El Curso de Mantenimiento Predictivo en Obras Subterráneas se centra en la aplicación de tecnologías avanzadas para el diagnóstico y monitoreo del estado de túneles, minas y otras infraestructuras subterráneas. Aborda el uso de análisis de vibraciones, termografía infrarroja, ultrasonido y otras técnicas de inspección no destructiva (NDT) para detectar fallas potenciales y prevenir colapsos. Se busca optimizar la gestión de activos y la seguridad en operaciones subterráneas, utilizando herramientas de predicción de fallas y estrategias de mantenimiento basado en la condición.
El curso proporciona conocimientos prácticos en la interpretación de datos, la planificación de mantenimiento y la implementación de sistemas de monitoreo continuo. Se enfoca en la aplicación de normativas y estándares internacionales relevantes para la seguridad geotécnica y estructural en obras subterráneas. Los participantes aprenderán a identificar riesgos, evaluar la vida útil de los activos y a tomar decisiones informadas para la reducción de costos y la mejora de la eficiencia.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): mantenimiento predictivo, obras subterráneas, diagnóstico de fallas, análisis de vibraciones, termografía infrarroja, inspección no destructiva, seguridad geotécnica, monitoreo continuo, gestión de activos.
480 €
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. Análisis Predictivo del Comportamiento de Rotores en Obras Subterráneas
5. Análisis Predictivo y Optimización del Desempeño de Rotores en Entornos Subterráneos
Módulo 1 — Diagnóstico y Gestión del Mantenimiento Predictivo
1.1 Introducción al Mantenimiento Predictivo en Túneles y Obras Subterráneas
1.2 Técnicas de Diagnóstico Avanzado: Vibraciones, Ultrasonido, Termografía
1.3 Análisis de Fallos en Componentes Críticos: Rotores, Sistemas de Ventilación
1.4 Gestión de Datos y Tendencias: Software de Monitoreo, Big Data
1.5 Planificación y Programación del Mantenimiento Predictivo
1.6 Implementación de Sensores y Sistemas de Monitoreo Remoto
1.7 Análisis de Riesgos y Priorización de Activos
1.8 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales en Obras Subterráneas
1.9 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) en el Mantenimiento
1.10 Auditoría y Mejora Continua del Programa de Mantenimiento
2.2 Fundamentos del Mantenimiento Predictivo en Obras Subterráneas
2.2 Técnicas Avanzadas de Diagnóstico en Entornos Subterráneos
2.3 Gestión Integral del Mantenimiento Predictivo
2.4 Análisis de Vibraciones y su Aplicación en Rotores
2.5 Termografía y su Uso en el Análisis de Rotores
2.6 Ultrasonido y sus Aplicaciones en Obras Subterráneas
2.7 Análisis de Aceite y su Importancia en la Predicción de Fallos
2.8 Sensores y Monitoreo Remoto en Ambientes Subterráneos
2.9 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en Datos
2.20 Casos de Estudio: Aplicación Práctica en Túneles y Obras Subterráneas
3.3 Introducción al Análisis de Rotores en Ambientes Subterráneos
3.2 Métodos de Evaluación del Desempeño de Rotores
3.3 Análisis de Datos y Parámetros Críticos
3.4 Técnicas de Modelado de Rotores
3.5 Simulación de Flujo en Entornos Subterráneos
3.6 Evaluación de la Eficiencia Energética de Rotores
3.7 Impacto Ambiental y Sostenibilidad de Rotores
3.8 Estudios de Caso: Análisis de Rotores en Obras Subterráneas
3.9 Identificación y Mitigación de Fallos en Rotores
3.30 Mejora del Desempeño y Optimización de Rotores
4.4 Introducción al Análisis Predictivo de Fallos en Rotores
4.2 Fundamentos de la Mecánica de Rotores y sus Implicaciones Subterráneas
4.3 Técnicas de Diagnóstico Avanzado: Vibraciones, Termografía y Ultrasonido
4.4 Modelado de Fallos: Identificación de Modos de Falla y Simulación
4.5 Análisis de Datos: Recopilación, Procesamiento e Interpretación de Datos
4.6 Sensores y Sistemas de Monitoreo Remoto en Entornos Subterráneos
4.7 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en la Condición
4.8 Optimización del Rendimiento de Rotores: Metodologías de Mejora Continua
4.9 Estudio de Casos: Predicción de Fallos en Obras Subterráneas Reales
4.40 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones en el Mantenimiento de Rotores
5.5 Introducción a los rotores en entornos subterráneos: tipos y aplicaciones.
5.5 Normativa y estándares relevantes para rotores en obras subterráneas.
5.3 Seguridad y riesgos asociados a la operación de rotores.
5.4 Diseño y componentes básicos de los rotores.
5.5 Materiales utilizados en la construcción de rotores y su resistencia.
5.6 Principios de funcionamiento y mecanismos de fallo comunes.
5.7 Consideraciones geotécnicas y ambientales en el diseño de rotores.
5.8 Análisis de casos prácticos y ejemplos de aplicación.
5.5 Modelado y simulación de rotores: herramientas y técnicas.
5.5 Optimización de la eficiencia energética de los rotores.
5.3 Diseño y configuración de rotores para diferentes entornos subterráneos.
5.4 Análisis de fluidodinámica computacional (CFD) en rotores.
5.5 Evaluación del impacto de la geometría en el rendimiento del rotor.
5.6 Optimización del ruido y las vibraciones generadas por los rotores.
5.7 Simulación de fallos y análisis de sensibilidad.
5.8 Estudios de caso y ejemplos de optimización.
3.5 Métodos de evaluación del desempeño de rotores.
3.5 Medición y análisis de datos de operación de rotores.
3.3 Análisis de la eficiencia energética y del rendimiento mecánico.
3.4 Evaluación de la vida útil y el deterioro de los rotores.
3.5 Técnicas de monitoreo de vibraciones y análisis de espectros.
3.6 Pruebas no destructivas (NDT) aplicadas a rotores.
3.7 Análisis de fallos y evaluación de la causa raíz.
3.8 Informes de evaluación y recomendaciones de mejora.
4.5 Introducción al análisis predictivo y su aplicación en rotores.
4.5 Recopilación y análisis de datos para la predicción del comportamiento.
4.3 Modelado de series temporales y predicción de fallos.
4.4 Uso de sensores y sistemas de monitoreo en tiempo real.
4.5 Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción.
4.6 Evaluación de riesgos y planificación del mantenimiento predictivo.
4.7 Implementación de estrategias de mantenimiento basadas en la condición.
4.8 Estudios de caso y ejemplos de análisis predictivo.
5.5 Métodos de predicción de fallos en rotores.
5.5 Análisis de modos de fallo y sus efectos (FMEA).
5.3 Optimización del diseño de rotores para reducir fallos.
5.4 Estrategias de mantenimiento predictivo y proactivo.
5.5 Uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la optimización.
5.6 Optimización del rendimiento energético y mecánico.
5.7 Planificación y gestión de la vida útil de los rotores.
5.8 Estudios de caso y ejemplos de predicción y optimización.
6.5 Técnicas para la predicción de fallos en rotores.
6.5 Análisis de modos de fallo y su impacto en el rendimiento.
6.3 Optimización del rendimiento basada en el análisis de fallos.
6.4 Diseño para la durabilidad y la fiabilidad de los rotores.
6.5 Implementación de sistemas de monitoreo y detección temprana de fallos.
6.6 Estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo.
6.7 Análisis de costos y beneficios de las estrategias de optimización.
6.8 Estudios de caso y ejemplos prácticos.
7.5 Modelado de rotores en infraestructuras subterráneas.
7.5 Análisis de elementos finitos (FEA) aplicado a rotores.
7.3 Análisis de vibraciones y resonancias.
7.4 Optimización del diseño para mejorar el rendimiento.
7.5 Modelado de fluidos y análisis CFD.
7.6 Evaluación del impacto ambiental y la sostenibilidad.
7.7 Análisis de riesgos y mitigación de fallos.
7.8 Estudios de caso y ejemplos de modelado y análisis.
8.5 Análisis de fallos y causas raíz en rotores.
8.5 Modelado de la fatiga y el desgaste de los rotores.
8.3 Optimización del diseño y los materiales.
8.4 Diseño para la facilidad de mantenimiento y la accesibilidad.
8.5 Optimización del rendimiento y la eficiencia energética.
8.6 Evaluación del ciclo de vida y la sostenibilidad.
8.7 Implementación de un sistema de gestión de la integridad.
8.8 Estudios de caso y ejemplos prácticos.
6.6 Introducción a los sistemas de rotores en entornos subterráneos
6.2 Tipos de fallos comunes en rotores subterráneos
6.3 Métodos de diagnóstico predictivo en rotores: vibraciones, análisis de aceite
6.4 Modelado y simulación del rendimiento de rotores
6.5 Optimización del diseño de rotores para la eficiencia
6.6 Estrategias de mantenimiento predictivo
6.7 Análisis de datos y tendencias de fallos
6.8 Evaluación del ciclo de vida y costos de rotores
6.9 Estudios de casos: fallos y soluciones en rotores subterráneos
6.60 Implementación de un programa de mantenimiento predictivo
Validación ambiental: plan DO-160/IEC (vibración, térmico, EMI/rayo) con medidas de mitigación.
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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