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Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

Sobre nuestro Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

El Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo se centra en la creación y gestión de tuberías de datos para el análisis avanzado de vehículos eléctricos (EV) y la implementación de mantenimiento predictivo. Cubre la recopilación, procesamiento y análisis de datos provenientes de flotas EV, incluyendo información de sensores vehiculares y datos de rendimiento. Se enfoca en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (ML) para predecir fallos, optimizar el mantenimiento y mejorar la eficiencia operativa.

El programa ofrece experiencia práctica en el diseño de arquitecturas de datos, el uso de herramientas de big data y la implementación de modelos predictivos. Los estudiantes aprenderán a integrar datos de diversas fuentes, incluyendo datos de carga, telemetría vehicular y datos de mantenimiento, con el fin de optimizar la gestión de flotas EV y minimizar los tiempos de inactividad. Se busca un conocimiento profundo en plataformas cloud y tecnologías de visualización de datos para la toma de decisiones.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): data pipelines, flotas EV, mantenimiento predictivo, sensores vehiculares, aprendizaje automático, arquitecturas de datos, big data, modelos predictivos, telemetría vehicular, visualización de datos.

Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 08-05-2026
  • Fecha de inicio: 18-06-2026
  • Plazas disponibles: 2

875 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Diseño y optimización de Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo Naval

  • Dominar el diseño de arquitecturas de Data Pipelines robustas y escalables, adaptadas a las necesidades específicas de las flotas de vehículos eléctricos (EV) y el mantenimiento predictivo en el entorno naval.
  • Aprender a recolectar, procesar y transformar datos de diversas fuentes (sensores, sistemas de gestión, etc.) para obtener información valiosa sobre el rendimiento y la condición de los vehículos y equipos.
  • Aplicar técnicas de optimización para mejorar la eficiencia de los Data Pipelines, reduciendo la latencia y los costos de procesamiento.
  • Explorar el uso de herramientas y tecnologías de vanguardia en el procesamiento de datos a gran escala, como Apache Spark y Kafka.
  • Desarrollar modelos de mantenimiento predictivo basados en datos, utilizando técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para anticipar fallos y optimizar los planes de mantenimiento.
  • Integrar los resultados del análisis de datos en los sistemas de gestión de mantenimiento (CMMS) para una toma de decisiones más informada.
  • Analizar y comprender los desafíos específicos del entorno naval en relación con la gestión de datos y el mantenimiento predictivo, incluyendo la seguridad de los datos y la ciberseguridad.
  • Estudiar las regulaciones y normativas relevantes en el ámbito naval y su impacto en el diseño y la implementación de Data Pipelines y estrategias de mantenimiento predictivo.

2. Implementación de Data Pipelines Avanzadas para Flotas Eléctricas y Mantenimiento Predictivo Naval

Aquí tienes el contenido sobre lo que aprenderás, enfocado en SEO y optimizado para la frase clave:

  • Dominarás la arquitectura de data pipelines robustas, diseñadas específicamente para el flujo de datos complejo de flotas eléctricas navales. Aprenderás a construir pipelines que ingieren, procesan y transforman datos en tiempo real desde múltiples fuentes, incluyendo sensores de energía, sistemas de propulsión y redes de carga.
  • Profundizarás en la aplicación de técnicas avanzadas de mantenimiento predictivo. Esto incluye el análisis de datos históricos y en tiempo real para predecir fallos en componentes críticos de las flotas eléctricas, tales como baterías, motores y sistemas de gestión de energía.
  • Aprenderás a utilizar herramientas de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA) para desarrollar modelos predictivos precisos. Esto te permitirá anticipar necesidades de mantenimiento, optimizar la disponibilidad de la flota y reducir costes operativos.
  • Te especializarás en el diseño e implementación de sistemas de monitorización de la salud de las flotas, integrando datos de sensores, registros de eventos y análisis de rendimiento.
  • Comprenderás el diseño e implementación de medidas de seguridad para proteger los datos sensibles de la flota eléctrica. Esto incluye encriptación, control de acceso y cumplimiento de regulaciones de ciberseguridad.
  • Adquirirás conocimientos sobre la optimización del rendimiento de las data pipelines en entornos de alta disponibilidad, asegurando la escalabilidad y la fiabilidad de tus sistemas.
  • Aplicarás tus conocimientos en casos de estudio prácticos, trabajando con escenarios reales de flotas eléctricas navales y simulando desafíos de mantenimiento predictivo.
  • Aprenderás a visualizar y comunicar los resultados del análisis de datos de manera efectiva, utilizando dashboards y reportes para facilitar la toma de decisiones informadas.

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. Análisis de Datos y Estrategias de Mantenimiento Predictivo para Flotas Navales EV

4. Análisis de Datos y Estrategias de Mantenimiento Predictivo para Flotas Navales EV

  • Estudiar el comportamiento de sistemas estructurales complejos en entornos navales.
  • Dominar el análisis de vibraciones y resonancias, crucial para la integridad de la flota.
  • Aplicar técnicas avanzadas de análisis de fallos para identificar y prevenir problemas.
  • Profundizar en las metodologías de mantenimiento predictivo basadas en datos.
  • Evaluar y optimizar el rendimiento de los equipos y sistemas a bordo.
  • Analizar acoplos flap–lag–torsion, whirl flutter y fatiga.
  • Dimensionar laminados en compósitos, uniones y bonded joints con FE.
  • Implementar damage tolerance y NDT (UT/RT/termografía).
  • Utilizar herramientas de simulación para predecir fallos y optimizar el mantenimiento.
  • Crear modelos predictivos para la gestión eficiente de activos navales.
  • Integrar el análisis de datos con estrategias de mantenimiento proactivo.
  • Desarrollar habilidades en la interpretación de datos y la toma de decisiones.
  • Aprender sobre sensores y sistemas de monitorización en tiempo real.
  • Diseñar planes de mantenimiento basados en el análisis de datos.
  • Comprender las regulaciones y normativas del sector naval.

5. Desarrollo de Data Pipelines y Aplicación al Mantenimiento Predictivo de Flotas EV Navales

5. Desarrollo de Data Pipelines y Aplicación al Mantenimiento Predictivo de Flotas EV Navales

  • Construcción de Data Pipelines para la ingestión, procesamiento y almacenamiento de datos de flotas EV navales.
  • Implementación de técnicas de limpieza y transformación de datos (ETL) para la preparación de datos.
  • Diseño y aplicación de modelos de Machine Learning para el análisis predictivo del rendimiento de flotas.
  • Desarrollo de estrategias de mantenimiento predictivo basadas en datos, incluyendo la identificación de patrones y anomalías.
  • Optimización de la eficiencia operativa y reducción de costos asociados al mantenimiento de flotas.
  • Utilización de herramientas de visualización de datos para la interpretación de resultados y la toma de decisiones.
  • Integración de sistemas de monitoreo en tiempo real para la gestión proactiva de flotas EV navales.
  • Análisis de datos de sensores y telemetría para el diagnóstico de fallas y la predicción de averías.
  • Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de fallas.
  • Evaluación del ciclo de vida útil de los componentes de las flotas.

6. Implementación de Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo en Entornos Navales

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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

  • Ingenieros/as con título en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o campos relacionados.
  • Profesionales que trabajen en empresas OEM de aeronaves de rotor/eVTOL, Organizaciones de Mantenimiento y Reparación (MRO), empresas de consultoría o centros tecnológicos.
  • Expertos en áreas como Pruebas de Vuelo (Flight Test), certificación aeronáutica, aviónica, sistemas de control y dinámica de vuelo, que deseen profundizar sus conocimientos.
  • Funcionarios de organismos reguladores, autoridades aeronáuticas y perfiles profesionales involucrados en el desarrollo de la Movilidad Aérea Urbana (UAM) o proyectos eVTOL, interesados en adquirir competencias específicas en cumplimiento normativo (compliance).

Requisitos recomendados: Un entendimiento fundamental de aerodinámica, sistemas de control y estructuras. Se valora un nivel de dominio del idioma Español/Inglés equivalente a B2+ o C1. Se proporcionan cursos de apoyo (bridging tracks) para aquellos que necesiten reforzar conocimientos previos.

  • 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 Fundamentos de las Flotas EV Navales: Arquitectura y Componentes Clave
1.2 Introducción a Data Pipelines: Conceptos y Beneficios en el Sector Naval
1.3 Importancia del Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
1.4 Tipos de Datos Relevantes para Data Pipelines en el Entorno Naval
1.5 Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
1.6 Ciclo de Vida de un Data Pipeline: Diseño, Implementación, Monitoreo y Optimización
1.7 Integración de Datos de Flotas EV con Sistemas de Mantenimiento Predictivo
1.8 Estudio de casos: Ejemplos de Aplicación de Data Pipelines en Flotas Navales
1.9 Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento Normativo en Data Pipelines Navales
1.10 Tendencias Futuras y Avances en Data Pipelines y Flotas EV

2.2 Introducción a las Flotas EV y al Mantenimiento Predictivo Naval
2.2 Fundamentos de Data Pipelines: Conceptos y Componentes
2.3 Diseño de Data Pipelines para la Recopilación de Datos de Flotas EV
2.4 Optimización de la Recopilación de Datos para el Mantenimiento Predictivo
2.5 Arquitecturas de Data Pipelines: Selección y Diseño
2.6 Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
2.7 Análisis de Datos en Tiempo Real: Conceptos y Aplicaciones
2.8 Seguridad y Privacidad en Data Pipelines para Flotas Navales
2.9 Escalabilidad y Gestión de Data Pipelines
2.20 Casos de Estudio: Diseño de Data Pipelines en el Sector Naval

3.3 Introducción a la Construcción de Data Pipelines para Flotas EV Navales
3.2 Arquitectura de Data Pipelines: Componentes y Diseño
3.3 Fuentes de Datos en el Sector Naval EV
3.4 Transformación y Limpieza de Datos para Mantenimiento Predictivo
3.5 Almacenamiento de Datos y Bases de Datos para Flotas EV
3.6 Implementación de Data Pipelines con Herramientas Específicas
3.7 Mantenimiento Predictivo: Fundamentos y Aplicaciones en Flotas EV
3.8 Integración de Data Pipelines y Modelos de Mantenimiento Predictivo
3.9 Análisis de Resultados y Visualización de Datos para la Toma de Decisiones
3.30 Casos de Estudio: Construcción de Data Pipelines en Flotas Navales EV

4.4 Introducción al Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
4.2 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos en Entornos Navales
4.3 Diseño de Data Pipelines para la Recolección de Datos de Flotas EV
4.4 Técnicas de Análisis de Datos para el Mantenimiento Predictivo
4.5 Modelado Predictivo y Algoritmos para Fallos en Flotas EV
4.6 Estrategias de Mantenimiento Basadas en Datos Predictivos
4.7 Integración de Data Pipelines con Sistemas de Gestión de Mantenimiento (GMAO)
4.8 Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
4.9 Estudio de Casos: Aplicación del Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
4.40 Optimización y Mejora Continua del Mantenimiento Predictivo en Flotas EV

5.5 Introducción a los Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo en Flotas EV Navales
5.5 Arquitectura de Data Pipelines: Diseño y Componentes Clave
5.3 Fuentes de Datos en el Sector Naval: Sensores, Sistemas de Bordo y Datos Externos
5.4 Transformación y Limpieza de Datos para Análisis Predictivo
5.5 Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
5.6 Modelado de Mantenimiento Predictivo: Algoritmos y Técnicas
5.7 Integración de Data Pipelines con Plataformas de Mantenimiento Naval
5.8 Visualización de Datos y Dashboards para el Monitoreo de Flotas EV
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones de Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo en la Industria Naval
5.50 Desafíos y Tendencias Futuras en Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo Naval

6.6 Fundamentos de Data Pipelines para Flotas EV
6.2 Arquitectura y Diseño de Data Pipelines Navales
6.3 Fuentes de Datos y Adquisición para Mantenimiento Predictivo
6.4 Transformación y Limpieza de Datos en el Sector Naval
6.5 Implementación de Data Pipelines con Herramientas Específicas
6.6 Monitoreo y Optimización del Rendimiento de Pipelines
6.7 Mantenimiento Predictivo: Conceptos y Metodologías
6.8 Aplicación de Machine Learning en el Mantenimiento Naval
6.9 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones en Flotas EV
6.60 Estudios de Caso: Implementación Exitosa de Data Pipelines

7.7 Introducción a las Flotas EV Navales: Componentes y Sistemas
7.2 Fundamentos de Data Pipelines: Conceptos y Arquitecturas
7.3 Recolección y Procesamiento de Datos: Fuentes y Técnicas
7.4 Modelado de Datos para Mantenimiento Predictivo
7.7 Implementación de Pipelines: Herramientas y Tecnologías
7.6 Análisis de Datos y Algoritmos Predictivos
7.7 Estrategias de Mantenimiento Predictivo en Flotas EV
7.8 Monitoreo y Optimización de Data Pipelines
7.9 Integración con Sistemas de Gestión de Flotas
7.70 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en la Industria Naval

8.8 Introducción al Despliegue de Data Pipelines en la Industria Naval EV
8.8 Arquitectura y Diseño de Pipelines para Flotas Eléctricas Navales
8.3 Plataformas y Herramientas de Despliegue de Data Pipelines
8.4 Implementación de Pipelines: Integración con Sistemas de Flota y Sensores
8.5 Monitoreo y Gestión de Pipelines en Tiempo Real
8.6 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Aplicadas a Flotas EV
8.7 Análisis de Datos y Generación de Insights para Mantenimiento
8.8 Integración de Mantenimiento Predictivo en el Proceso Operacional
8.8 Escalabilidad y Optimización de Pipelines para Flotas en Crecimiento
8.80 Casos de Estudio: Despliegue de Data Pipelines en la Industria Naval

  • 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

  • Data Pipeline Design: Flotas EV, modelado predictivo de fallos, optimización de rendimiento.
  • Predictive Maintenance: Algoritmos de detección de anomalías, análisis de series temporales, visualización.
  • Naval Data Integration: Fuentes de datos dispares, seguridad, cumplimiento normativo.
  • Deployment & Management: Plataformas cloud, automatización, monitoreo.

  • Data Pipeline Design: Flotas EV, modelado predictivo de fallos, optimización de rendimiento.
  • Predictive Maintenance: Algoritmos de detección de anomalías, análisis de series temporales, visualización.
  • Naval Data Integration: Fuentes de datos dispares, seguridad, cumplimiento normativo.
  • Deployment & Management: Plataformas cloud, automatización, monitoreo.

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  • Diseño DP: Recopilación datos flotas EV.
  • Mantenimiento Predictivo: Análisis predictivo de fallas.
  • Plataforma: Desarrollo de dashboards interactivos.
  • Escalabilidad: Optimización pipelines para crecimiento.

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  • Data Pipelines para Flotas EV: Diseño, implementación y optimización de flujos de datos para análisis de rendimiento y mantenimiento predictivo.
  • Mantenimiento Predictivo Naval: Aplicación de modelos predictivos basados en datos para optimizar la gestión de flotas EV navales, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.

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  • Data Pipeline Design: Arquitectura robusta para datos de flotas EV y mantenimiento predictivo naval.
  • Predictive Maintenance Models: Desarrollo e implementación de algoritmos predictivos para optimizar el mantenimiento.
  • Data Visualization & Reporting: Creación de dashboards interactivos para monitoreo y análisis de rendimiento de flotas.

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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