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Diplomado en Sensórica, Edge y Health Monitoring

Sobre nuestro Diplomado en Sensórica, Edge y Health Monitoring

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.

Diplomado en Sensórica, Edge y Health Monitoring
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 08-05-2026
  • Fecha de inicio: 18-06-2026
  • Plazas disponibles: 2

425 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio de Sensórica, Edge Computing y Monitoreo de Salud: Un Diplomado Integral

  • Implementar sistemas de adquisición de datos de alta precisión para sensórica naval, incluyendo sensores de última generación y protocolos de comunicación.
  • Diseñar y programar aplicaciones de Edge Computing para el procesamiento de datos en tiempo real a bordo, optimizando el rendimiento y la eficiencia energética.
  • Aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para el análisis predictivo del estado de la maquinaria y equipos navales.
  • Desarrollar sistemas de monitoreo de la salud de la plataforma, incluyendo la detección temprana de fallos y la optimización del mantenimiento predictivo.
  • Comprender y aplicar los principios de la ciberseguridad para proteger los sistemas de sensórica y Edge Computing de amenazas cibernéticas.
  • Analizar y evaluar las normativas y estándares internacionales relacionados con la sensórica, el Edge Computing y el monitoreo de la salud en el ámbito naval.
  • Integrar soluciones de sensórica, Edge Computing y monitoreo de la salud en sistemas navales existentes, optimizando la interoperabilidad y la eficiencia operativa.
  • Interpretar datos de sensores y modelos predictivos para identificar anomalías, predecir fallos y optimizar el rendimiento de los sistemas navales.
  • Diseñar y validar simulaciones de escenarios operativos utilizando herramientas de simulación avanzadas.
  • Elaborar informes técnicos y presentaciones claras y concisas sobre los resultados del análisis de datos y las recomendaciones de mejora.

2. Maestría en Sensórica Avanzada, Computación Perimetral y Vigilancia de la Salud para la Industria Naval

  • Diseño y análisis de sistemas de sensórica avanzada para aplicaciones navales, incluyendo sensores acústicos, ópticos y de radar.
  • Implementación de algoritmos de procesamiento de señales y aprendizaje automático para la interpretación de datos sensoriales en entornos marítimos.
  • Desarrollo de arquitecturas de computación perimetral robustas y eficientes para el procesamiento de datos en tiempo real a bordo de embarcaciones.
  • Aplicación de técnicas de inteligencia artificial y machine learning para la detección temprana y el diagnóstico de fallos en equipos y sistemas navales.
  • Integración de sistemas de vigilancia de la salud basados en sensórica y computación perimetral para el monitoreo continuo del estado estructural y funcional de los activos navales.
  • Análisis de datos de salud y rendimiento para la optimización del mantenimiento predictivo y la reducción de costos operativos.
  • Diseño y simulación de sistemas de navegación y control autónomo para embarcaciones, utilizando técnicas de sensado, computación y aprendizaje automático.
  • Implementación de protocolos de seguridad y ciberseguridad para la protección de sistemas de sensórica y computación en entornos navales.
  • Gestión de la información y el conocimiento en el contexto de la industria naval, incluyendo la gestión de datos masivos (big data) y la visualización de datos.
  • Aplicación de las últimas tecnologías en sensórica, computación y vigilancia de la salud para la innovación y el desarrollo de soluciones avanzadas en la industria naval.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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

4. Diplomado Especializado en Sensórica, Edge Computing y Monitoreo de Salud para la Industria Naval

  • Dominar los fundamentos de la sensórica aplicada a entornos marítimos, incluyendo sensores de presión, temperatura, humedad, vibración y posición.
  • Implementar soluciones de Edge Computing para el procesamiento de datos en tiempo real a bordo de embarcaciones, optimizando la toma de decisiones y reduciendo la latencia.
  • Diseñar y configurar sistemas de monitoreo de salud para activos navales, incluyendo la detección temprana de fallos en motores, sistemas de propulsión y estructuras.
  • Analizar y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para el análisis predictivo del estado de los equipos y la optimización del mantenimiento.
  • Gestionar y analizar datos provenientes de múltiples sensores utilizando plataformas de IoT y sistemas de gestión de datos (DMS).
  • Comprender los protocolos de comunicación marítima (NMEA, Modbus, etc.) y su integración con sistemas de sensórica y Edge Computing.
  • Evaluar la ciberseguridad de los sistemas de sensórica y Edge Computing en entornos navales, implementando medidas de protección y prevención de ataques.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en casos de estudio reales de la industria naval, abordando desafíos específicos y proponiendo soluciones innovadoras.
  • Familiarizarse con las normativas y estándares de la industria naval relacionados con la sensórica, el Edge Computing y el monitoreo de salud.
  • Desarrollar habilidades de comunicación y colaboración para trabajar en equipos multidisciplinarios en proyectos de la industria naval.

5. Análisis y Aplicación de Sensórica, Edge Computing y Health Monitoring para la Vanguardia Naval

5. Análisis y Aplicación de Sensórica, Edge Computing y Health Monitoring para la Vanguardia Naval

  • Evaluar y aplicar sensores avanzados (acústicos, ópticos, inerciales) para la monitorización estructural.
  • Implementar sistemas de Edge Computing para el procesamiento de datos en tiempo real a bordo de buques.
  • Diseñar algoritmos de Health Monitoring basados en IA y machine learning para la detección temprana de fallos.
  • Analizar datos de sensores para la predicción de la vida útil de componentes críticos.
  • Integrar la sensórica con sistemas de navegación y control de la plataforma naval.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos (big data) para la optimización del mantenimiento predictivo.
  • Comprender los principios de la ciberseguridad aplicada a los sistemas de sensórica y Edge Computing naval.
  • Estudiar las normativas y estándares relacionados con la monitorización y la seguridad en el ámbito naval.
  • Desarrollar modelos predictivos para simular el comportamiento de estructuras y componentes bajo diferentes condiciones.
  • Utilizar herramientas de simulación y análisis para validar los sistemas de Health Monitoring implementados.

6. Diplomado en la Aplicación Estratégica de Sensórica, Edge Computing y Health Monitoring en el Sector 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.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Sensórica, Edge y Health Monitoring

Aquí tienes la información solicitada:

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.

Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.

  • 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.

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

8.8 Introducción a la Optimización de la Sensórica Naval
8.8 Selección y Configuración Óptima de Sensores en Entornos Marinos
8.3 Optimización de la Adquisición y Transmisión de Datos Sensoriales
8.4 Edge Computing: Procesamiento Inteligente en la Plataforma Naval
8.5 Implementación Eficiente de Algoritmos de Análisis de Datos en la Industria Naval
8.6 Integración de Health Monitoring para la Predicción de Fallos y Mantenimiento Predictivo
8.7 Optimización de la Energía y la Eficiencia en Sistemas de Sensórica Naval
8.8 Ciberseguridad en Sistemas de Sensórica y Edge Computing
8.8 Estudio de Casos: Mejores Prácticas en Proyectos Navales
8.80 Tendencias Futuras y Desafíos en la Optimización de la Sensórica Naval

  • 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.

Proyectos tipo capstones

  • Sistema de Monitoreo: Integración IoT, análisis predictivo de fallas y telemetría en embarcaciones.
  • Edge Computing: Implementación de plataformas para procesamiento en tiempo real de datos de sensores marinos.
  • Salud de la Máquina: Desarrollo de algoritmos de detección temprana de anomalías y optimización del mantenimiento.
  • Optimización de la Flota: Análisis de datos para mejorar la eficiencia energética y reducir costos operativos.

  • Sistema de Monitoreo: Integración IoT, análisis predictivo de fallas y telemetría en embarcaciones.
  • Edge Computing: Implementación de plataformas para procesamiento en tiempo real de datos de sensores marinos.
  • Salud de la Máquina: Desarrollo de algoritmos de detección temprana de anomalías y optimización del mantenimiento.
  • Optimización de la Flota: Análisis de datos para mejorar la eficiencia energética y reducir costos operativos.

  • Optimización de casco: CFD; análisis de resistencia/propulsión; reducción de la firma acústica.
  • Sistemas de propulsión: Modelado y simulación; optimización de eficiencia; análisis de vibraciones.
  • Navegación y control: Diseño de sistemas de navegación autónomos; detección de obstáculos; algoritmos de control.
  • Sensores y Edge Computing: Implementación de sensores para monitoreo de salud; análisis de datos en tiempo real; ciberseguridad.

  • Optimización de propulsión: CFD + experimentación; reducción ruido y vibración.
  • Sistemas Inteligentes: análisis SIL/HIL; diagnóstico y predicción fallos.
  • Edge Computing en Plataformas: despliegue y gestión datos sensores; análisis en tiempo real.
  • Mantenimiento Predictivo: algoritmos aprendizaje automático; optimización recursos.

  • Diagnóstico de sistemas: Análisis predictivo de fallos basado en sensores, computación perimetral y monitoreo de salud en motores navales.

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único: 10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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