El Curso de Predictive Maintenance en Material Rodante se enfoca en la aplicación de técnicas avanzadas para la monitorización y diagnóstico de fallas en vehículos ferroviarios. Se integran herramientas de análisis de vibraciones, termografía, y análisis de aceites para la detección temprana de problemas en componentes críticos como motores, rodamientos y sistemas de frenado. El curso proporciona conocimientos en sensores, adquisición de datos y modelado predictivo, mejorando la fiabilidad y reduciendo los costos de mantenimiento.
El programa incluye experiencia práctica en el manejo de equipos de diagnóstico y el análisis de datos para la elaboración de planes de mantenimiento predictivo. Se aborda la normativa vigente y las mejores prácticas para la implementación de estrategias de predictive maintenance, formando profesionales capaces de optimizar el rendimiento y la vida útil del material rodante. Los participantes aprenderán a identificar y solucionar fallas antes de que provoquen paradas no programadas.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): mantenimiento predictivo, material rodante, análisis de vibraciones, termografía, análisis de aceites, detección de fallas, diagnóstico, sensores, mantenimiento ferroviario.
649 €
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. Dominio de la Predicción de Averías en Componentes Ferroviarios: Un Curso Integral
5. Predicción de Mantenimiento en Flotas Ferroviarias: Técnicas Avanzadas
6. Predicción del Desgaste y Falla en Componentes del Material Rodante
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de mecánica, electricidad, y sistemas de material rodante; Comprensión de conceptos de análisis de datos.
1.1 Importancia del análisis predictivo en el sector ferroviario.
1.2 Beneficios de la predicción de fallos en la gestión del material rodante.
1.3 Definición de conceptos clave: análisis predictivo, mantenimiento predictivo, y fiabilidad.
1.4 Tipos de fallos comunes en el material rodante y su impacto.
1.5 El ciclo de vida del material rodante y la importancia de la predicción.
1.6 Introducción a las tecnologías y herramientas utilizadas en el análisis predictivo.
1.7 Recopilación y análisis de datos: fuentes de información.
1.8 Fundamentos de las series temporales y su aplicación en la predicción.
1.9 Estándares y regulaciones relevantes en el análisis predictivo ferroviario.
1.10 Casos de estudio: ejemplos de éxito en la aplicación del análisis predictivo.
2.2 Introducción a la Predicción de Fallos en Material Rodante
2.2 Tipos de Fallos: Mecánicos, Eléctricos y Electrónicos
2.3 Modelos de Fallo: Weibull, Exponencial, etc.
2.4 Datos Históricos: Recopilación y Análisis
2.5 Sensores y Sistemas de Monitorización
2.6 Algoritmos de Predicción: Machine Learning y AI
2.7 Indicadores de Rendimiento Clave (KPIs)
2.8 Análisis de Causa Raíz (ACR)
2.9 Estrategias de Mantenimiento Predictivo
2.20 Implementación y Desafíos
3.3 Introducción a la Predicción de Fallos en el Material Rodante
3.2 Fundamentos de la Monitorización Predictiva en Componentes Ferroviarios
3.3 Técnicas de Análisis de Datos para la Predicción de Fallos
3.4 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos en el Material Rodante
3.5 Modelado de Fallos y Análisis de Tendencias
3.6 Algoritmos de Predicción de Fallos: Machine Learning y IA
3.7 Predicción del Desgaste en Componentes Críticos
3.8 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en la Predicción de Fallos
3.9 Implementación de un Programa de Predicción de Fallos
3.30 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Resultados
4.4 Fundamentos de la Predicción de Averías en Componentes Ferroviarios
4.2 Análisis de Datos y Señales para la Predicción de Fallos
4.3 Sensores y Tecnologías de Monitorización en Material Rodante
4.4 Modelado Predictivo y Algoritmos de Machine Learning
4.5 Aplicaciones de la Predicción de Fallos en Sistemas Ferroviarios
4.6 Estrategias de Mantenimiento Predictivo
4.7 Integración de la Predicción en la Gestión de Flotas
4.8 Estudio de Casos: Predicción de Fallos en Diferentes Componentes
4.9 Herramientas y Software para la Predicción de Fallos
4.40 Implementación y Evaluación de Programas de Predicción de Fallos
5.5 Introducción a la Monitorización Predictiva en Ferrocarriles: Conceptos y Beneficios
5.5 Sensores y Tecnologías de Adquisición de Datos para Material Rodante
5.3 Análisis de Datos: Técnicas de Procesamiento y Limpieza
5.4 Modelado Predictivo: Algoritmos y Métodos de Aprendizaje Automático
5.5 Predicción de Fallos en Componentes Clave: Motores, Frenos, Ruedas
5.6 Implementación de Sistemas de Monitorización: Hardware y Software
5.7 Integración de Datos y Sistemas: Plataformas y Arquitecturas
5.8 Mantenimiento Predictivo: Estrategias y Planes de Acción
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados Obtenidos
5.50 El Futuro de la Monitorización Predictiva en el Sector Ferroviario
6.6 Modelado del desgaste de componentes ferroviarios
6.2 Análisis de datos de desgaste: técnicas y herramientas
6.3 Predicción del desgaste en ruedas y rieles
6.4 Predicción del desgaste en sistemas de frenado
6.5 Predicción del desgaste en elementos de suspensión
6.6 Influencia de factores ambientales y operativos en el desgaste
6.7 Estrategias de mitigación del desgaste y prolongación de la vida útil
6.8 Diseño para la durabilidad y la reducción del desgaste
6.9 Integración de la predicción del desgaste en el plan de mantenimiento
6.60 Casos prácticos y estudios de caso sobre la predicción del desgaste
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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