El Curso de Machine Learning en Predicción de Fallos se enfoca en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para predecir y prevenir fallos en sistemas y equipos. Se exploran técnicas como análisis de datos, modelado predictivo y detección de anomalías, utilizando datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y tendencias. El curso aborda la implementación de modelos en plataformas de IoT y industria 4.0, crucial para optimizar el mantenimiento predictivo y reducir costos operativos.
Se proporciona experiencia práctica en el uso de bibliotecas de Python y herramientas especializadas para el desarrollo de modelos, la validación y el despliegue. El curso prepara a profesionales para roles como científicos de datos, ingenieros de mantenimiento predictivo y analistas de fallos, impulsando la eficiencia y confiabilidad en sectores como la manufactura, la energía y el transporte.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): machine learning, predicción de fallos, análisis de datos, aprendizaje automático, mantenimiento predictivo, detección de anomalías, IoT, industria 4.0, modelos predictivos.
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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.
5. Implementación de Machine Learning para la Detección de Fallos en la Flota Naval
6. Predicción de Fallos en Maquinaria Naval con Machine Learning
Requisitos recomendados: Se sugiere una sólida base en aerodinámica, sistemas de control y estructuras aeronáuticas. Se requiere un nivel de dominio del idioma español o inglés equivalente a B2+ o C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para facilitar la nivelación de conocimientos en caso necesario.
1.1 Fundamentos del Machine Learning y su Aplicación en la Industria Naval
1.2 Introducción a los Datos en Sistemas Navales: Tipos y Fuentes
1.3 Exploración de Algoritmos de Machine Learning Relevantes para el Mantenimiento Naval
1.4 Preprocesamiento y Limpieza de Datos para el Análisis Predictivo
1.5 Evaluación de Modelos: Métricas y Técnicas de Validación
1.6 Introducción a las Herramientas y Plataformas para el Machine Learning Naval
1.7 Estudio de Casos: Aplicaciones Iniciales de Machine Learning en la Industria Naval
1.8 Consideraciones Éticas y de Seguridad en el Uso del Machine Learning Naval
1.9 Introducción al Mantenimiento Predictivo y sus Beneficios
1.10 Visión General del Curso y Próximos Módulos
2. 2 Introducción a la Optimización del Mantenimiento Naval Predictivo
3. 2 Fundamentos de Machine Learning para el Mantenimiento Naval
4. 3 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis Predictivo
5. 4 Modelado de Fallos en Sistemas Navales con Machine Learning
6. 5 Implementación de Algoritmos de Machine Learning para la Predicción de Fallos
7. 6 Análisis de Datos Históricos de Mantenimiento
8. 7 Desarrollo de Modelos Predictivos para Diferentes Componentes Navales
9. 8 Validación y Evaluación de Modelos Predictivos
20. 9 Integración de la Predicción de Fallos en la Planificación del Mantenimiento
22. 20 Optimización de Costos y Recursos a través del Mantenimiento Predictivo
3.3 Introducción a las Estrategias de Predicción de Fallos en Buques
3.2 Recopilación y Preprocesamiento de Datos Navales
3.3 Selección y Entrenamiento de Modelos de Machine Learning
3.4 Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
3.5 Implementación de Sistemas de Predicción de Fallos
3.6 Monitoreo y Actualización de Modelos
3.7 Estrategias de Mantenimiento Basadas en la Predicción
3.8 Integración con Sistemas de Gestión Naval
3.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en Buques
3.30 Análisis de Riesgos y Beneficios de la Predicción de Fallos
4.4 Recopilación y preparación de datos de fallos navales
4.2 Selección y entrenamiento de modelos de Machine Learning para el análisis de fallos
4.3 Técnicas de clasificación y regresión para la predicción de fallos
4.4 Identificación de patrones y anomalías en datos de fallos
4.5 Análisis de causa raíz de fallos con Machine Learning
4.6 Visualización y reporte de resultados del análisis de fallos
4.7 Validación y evaluación de la precisión de los modelos
4.8 Implementación de sistemas de alerta temprana basados en Machine Learning
4.9 Optimización del mantenimiento predictivo basado en el análisis de fallos
4.40 Casos de estudio: Aplicaciones prácticas en componentes navales
5.5 Introducción a la Detección de Fallos en la Flota Naval con Machine Learning
5.5 Recolección y Preparación de Datos para el Análisis de Fallos Navales
5.3 Modelado de Machine Learning para la Predicción de Fallos
5.4 Implementación de Modelos de Machine Learning en Sistemas Navales
5.5 Validación y Evaluación de Modelos de Detección de Fallos
5.6 Detección de Fallos en Sistemas de Propulsión Naval
5.7 Detección de Fallos en Equipos de Navegación y Comunicación
5.8 Detección de Fallos en Sistemas de Armamento
5.9 Análisis de Resultados y Toma de Decisiones Basada en Machine Learning
5.50 Futuro de la Detección de Fallos Navales con Machine Learning
6.6 Introducción al Machine Learning en Maquinaria Naval: Conceptos y Aplicaciones
6.2 Recolección y Preparación de Datos: Fuentes y Limpieza de Datos de Maquinaria Naval
6.3 Selección de Modelos de Machine Learning para la Predicción de Fallos
6.4 Entrenamiento y Validación de Modelos: Metodologías y Evaluación del Rendimiento
6.5 Predicción de Fallos en Motores Diésel y Sistemas de Propulsión
6.6 Predicción de Fallos en Sistemas Eléctricos y Electrónicos a Bordo
6.7 Predicción de Fallos en Bombas, Compresores y Equipos Auxiliares
6.8 Análisis de Causas Raíz de Fallos Utilizando Machine Learning
6.9 Implementación de Sistemas de Predicción de Fallos en Entornos Navales
6.60 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Beneficios del Machine Learning en la Industria 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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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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