El Diplomado en Confiabilidad Probabilista (LOLE/ELCC) se centra en el uso de metodologías y herramientas para evaluar la probabilidad de falla y el costo de ciclo de vida (ELCC) de sistemas y equipos. Se aplica en la industria energética, petroquímica y de procesos, utilizando análisis de riesgo cuantitativo, análisis HAZOP/LOPA, simulación Monte Carlo y análisis de datos históricos. El diplomado prepara para la aplicación de estándares como API RP 750 y la mejora continua en la seguridad operacional y la optimización de costos.
El programa fomenta la aplicación práctica en estudios de casos y ejercicios de simulación, abarcando temas como la gestión de riesgos, análisis de causa raíz (ACR) y optimización del mantenimiento. Los participantes adquirirán habilidades en el uso de software especializado para análisis LOLE/ELCC y la toma de decisiones basada en riesgos, preparando para roles de ingenieros de confiabilidad, analistas de riesgos y gerentes de mantenimiento.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): confiabilidad probabilista, LOLE, ELCC, análisis de riesgos, gestión de riesgos, industria energética, industria petroquímica, optimización de costos, simulación Monte Carlo.
399 €
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.
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.
1. 1 Introducción a la Confiabilidad Naval Probabilista y el Análisis LOLE/ELCC
2. 2 Fundamentos del Análisis LOLE/ELCC: Definiciones y Conceptos Clave
3. 3 Recopilación y Análisis de Datos para Modelado LOLE/ELCC
4. 4 Modelado de Sistemas Navales para Análisis LOLE/ELCC
5. 5 Cálculo e Interpretación de LOLE/ELCC en Contextos Navales
6. 6 Aplicación del Análisis LOLE/ELCC en la Evaluación de Riesgos
7. 7 Estrategias de Mitigación de Riesgos Basadas en el Análisis LOLE/ELCC
8. 8 Implementación de un Programa de Confiabilidad Basado en LOLE/ELCC
9. 9 Estudios de Caso: Aplicaciones del Análisis LOLE/ELCC en la Industria Naval
10. 10 Herramientas y Software para el Análisis LOLE/ELCC en la Confiabilidad Naval
2.2 Fundamentos del Análisis LOLE/ELCC: Revisión y Contexto Naval
2.2 Probabilidad y Estadística Aplicadas: Herramientas Clave
2.3 Modelado de Fallas y Degradación: Enfoque Naval
2.4 Técnicas Avanzadas de Análisis de Riesgos para Sistemas Navales
2.5 Identificación y Cuantificación de Eventos NO deseados
2.6 Análisis de Consecuencias y Severidad en Entornos Navales
2.7 Implementación de Modelos LOLE/ELCC en Sistemas Específicos
2.8 Validación y Verificación de Modelos LOLE/ELCC
2.9 Software y Herramientas para el Análisis LOLE/ELCC Naval
2.20 Estudios de Caso: Aplicaciones en la Industria Naval
3.3 Introducción a la Implementación LOLE/ELCC en Confiabilidad Naval
3.2 Fundamentos de la Confiabilidad Probabilista Aplicados a Sistemas Navales
3.3 Recopilación y Análisis de Datos para LOLE/ELCC
3.4 Modelado de Fallos y Eventos en Sistemas Navales
3.5 Aplicación de LOLE/ELCC en la Evaluación de Riesgos
3.6 Integración de LOLE/ELCC en el Diseño de Sistemas
3.7 Implementación de Estrategias de Mantenimiento Basadas en Confiabilidad
3.8 Uso de LOLE/ELCC en la Optimización de la Disponibilidad
3.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de LOLE/ELCC en la Industria Naval
3.30 Herramientas y Software para el Análisis LOLE/ELCC
4.4 Introducción al Análisis LOLE/ELCC en la Optimización Naval
4.2 Fundamentos del Modelado Probabilista para Sistemas Navales
4.3 Aplicación de LOLE/ELCC para la Evaluación de la Confiabilidad
4.4 Integración de LOLE/ELCC en el Diseño de Sistemas Navales
4.5 Análisis de Sensibilidad y Escenarios en el Modelado Probabilista
4.6 Herramientas y Software para el Análisis LOLE/ELCC
4.7 Estudio de Casos: Optimización de la Confiabilidad en Ejemplos Reales
4.8 Estrategias de Mitigación de Riesgos y Mejora Continua
4.9 Diseño para la Confiabilidad y Mantenimiento Predictivo
4.40 Evaluación Económica y Ciclo de Vida de los Sistemas Navales
5.5 Introducción al Modelado LOLE/ELCC en Sistemas Navales
5.5 Fundamentos de la Confiabilidad Probabilista Aplicados a LOLE/ELCC
5.3 Recopilación y Análisis de Datos para Modelado LOLE/ELCC
5.4 Construcción de Modelos LOLE/ELCC para Sistemas Navales
5.5 Simulación y Validación de Modelos LOLE/ELCC
5.6 Análisis de Sensibilidad y Estudios de Caso en Modelado LOLE/ELCC
5.7 Aplicación de LOLE/ELCC en la Evaluación de Riesgos Navales
5.8 Optimización de Diseños y Operaciones mediante LOLE/ELCC
5.9 Software y Herramientas para el Modelado LOLE/ELCC
5.50 Tendencias Futuras en el Modelado LOLE/ELCC y la Confiabilidad Naval
6.6 Introducción al Análisis LOLE/ELCC y su Aplicación Naval
6.2 Fundamentos de Confiabilidad Probabilística
6.3 Conceptos Clave: Falla, Disponibilidad, Mantenimiento
6.4 Recolección y Análisis de Datos Históricos
6.5 Herramientas y Software para el Análisis LOLE/ELCC
6.6 Ejemplos de Aplicación en Sistemas Navales Básicos
6.7 Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones
2.6 Modelos de Fallo Avanzados: Weibull, Exponencial, etc.
2.2 Análisis de Sensibilidad y Escenarios “What-If”
2.3 Diseño Experimental para la Confiabilidad
2.4 Análisis de Modos de Falla y Efectos (FMEA)
2.5 Implementación de Árboles de Fallas (FTA) y Árboles de Eventos (ETA)
2.6 Integración de Datos de Mantenimiento Predictivo
2.7 Validación y Verificación de Modelos LOLE/ELCC
3.6 Desarrollo de Estrategias de Mantenimiento Basadas en Confiabilidad (RCM)
3.2 Implementación de Planes de Mantenimiento Preventivo y Predictivo
3.3 Optimización de Intervalos de Mantenimiento
3.4 Análisis de Costo-Beneficio de las Estrategias de Confiabilidad
3.5 Integración del Análisis LOLE/ELCC en la Gestión del Ciclo de Vida
3.6 Documentación y Reporte de Resultados
3.7 Mejora Continua y Retroalimentación
4.6 Optimización del Diseño para la Confiabilidad
4.2 Selección de Componentes y Materiales
4.3 Diseño de Sistemas de Respaldo y Redundancia
4.4 Análisis de la Disponibilidad del Sistema
4.5 Optimización del Inventario de Repuestos
4.6 Modelado de Costos de Mantenimiento
4.7 Análisis de Rentabilidad y Retorno de la Inversión (ROI)
5.6 Creación de Modelos de Confiabilidad Probabilística
5.2 Definición de Subsistemas y Componentes Clave
5.3 Aplicación de Modelos de Distribución de Fallas
5.4 Simulación Monte Carlo para la Confiabilidad
5.5 Análisis de la Sensibilidad del Modelo
5.6 Integración con Software de Simulación
5.7 Validación y Verificación del Modelo
6.6 Introducción a los Modelos Probabilísticos en Sistemas Navales
6.2 Definición de Variables y Parámetros Clave
6.3 Aplicación de Distribuciones de Probabilidad
6.4 Evaluación de la Función de Densidad de Probabilidad
6.5 Análisis de Riesgos y Incertidumbres
6.6 Implementación de Modelos en Software Especializado
6.7 Interpretación de Resultados y Recomendaciones
7.6 Optimización de los Costos de Mantenimiento
7.2 Maximización de la Disponibilidad del Sistema
7.3 Estrategias de Mantenimiento Basadas en Condición (CBM)
7.4 Análisis de Riesgo-Beneficio en la Toma de Decisiones
7.5 Implementación de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
7.6 Mejora Continua a través del Análisis LOLE/ELCC
7.7 Reportes y Presentaciones de Resultados
8.6 Modelado de Sistemas Complejos
8.2 Simulación Avanzada de Monte Carlo
8.3 Análisis de Redundancia y Tolerancia a Fallos
8.4 Modelado de Fallos en Cascada
8.5 Optimización del Diseño para la Confiabilidad Avanzada
8.6 Integración de Modelos de Simulación con Datos Reales
8.7 Estudios de Casos de Sistemas Navales Críticos
7.7 Introducción al Modelado LOLE/ELCC en Sistemas Navales
7.2 Fundamentos de la Confiabilidad Probabilista Aplicada a Sistemas Navales
7.3 Recolección y Análisis de Datos para LOLE/ELCC
7.4 Modelado de Fallos y Eventos Críticos en Sistemas Navales
7.7 Cálculo e Interpretación de LOLE y ELCC
7.6 Aplicaciones del Modelado LOLE/ELCC en el Diseño Naval
7.7 Validación y Verificación de Modelos LOLE/ELCC
7.8 Análisis de Sensibilidad y Gestión de Riesgos con LOLE/ELCC
7.9 Estudios de Caso: Aplicación de LOLE/ELCC en Sistemas Navales Específicos
7.70 Integración del Modelado LOLE/ELCC en la Gestión de la Confiabilidad
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.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación