El Diplomado en Sensórica, Edge y Health Monitoring se centra en la aplicación de tecnologías avanzadas para la monitorización de la salud estructural y el procesamiento de datos en el borde (Edge Computing). Explora el diseño y la implementación de sistemas de sensores inteligentes, el análisis de datos en tiempo real, y la detección temprana de fallos en una variedad de aplicaciones, incluyendo industria 4.0, infraestructuras críticas y sistemas de transporte. Se aborda el uso de plataformas de Edge Computing para el análisis de datos, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) en la detección de anomalías y la optimización del rendimiento de los sistemas.
El programa proporciona una formación práctica en el desarrollo de soluciones de Health Monitoring, la configuración de redes de sensores inalámbricos (WSN), la integración de IoT (Internet of Things), y la visualización de datos en dashboards. Se enfatiza en el uso de herramientas de análisis de datos y la interpretación de resultados, preparando a los participantes para roles como ingenieros de datos, analistas de salud de activos, especialistas en Edge Computing y consultores de IoT, con un enfoque en la mejora de la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad en diversos sectores.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): sensórica, Edge Computing, Health Monitoring, monitorización estructural, sensores inteligentes, análisis de datos, IoT, Machine Learning, industria 4.0, detección de fallos.
425 €
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. Diplomado Especializado en Sensórica, Edge Computing y Monitoreo de Salud para la Industria Naval
5. Análisis y Aplicación de Sensórica, Edge Computing y Health Monitoring para la Vanguardia Naval
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.
Aquí tienes la información solicitada:
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
Módulo 1 — Introducción a la Sensórica Naval
1.1 Fundamentos de la Sensórica: Principios y Aplicaciones en el Entorno Naval
1.2 Tipos de Sensores Navales: Clasificación y Selección según la Aplicación
1.3 Sensores de Posición y Navegación: GPS, IMU, Brújulas Electrónicas
1.4 Sensores de Presión y Profundidad: Funcionamiento y Calibración
1.5 Sensores de Temperatura y Humedad: Importancia en el Monitoreo Naval
1.6 Sensores Acústicos y Sonar: Detección y Análisis de Señales Subacuáticas
1.7 Sensores Ópticos: Cámaras, Sistemas de Visión y Aplicaciones
1.8 Sensores para la Monitorización de la Salud de la Maquinaria Naval
1.9 Introducción al Edge Computing en Entornos Navales
1.10 Introducción al Monitoreo de Salud: Conceptos y Beneficios
2.2 Arquitecturas de Redes Edge en Plataformas Navales
2.2 Dispositivos Edge y su Integración con Sistemas de a Bordo
2.3 Protocolos de Comunicación en Entornos Marítimos: MQTT, OPC UA
2.4 Implementación de Edge Computing para la Adquisición de Datos en Tiempo Real
2.5 Análisis de Datos en el Borde: Preprocesamiento y Filtrado
2.6 Seguridad en el Edge: Protección de Datos y Ciberseguridad Naval
2.7 Diseño de Arquitecturas Edge para el Monitoreo de la Salud de Activos
2.8 Edge Computing para la Optimización del Rendimiento de la Flota
2.9 Estudio de Casos: Aplicaciones de Edge Computing en la Industria Naval
2.20 Escalabilidad y Mantenimiento de Soluciones Edge en Entornos Marinos
3.3 Introducción a la Sensórica en el Contexto Naval
3.2 Tipos de Sensores: Principios de Funcionamiento
3.3 Sensores Comunes en la Industria Naval: Aplicaciones
3.4 Consideraciones Ambientales y Operativas de los Sensores
3.5 Selección y Calibración de Sensores
3.6 Integración de Sensores en Sistemas Navales
3.7 Diseño de Redes de Sensores
3.8 Mantenimiento y Reparación de Sensores
3.9 Casos de Estudio: Fallos y Soluciones en Sensores Navales
3.30 Tendencias Futuras en la Sensórica Naval
4.4 Fundamentos de Sensores Marinos: Tipos, Principios y Aplicaciones
4.2 Selección y Calibración de Sensores para Entornos Navales
4.3 Integración de Sensores en Sistemas de a Bordo
4.4 Redes de Sensores y Comunicación en Buques
4.5 Adquisición y Procesamiento de Datos de Sensores
4.6 Sensores para la Navegación: GPS, Giroscopios, y Radares
4.7 Sensores para la Monitorización Estructural y Ambiental
4.8 Edge Computing: Implementación en la Recolección de Datos de Sensores
4.9 Análisis de Datos y Toma de Decisiones en Tiempo Real
4.40 Mantenimiento y Optimización de Sistemas de Sensores Navales
5.5 Fundamentos de la Sensórica en el Contexto Naval
5.5 Tipos de Sensores Utilizados en Aplicaciones Marítimas
5.3 Principios de Funcionamiento y Tecnologías de Sensores Comunes
5.4 Introducción al Monitoreo de la Salud de Equipos Navales
5.5 Importancia de la Salud en la Industria Naval
5.6 Componentes Clave del Monitoreo de la Salud: Sensores y Sistemas
5.7 Introducción a los Datos en la Gestión Naval
5.8 Aplicaciones Iniciales: Detección de Fallas y Mantenimiento Predictivo
5.9 Desafíos y Oportunidades en la Implementación Inicial
5.50 Casos de Estudio: Ejemplos Prácticos de Sensórica en la Industria Naval
6.6 Selección e Integración de Sensores: Tipos y Tecnologías Clave
6.2 Arquitectura de Sistemas Sensoriales: Diseño y Configuración en Entornos Navales
6.3 Edge Computing en la Industria Naval: Plataformas y Despliegue
6.4 Implementación de Redes de Sensores: Protocolos y Comunicación Inalámbrica
6.5 Monitorización de la Salud Estructural: Sensores y Análisis de Datos
6.6 Sistemas de Gestión de Datos de Sensores: Almacenamiento y Recuperación
6.7 Ciberseguridad en Sistemas de Sensores: Protección y Defensa
6.8 Análisis de Datos Avanzado: Técnicas para la Interpretación de la Información Sensorial
6.9 Integración con Sistemas de Mando y Control Naval: Interfaces y Compatibilidad
6.60 Estudios de Caso: Implementaciones Exitosas en el Sector Naval
7.7 Principios de la Sensórica en Ambientes Navales
7.2 Tipos de Sensores y su Aplicación Específica en la Marina
7.3 Fundamentos de la Salud Estructural y Monitoreo de Maquinaria
7.4 Importancia del Edge Computing en la Recolección de Datos Marítimos
7.7 Introducción a los Sistemas de Monitoreo de Salud para Buques
7.6 Análisis de Datos y Señales en Entornos Navales
7.7 Legislación y Normativas en el Monitoreo de Salud Naval
7.8 Casos de Estudio: Aplicaciones de Sensórica y Salud en la Industria Naval
7.9 Herramientas y Software para la Gestión de Datos Sensoriales
7.70 Introducción a la Ciberseguridad en Sistemas de Monitoreo Naval
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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