y Sistemas SCADA en Parques Eólicos
  • 5.7. Mantenimiento Centrado en la Fiabilidad (RCM) en Aerogeneradores
  • 5.8. Análisis de Datos y Tendencias para la Predicción de Fallos
  • 5.9. Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
  • 5.10. Casos de Estudio: Aplicaciones y Resultados del Mantenimiento Predictivo
6Integridad estructural y mantenimiento predictivo (50 h)
  • 6.1. Introducción al análisis de integridad estructural en aerogeneradores
  • 6.2. Fundamentos del mantenimiento predictivo en estructuras eólicas
  • 6.3. Técnicas de inspección no destructivas (END) avanzadas
  • 6.4. Análisis de vibraciones en aerogeneradores
  • 6.5. Termografía aplicada a la detección de fallos estructurales
  • 6.6. Análisis de aceite y lubricación para la integridad estructural
  • 6.7. Monitoreo remoto y sistemas de gestión de datos
  • 6.8. Modelado de elementos finitos (FEA) para la evaluación estructural
  • 6.9. Estrategias de optimización del mantenimiento predictivo
  • 6.10. Estudios de caso: aplicación práctica y resultados
  • 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 fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica y su vocabulario normativo.
  • Aplicar IEC 61850, IEC 60909 y IEEE 1547 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con DIgSILENT PowerFactory y PSS/E.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en simulador de red en tiempo real (RTDS) y banco de ensayo de protecciones.
  • 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 fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica 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 DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD, ETAP, MATLAB/Simulink, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de simulador de red en tiempo real (RTDS), banco de ensayo de protecciones, laboratorio de potencia. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • IEC 61850
  • IEC 60909
  • IEEE 1547
  • ENTSO-E Network Codes
  • Reglamento (UE) 2016/631 (RfG)
  • IEC 62443
  • IEC 61400 (eólica)
  • IEC 62933 (almacenamiento)
  • NERC CIP
  • UNE-EN 50160

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de red eléctrica
  • Especialista en HVDC
  • Analista de mercados eléctricos
  • Ingeniero de protecciones
  • Responsable de integración renovable
  • Especialista en almacenamiento
  • Ingeniero de operación de sistema

Sectores de destino: transporte y distribución, generación renovable, almacenamiento, hidrógeno, industria electrointensiva, comercialización. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Qué hay dentro de la instalación eléctrica

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

ABCD123456BARRA51FIABILIDAD Y MANTENIMIENTO PREDICTIVO ENESQUEMA UNIFILARSEIUMESC. S/E12345678

Generación

La fuente: fotovoltaica, eólica, hidráulica o convencional, con su curva y su variabilidad.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Almacenamiento

Baterías, estado de carga, degradación y los servicios que puede prestar a la red.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Conversión

Inversores y convertidores: control, calidad de onda y respuesta ante huecos de tensión.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Transformación

Transformadores, niveles de tensión y las pérdidas asociadas a cada escalón.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Protecciones

Relés, selectividad, cortocircuito y la coordinación entre protecciones.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Control y SCADA

IEC 61850, telemandos, medida y la supervisión en tiempo real de la instalación.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Conexión a red

Códigos de red, punto de conexión, estudios de impacto y requisitos del operador.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Operación y mantenimiento

Disponibilidad, mantenimiento predictivo y los indicadores de explotación.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

IEC 61850

Comunicaciones en subestaciones: modelo de datos, mensajes GOOSE y pruebas de interoperabilidad.

IEC 62443

Ciberseguridad de los sistemas de automatización y control industrial.

IEC 62619 e IEC 62933

Seguridad y prestaciones de los sistemas de almacenamiento con baterías.

Códigos de red

Requisitos de conexión del operador: huecos de tensión y control de potencia y frecuencia.

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 Energía & Redes relacionado con Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica, 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

Cada formación tiene una fecha de inicio fijada por el claustro. Puedes solicitar plaza en cualquier momento y, en la entrevista de admisión, te confirmamos la fecha de comienzo que te corresponde.

¿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 DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD, ETAP. 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 Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica

¿Qué es Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica?

Es una especialidad propia de el sector energético. 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 Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica?

Contratan sobre todo promotoras renovables, distribuidoras, ingenierías de red y empresas de operación y mantenimiento. 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 Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica?

Las de referencia son IEC 61850, IEC 62443, IEC 62619 e IEC 62933, 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 Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica?

En el día a día se trabaja con software de flujos de carga y cortocircuito, simulación de electrónica de potencia y bancos de ensayo de protecciones. 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 Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica?

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 Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólica 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.

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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
Energía & Redes.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Curso · estás aquíCurso de Fiabilidad y mantenimiento predictivo en eólicaDiplomadoDiplomado en Mantenimiento Predictivo y Health Index
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio445 €1.090 €

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