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Diplomado en App↔Vehículo↔Cargador: Flujo y Telemetría de Uso

Sobre nuestro Diplomado en App↔Vehículo↔Cargador: Flujo y Telemetría de Uso

El Diplomado en App↔Vehículo↔Cargador: Flujo y Telemetría de Uso explora la arquitectura integral de sistemas de carga para vehículos eléctricos, abarcando el diseño y análisis de la interacción entre aplicaciones móviles (Apps), vehículos eléctricos (VE) y cargadores. Se centra en el desarrollo de sistemas de gestión de energía y datos, incluyendo el estudio de protocolos de comunicación, telemetría en tiempo real y la optimización del flujo de energía para una experiencia de usuario eficiente y segura. Incluye el análisis de sensores, interfaces de usuario y seguridad de datos.

El diplomado proporciona conocimientos prácticos sobre estándares de carga, protocolos de comunicación (como OCPP), y tecnologías emergentes como V2G (Vehicle-to-Grid) y V2L (Vehicle-to-Load). Se aborda la implementación de sistemas de gestión de carga inteligentes, la simulación de escenarios de uso y el análisis de datos para la toma de decisiones. La formación está orientada a ingenieros, desarrolladores y profesionales interesados en la movilidad eléctrica y la gestión eficiente de recursos energéticos.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): aplicaciones móviles, vehículos eléctricos, cargadores, telemetría, flujo de energía, protocolos de comunicación, V2G, V2L, gestión de carga, movilidad eléctrica.

Diplomado en App↔Vehículo↔Cargador: Flujo y Telemetría de Uso
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 08-04-2026
  • Fecha de inicio: 19-05-2026
  • Plazas disponibles: 5

875 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio del Flujo y Telemetría en Apps, Vehículos y Cargadores: Un Diplomado Integral

  • Comprender la arquitectura y el diseño de sistemas de flujo de datos en aplicaciones, vehículos y cargadores.
  • Adquirir conocimientos sobre las tecnologías de telemetría y su implementación en la recopilación y transmisión de datos.
  • Aprender a analizar y gestionar el flujo de información en tiempo real, identificando cuellos de botella y optimizando el rendimiento.
  • Estudiar las diferentes fuentes de datos en aplicaciones, vehículos y cargadores, incluyendo sensores, sistemas de control y dispositivos de comunicación.
  • Desarrollar habilidades en la interpretación y visualización de datos de telemetría para la toma de decisiones informadas.
  • Explorar las implicaciones de seguridad y privacidad relacionadas con la recopilación y el uso de datos de telemetría.
  • Familiarizarse con las herramientas y plataformas utilizadas para el análisis de datos, como software de visualización, bases de datos y sistemas de gestión de datos.
  • Comprender los fundamentos de la comunicación inalámbrica y las redes de sensores utilizadas en la transmisión de datos de telemetría.
  • Aprender a aplicar los principios de la ingeniería de datos y el aprendizaje automático para el análisis predictivo y la detección de anomalías.
  • Estudiar casos de uso reales en aplicaciones, vehículos y cargadores, y analizar cómo se utilizan los datos de telemetría para mejorar la eficiencia, la seguridad y la experiencia del usuario.

2. Análisis Profundo del Flujo de Datos y Telemetría en Sistemas App-Vehículo-Cargador: Un Estudio Avanzado

  • Identificar y comprender los fundamentos del flujo de datos y la telemetría dentro del ecosistema App-Vehículo-Cargador.
  • Evaluar las arquitecturas de datos empleadas en la comunicación entre aplicaciones móviles, vehículos eléctricos y estaciones de carga.
  • Estudiar los protocolos de comunicación (ej. OCPP, MQTT) y las estructuras de datos utilizadas para el intercambio de información.
  • Analizar los tipos de datos críticos: estado de la batería, datos de carga, telemetría del vehículo y datos del usuario.
  • Desarrollar habilidades para la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos de telemetría.
  • Aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías en el flujo de datos.
  • Utilizar herramientas de visualización de datos para representar la información de manera clara y efectiva.
  • Implementar estrategias de seguridad para proteger la integridad y la confidencialidad de los datos transmitidos.
  • Investigar los desafíos relacionados con la latencia, el ancho de banda y la confiabilidad en la transmisión de datos.
  • Aprender sobre las soluciones para optimizar el rendimiento de la comunicación y la gestión de datos en tiempo real.
  • Estudiar el impacto de los datos en la optimización de la carga, el mantenimiento predictivo y la mejora de la experiencia del usuario.
  • Explorar el uso de la telemetría para el desarrollo de modelos predictivos y la toma de decisiones basada en datos.
  • Analizar estudios de caso sobre la aplicación de la telemetría en diferentes contextos de vehículos eléctricos y carga.
  • Comprender las regulaciones y estándares relevantes para la gestión de datos y la privacidad en el sector de vehículos eléctricos.

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. Diseño y Optimización del Flujo de Datos y Telemetría en Ecosistemas App-Vehículo-Cargador

  • Arquitectura de la telemetría: comprenderás la estructura general de los sistemas de telemetría, desde los sensores en el vehículo y el cargador hasta las aplicaciones móviles y los servidores en la nube.
  • Fuentes de datos: aprenderás a identificar y categorizar las diferentes fuentes de datos generadas por el vehículo (sensores de motor, batería, velocidad, ubicación, etc.) y el cargador (estado de carga, voltaje, corriente, etc.).
  • Formatos de datos y protocolos: dominarás los formatos de datos comunes utilizados en telemetría (JSON, Protocol Buffers, etc.) y los protocolos de comunicación (MQTT, HTTP, etc.) para la transmisión eficiente de datos.
  • Diseño del flujo de datos: desarrollarás habilidades para diseñar el flujo de datos desde su origen hasta su destino, considerando la latencia, el ancho de banda y la confiabilidad.
  • Optimización del flujo de datos: adquirirás técnicas para optimizar el flujo de datos, incluyendo la compresión de datos, el filtrado y la agregación para reducir el consumo de recursos y mejorar el rendimiento.
  • Gestión de datos: aprenderás a gestionar y almacenar los datos de telemetría de manera eficiente, utilizando bases de datos adecuadas para el análisis y la consulta.
  • Análisis de datos en tiempo real: te familiarizarás con las herramientas y técnicas para analizar los datos de telemetría en tiempo real, detectando anomalías y patrones relevantes.
  • Seguridad de datos: comprenderás la importancia de la seguridad en la transmisión y el almacenamiento de datos de telemetría, y aprenderás a implementar medidas de protección.
  • Integración con la aplicación móvil: explorarás cómo integrar los datos de telemetría en la aplicación móvil para proporcionar información valiosa al usuario, como el estado del vehículo, el historial de carga y alertas.
  • Integración con el vehículo y el cargador: estudiarás cómo interactúa el sistema de telemetría con el vehículo y el cargador, incluyendo la adquisición de datos, el control y la retroalimentación.
  • Escalabilidad y tolerancia a fallos: aprenderás a diseñar sistemas de telemetría escalables y tolerantes a fallos para manejar grandes volúmenes de datos y asegurar la disponibilidad del sistema.
  • Caso de estudio: analizarás casos de estudio reales de sistemas de telemetría en vehículos eléctricos y sistemas de carga, identificando las mejores prácticas y los desafíos comunes.

5. Decodificación del Flujo y Telemetría: Aplicaciones, Vehículos Eléctricos y Estaciones de Carga

5. Decodificación del Flujo y Telemetría: Aplicaciones, Vehículos Eléctricos y Estaciones de Carga

  • Identificar y analizar los principios fundamentales de la telemetría en sistemas de vehículos eléctricos (VE) y estaciones de carga.
  • Describir las diferentes técnicas de decodificación de datos de telemetría, incluyendo formatos de datos, protocolos de comunicación y métodos de transmisión.
  • Evaluar la aplicación de la telemetría para el monitoreo y control de vehículos eléctricos, considerando parámetros críticos como el estado de la batería, la eficiencia del motor y la gestión térmica.
  • Analizar la implementación de sistemas de telemetría en estaciones de carga, incluyendo la monitorización del suministro de energía, la gestión de la carga y la comunicación con los vehículos.
  • Comprender los desafíos de la telemetría en entornos complejos, como la interferencia electromagnética, la seguridad de los datos y la confiabilidad de las comunicaciones.
  • Aplicar herramientas y software especializados para la decodificación, análisis y visualización de datos de telemetría en el contexto de VE y estaciones de carga.
  • Identificar y evaluar las regulaciones y estándares relevantes para la telemetría en vehículos eléctricos y estaciones de carga, incluyendo aspectos de seguridad, interoperabilidad y privacidad de datos.
  • Explorar las tendencias futuras en telemetría para VE y estaciones de carga, como la integración con la infraestructura inteligente, el análisis predictivo y la comunicación vehículo-a-todo (V2X).
  • Analizar casos de estudio de la aplicación de la telemetría en el diseño, desarrollo y operación de vehículos eléctricos y estaciones de carga.
  • Desarrollar habilidades prácticas en la configuración, prueba y resolución de problemas de sistemas de telemetría en entornos simulados y reales.

6. **Optimización del Flujo de Datos y Telemetría en el Ecosistema App-Vehículo-Cargador: Análisis y Aplicación**

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 App↔Vehículo↔Cargador: Flujo y Telemetría de Uso

  • 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.

1.1 Definición de Flujo de Datos y Telemetría
1.2 Importancia del Flujo y Telemetría en el Ecosistema App-Vehículo-Cargador
1.3 Componentes Clave del Flujo de Datos: Origen, Transporte, Destino
1.4 Tipos de Datos de Telemetría: Sensores, Métricas, Eventos
1.5 Arquitecturas Comunes para el Flujo de Datos
1.6 Protocolos de Comunicación: MQTT, HTTP, WebSocket
1.7 Introducción a las Apps, Vehículos Eléctricos y Cargadores
1.8 El Papel de la Telemetría en el Monitoreo y Control
1.9 Beneficios de una Implementación Eficiente del Flujo y Telemetría
1.10 Desafíos Comunes y Consideraciones Iniciales

2.2 Introducción a la Telemetría: Conceptos Clave
2.2 Arquitectura del Ecosistema App-Vehículo-Cargador
2.3 Tipos de Datos de Telemetría: Recopilación y Utilidad
2.4 Protocolos de Comunicación: Fundamentos
2.5 Seguridad en la Transmisión de Datos: Cifrado y Autenticación
2.6 El Papel del App en la Telemetría: Interfaz y Funcionalidades
2.7 El Papel del Vehículo en la Telemetría: Sensores y Datos Críticos
2.8 El Papel del Cargador en la Telemetría: Monitoreo y Control
2.9 Análisis de Datos Inicial: Herramientas y Métodos
2.20 Marco Regulatorio y Estándares de la Industria

3.3 Definición y conceptos clave de flujo de datos y telemetría
3.2 Arquitectura general de sistemas App-Vehículo-Cargador
3.3 Importancia del flujo de datos y telemetría en la experiencia del usuario
3.4 Tipos de datos de telemetría: métricas, eventos, logs
3.5 Protocolos de comunicación y estándares relevantes
3.6 Herramientas y tecnologías para la captura y transmisión de datos
3.7 Introducción a la seguridad y privacidad de los datos
3.8 Casos de uso iniciales y ejemplos prácticos
3.9 Marco legal y regulatorio básico
3.30 Consideraciones iniciales para el diseño de sistemas

4.4 Arquitectura de datos: diseño de flujo en la app, vehículo y cargador
4.2 Protocolos de comunicación: análisis y selección para telemetría
4.3 Modelado de datos: estructuras eficientes para el flujo de información
4.4 Optimización de la transmisión: compresión y eficiencia en la transferencia
4.5 Diseño de interfaces: visualización y usabilidad de la telemetría
4.6 Seguridad del flujo de datos: encriptación y protección contra amenazas
4.7 Análisis de rendimiento: métricas y KPIs para el flujo y telemetría
4.8 Escalabilidad: diseño para el crecimiento del ecosistema
4.9 Herramientas y tecnologías: selección de plataformas y software
4.40 Casos prácticos: optimización del flujo en escenarios reales

5.5 Fundamentos del Flujo de Datos y Telemetría
5.5 Arquitectura de Sistemas App-Vehículo-Cargador
5.3 Protocolos de Comunicación y Estándares
5.4 Captura y Recolección de Datos
5.5 Análisis de Datos en Tiempo Real y Post-Procesamiento
5.6 Visualización y Reporting de Datos
5.7 Seguridad y Privacidad de Datos
5.8 Optimización del Ancho de Banda y Latencia
5.9 Herramientas de Monitoreo y Diagnóstico
5.50 Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas

6.6 Introducción al análisis del flujo de datos y la telemetría en el ecosistema App-Vehículo-Cargador
6.2 Arquitectura y componentes clave del ecosistema: App, vehículo y cargador
6.3 Tipos de datos y métricas de telemetría: Identificación y clasificación
6.4 Protocolos y estándares de comunicación: Implementación y compatibilidad
6.5 Recopilación y procesamiento de datos: Estrategias y herramientas
6.6 Almacenamiento y gestión de datos: Bases de datos y plataformas
6.7 Análisis de datos: Técnicas y métodos de visualización
6.8 Aplicaciones prácticas del análisis de datos: Optimización y mejora
6.9 Casos de estudio: Ejemplos de análisis y aplicación en el mundo real
6.60 Consideraciones de seguridad y privacidad: Protección de datos

7.7 Introducción al Flujo de Datos: Componentes y Arquitectura
7.2 Fundamentos de la Telemetría: Principios y Protocolos
7.3 Análisis de Datos en Aplicaciones: Recopilación y Procesamiento
7.4 Decodificación del Flujo Vehicular: CAN Bus y Protocolos
7.7 Estaciones de Carga: Identificación y Análisis del Flujo de Carga
7.6 Seguridad en la Transmisión de Datos: Cifrado y Autenticación
7.7 Herramientas de Análisis: Software y Técnicas de Decodificación
7.8 Estudio de Casos: Análisis del Flujo en Entornos Reales
7.9 Optimización del Flujo: Estrategias y Mejores Prácticas
7.70 Desafíos Futuros: Tendencias en Flujo y Telemetría

8.8 Arquitectura del Flujo App ↔ Vehículo ↔ Cargador: Introducción y Componentes
8.8 Diseño de la Interfaz de Usuario (UI) y Experiencia de Usuario (UX) en la App
8.3 Protocolos de Comunicación y Estándares para la Telemetría
8.4 Seguridad y Cifrado de Datos en la Comunicación App-Vehículo-Cargador
8.5 Gestión de Datos y Almacenamiento en el Ecosistema
8.6 Análisis de Datos y Visualización de la Telemetría
8.7 Integración con Sistemas de Gestión de Carga y Vehículos
8.8 Monitoreo en Tiempo Real y Control Remoto
8.8 Escalabilidad y Adaptabilidad de la Arquitectura
8.80 Casos de Estudio: Análisis de Arquitecturas Exitosas

  • 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

  • Análisis y Optimización del Flujo de Datos App-Vehículo-Cargador: Diseño e implementación de un sistema de telemetría eficiente, incluyendo análisis de rendimiento, seguridad y escalabilidad.

  • Análisis y Optimización del Flujo de Datos App-Vehículo-Cargador: Diseño e implementación de un sistema de telemetría eficiente, incluyendo análisis de rendimiento, seguridad y escalabilidad.

  • Flujo de Datos y Telemetría App-Vehículo-Cargador: Diseño de sistema optimizado, análisis de datos en tiempo real, seguridad y escalabilidad.

  • Análisis de Flujo de Datos: Diseño de dashboard de telemetría para monitoreo en tiempo real de datos de apps, vehículos y cargadores.
  • Optimización de la Comunicación: Protocolos de comunicación eficientes para minimizar la latencia y el consumo de ancho de banda entre app, vehículo y cargador.
  • Seguridad de Datos: Implementación de medidas de seguridad para proteger la integridad y privacidad de los datos de telemetría.
  • Modelado y Simulación: Simulación del flujo de datos en diferentes escenarios de uso para predecir el rendimiento.

  • Proyecto 6: Optimización del flujo de datos y telemetría.
  • Proyecto 7: Análisis profundo del flujo de uso y telemetría.
  • Proyecto 8: Dominio del flujo y la telemetría en la dinámica App↔Vehículo↔Cargador.

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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