El Curso de Fiabilidad y Mantenimiento Predictivo en Eólica se centra en el análisis de la confiabilidad y la aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo para optimizar la operación de parques eólicos. El curso aborda el uso de sensores, análisis de vibraciones, termografía y otras metodologías para detectar fallas incipientes en palas, multiplicadoras y otros componentes clave. Se enfoca en la aplicación de estrategias de mantenimiento basadas en la condición (CBM) y en la optimización de la disponibilidad de los aerogeneradores, reduciendo los costes de operación y mantenimiento.
El curso proporciona conocimientos prácticos en la interpretación de datos de condición de maquinaria y en la aplicación de software especializado para el análisis predictivo. Los participantes aprenden a identificar patrones de fallo, a evaluar la criticidad de los componentes y a desarrollar planes de mantenimiento preventivo. La formación permite la aplicación de normativas específicas del sector eólico y el cumplimiento de estándares de seguridad, preparando a los profesionales para roles como técnicos de mantenimiento predictivo, analistas de confiabilidad y supervisores de parques eólicos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): mantenimiento predictivo, análisis de vibraciones, termografía, palas eólicas, multiplicadoras, confiabilidad eólica, CBM, disponibilidad aerogeneradores.
249 €
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.
Requisitos recomendados: conocimientos básicos de mecánica, electricidad y sistemas de control; capacidad de lectura y comprensión de documentación técnica en ES/EN.
1.1 Introducción al análisis predictivo en aerogeneradores
1.2 Fundamentos de la optimización del rendimiento
1.3 Datos y sensores clave en aerogeneradores
1.4 Modelado y simulación del rendimiento eólico
1.5 Técnicas de análisis predictivo: series temporales, machine learning
1.6 Aplicación de algoritmos predictivos en la optimización
1.7 Evaluación y validación de modelos predictivos
1.8 Implementación de estrategias de optimización basadas en predicciones
1.9 Casos prácticos de análisis predictivo en aerogeneradores
1.10 Futuro del análisis predictivo en la energía eólica
2. 2. Fiabilidad eólica: Conceptos y métricas clave
3. 2. Fuentes de datos para la evaluación de la fiabilidad eólica
4. 3. Análisis de datos y tendencias en fallos de aerogeneradores
5. 4. Técnicas de evaluación de la fiabilidad: Weibull y otras distribuciones
6. 5. Evaluación del impacto de las condiciones ambientales en la fiabilidad
7. 6. Diseño de ensayos de fiabilidad y simulación Monte Carlo
8. 7. Identificación de modos de fallo y análisis de causa raíz
9. 8. Implementación de estrategias de mejora de la fiabilidad
20. 9. Evaluación económica de las mejoras de fiabilidad
22. 20. Estudio de casos: Evaluación de la fiabilidad en parques eólicos reales
3.3 Identificación y clasificación de fallos comunes en aerogeneradores
3.2 Análisis de causa raíz (ACR) en fallos eólicos
3.3 Estrategias de mitigación para fallos de componentes críticos
3.4 Optimización del diseño para minimizar fallos
3.5 Implementación de planes de respuesta rápida ante fallos
3.6 Gestión de riesgos y análisis de la criticidad de los fallos
3.7 Técnicas de inspección y monitoreo para la detección temprana de fallos
3.8 Estrategias de mantenimiento preventivo y correctivo para la mitigación de fallos
3.9 Estudios de casos de mitigación de fallos en parques eólicos
3.30 Evaluación de la efectividad de las estrategias de mitigación
4.4 Introducción al Análisis Predictivo en Turbinas Eólicas
4.2 Fundamentos de la Fiabilidad en la Energía Eólica
4.3 Sensores y Técnicas de Monitoreo en Turbinas Eólicas
4.4 Modelado de Datos y Análisis Estadístico para el Análisis Predictivo
4.5 Identificación y Caracterización de Fallos Comunes en Turbinas Eólicas
4.6 Técnicas de Diagnóstico de Fallos Basadas en Datos
4.7 Estrategias de Optimización del Rendimiento mediante Análisis Predictivo
4.8 Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
4.9 Estudios de Caso: Aplicación del Análisis Predictivo en Parques Eólicos
4.40 El Futuro del Análisis Predictivo en la Energía Eólica
5.5 Introducción al Mantenimiento Predictivo Eólico: Principios y Beneficios
5.5 Técnicas de Inspección y Monitoreo en Aerogeneradores
5.3 Análisis de Vibraciones en Componentes Eólicos
5.4 Termografía Infrarroja: Detección de Anomalías Térmicas
5.5 Análisis de Aceite: Evaluación del Estado de Lubricantes y Componentes
5.6 Monitoreo Remoto y Sistemas SCADA en Parques Eólicos
5.7 Mantenimiento Centrado en la Fiabilidad (RCM) en Aerogeneradores
5.8 Análisis de Datos y Tendencias para la Predicción de Fallos
5.9 Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
5.50 Casos de Estudio: Aplicaciones y Resultados del Mantenimiento Predictivo
6.6 Introducción al análisis de integridad estructural en aerogeneradores
6.2 Fundamentos del mantenimiento predictivo en estructuras eólicas
6.3 Técnicas de inspección no destructivas (END) avanzadas
6.4 Análisis de vibraciones en aerogeneradores
6.5 Termografía aplicada a la detección de fallos estructurales
6.6 Análisis de aceite y lubricación para la integridad estructural
6.7 Monitoreo remoto y sistemas de gestión de datos
6.8 Modelado de elementos finitos (FEA) para la evaluación estructural
6.9 Estrategias de optimización del mantenimiento predictivo
6.60 Estudios de caso: aplicación práctica y resultados
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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