aplicada a plataformas aéreas integra contenedores ligeros, gateways inteligentes, time-series y pipelines de datos para optimizar el procesamiento distribuido en sistemas críticos de aviónica y telemetría. Este enfoque multidisciplinar aborda áreas troncales como SAA (Supervisión y Adquisición de Señales), RTOS, V&V (Verificación y Validación), modelado de IoT en tiempo real y protocolos seguros de comunicación. Los métodos incluyen despliegues con Docker y orquestadores como Kubernetes, integrando análisis de series temporales para el control en plataformas eVTOL y UAM, garantizando alta disponibilidad y baja latencia en entornos aeronáuticos exigentes.
El laboratorio especializado dispone de capacidades avanzadas para simulación HIL/SIL, pruebas de EMC/compatibilidad electromagnética y análisis de RTT (Round Trip Time) en redes edge. Se implementa trazabilidad conforme a normativa aplicable internacional, incluyendo estándares de DO-160 para ensayos ambientales y ARP4754A junto con ARP4761 para evaluación de riesgos y certificación funcional. Las competencias desarrolladas habilitan roles en ingeniería de sistemas, ciberseguridad OT, cloud native, desarrollo embedded y gestión de redes aeronáuticas.
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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 programación (Python, C/C++), redes de datos y sistemas operativos Linux; ES/EN B2+/C1. Se provee material de apoyo.
1.1 Introducción al Edge Computing en OT: definición, diferencias entre OT e IT y su relevancia para la operación industrial y naval
1.2 Arquitecturas de Edge en OT: capas, roles (dispositivos de borde, gateways, fog) e interacción con la nube y la planta
1.3 Contenedores en OT: uso de contenedores en entornos industriales, seguridad, ciclo de vida y endurecimiento
1.4 Gateways en OT: funciones, conectividad, protocolos industriales (OPC UA, MQTT, Modbus/TCP) y gestión segura
1.5 Series Temporales en OT: captura, almacenamiento y análisis de señales y eventos en tiempo real
1.6 Pipelines de datos en OT: diseño de flujos de ingestión, transformación, procesamiento y entrega de datos
1.7 Seguridad y cumplimiento en Edge OT: modelado de amenazas, endurecimiento, segmentación y monitoreo continuo
1.8 Gobernanza de datos en Edge OT: calidad, metadatos, trazabilidad, retención y políticas de datos
1.9 Casos de uso típicos en OT con Edge: monitorización de equipos, mantenimiento predictivo, control de procesos y alertas
1.10 Desafíos y métricas de éxito en Edge OT: KPIs, ROI, madurez de implementación y criterios de escalabilidad
2.1 Introducción al edge computing en entornos OT: por qué, beneficios y retos
2.2 Arquitecturas de referencia para OT: edge, fog, cloud; distribución de funciones
2.3 Componentes clave: contenedores, gateways, series temporales y pipelines
2.4 Roles de los actores: OT, IT, integradores, proveedores de tecnología
2.5 Tipos de datos en OT y requisitos de procesamiento en el extremo
2.6 Consideraciones de latencia, disponibilidad y resiliencia
2.7 Seguridad en el edge para OT: identidad, acceso, cifrado, endurecimiento
2.8 Gobernanza y gestión de cambios en entornos edge OT
2.9 Interoperabilidad y estándares: OPC UA, MQTT, CoAP, ISA-95/IEC 62443
2.10 Casos de uso y evaluación de impacto: ejemplos prácticos y métricas
3.1 Introducción a Edge Computing para OT: definición, alcance y beneficios en entornos navales
3.2 Arquitecturas de Edge para OT: contenedores, gateways y pipelines
3.3 Contenedores en OT: fundamentos, seguridad y despliegue en buques y puertos
3.4 Gateways en OT: roles, conectividad marítima y protocolos (MQTT, OPC UA, Modbus)
3.5 Series Temporales en OT: bases de datos TS, captura y almacenamiento de sensores marítimos
3.6 Pipelines de datos en OT: ingestión, procesamiento y entrega entre borde, centro y nube
3.7 Seguridad y cumplimiento en Edge OT: cifrado, autenticación, actualizaciones y gestión de incidentes
3.8 Rendimiento y determinismo en entornos navales: latencia, QoS y planificación de SLA
3.9 Herramientas y plataformas para OT en borde: contenedores (Docker), gateways especializados, TSDB y monitoreo
3.10 Casos de uso y métricas de éxito: pilotos en buques y puertos, ROI y KPIs de rendimiento
4.1 Introducción a Edge Computing para OT: definición, alcance y diferencias con IT en entornos industriales, y los beneficios clave para operaciones de planta y operaciones
4.2 Arquitectura de referencia en OT: capas de borde, gateways, nodos de computación y flujos de datos entre OT, IT y nube
4.3 Contenedores y gateways en OT: roles, ventajas, requisitos de seguridad y compatibilidad con equipos industriales
4.4 Series temporales en OT: captación, almacenamiento y análisis de datos temporales; integración con históricas y TSDB
4.5 Pipelines de procesamiento en el borde: ingestión, normalización, enriquecimiento, procesamiento en tiempo real y distribución de resultados
4.6 Integración con IT y nube: modelos híbridos, edge-to-cloud, sincronización de datos y estrategias de migración
4.7 Seguridad y gobernanza en Edge para OT: autenticación, autorización, cifrado, gestión de identidades y parches
4.8 Gestión de datos y calidad en el borde: políticas de retención, gobernanza de datos, trazabilidad y calidad de datos
4.9 Monitoreo y operaciones en el borde: observabilidad, logs, métricas, alertas y prácticas de mantenimiento proactivo
4.10 Casos de uso y métricas de valor: monitoreo en tiempo real, mantenimiento predictivo, reducción de latencia y ROI
5. 1 Fundamentos de Edge Computing para OT: Definición, conceptos clave y beneficios.
5. 2 Evolución de la OT y la necesidad de Edge Computing: Desafíos de la computación tradicional.
5. 3 Componentes esenciales de la arquitectura Edge: Dispositivos, gateways, redes y plataformas.
5. 4 Contenedores en el Edge: Introducción a Docker y Kubernetes para la OT.
5. 5 Gateways en el Edge: Funciones, protocolos de comunicación y seguridad.
5. 6 Time-Series Databases en el Edge: Almacenamiento y análisis de datos temporales.
5. 7 Pipelines de datos en el Edge: Diseño y construcción de flujos de datos.
5. 8 Casos de uso iniciales de Edge Computing en OT: Ejemplos prácticos y aplicaciones.
5. 9 Consideraciones de seguridad en la arquitectura Edge: Protección de datos y dispositivos.
5. 10 Introducción a las herramientas de implementación y monitoreo.
6.1 ¿Qué es Edge Computing y su relevancia en OT?
6.2 Arquitectura tradicional vs. Edge Computing en entornos OT
6.3 Beneficios clave del Edge Computing para la optimización de OT: latencia, seguridad, ancho de banda.
6.4 Casos de uso iniciales de Edge Computing en OT: monitoreo, control, análisis de datos.
6.5 Desafíos comunes y consideraciones iniciales para la implementación de Edge Computing en OT.
6.6 Introducción a Contenedores: Docker y su aplicación en Edge.
6.7 Introducción a Gateways: Tipos y Funciones en OT.
6.8 Introducción a Time-Series: Recopilación y análisis de datos temporales.
6.9 Introducción a Pipelines: Conceptos básicos para el procesamiento de datos en Edge.
6.10 Ejemplos prácticos y demostraciones de Edge Computing aplicado en OT.
7. 1 Fundamentos de Edge Computing para OT: Definición y Beneficios
7. 2 Diferencias entre Edge Computing, Cloud Computing y Fog Computing
7. 3 Componentes Clave de la Arquitectura Edge en OT: Dispositivos, Redes, Gateways
7. 4 Casos de Uso Comunes de Edge Computing en Entornos OT
7. 5 Consideraciones de Seguridad en la Arquitectura Edge para OT
7. 6 Introducción a Contenedores: Docker y Kubernetes en el Edge
7. 7 Introducción a Gateways: Funciones y Tipos para OT
7. 8 Introducción a Time-Series: Almacenamiento y Análisis de Datos Temporales
7. 9 Introducción a Pipelines: Flujos de Datos en el Edge
7. 10 Desafíos y Oportunidades en la Implementación de Edge Computing en OT
8. 1 Introducción al Edge Computing en OT: Conceptos Clave
8. 2 ¿Qué es OT? Diferencia entre OT y TI
8. 3 Ventajas del Edge Computing en Entornos OT: Latencia, Seguridad, Conectividad
8. 4 Desafíos del Edge Computing en OT: Disponibilidad, Robustez, Ciberseguridad
8. 5 Fundamentos de Contenedores: Docker, Kubernetes (Introducción)
8. 6 Arquitecturas Edge Comunes: Gateway, Nodos Edge, Dispositivos Edge
8. 7 Herramientas y Tecnologías Esenciales: MQTT, Protocolos de Comunicación OT
8. 8 Caso de Estudio: Aplicación del Edge Computing en OT
8. 9 Ejemplos Prácticos: Implementación de Contenedores en Entornos OT
8. 10 Pruebas y validación
9.1 Introducción al Edge Computing en OT: Definición y Beneficios
9.2 Diferencias entre OT (Tecnología Operacional) y TI (Tecnología de la Información)
9.3 Casos de uso comunes de Edge Computing en entornos OT
9.4 Componentes clave de una arquitectura Edge Computing para OT
9.5 Contenedores: Introducción a Docker y Kubernetes para Edge
9.6 Gateways: Selección e implementación de gateways industriales
9.7 Series Temporales: Almacenamiento y procesamiento de datos temporales
9.8 Pipelines: Diseño de flujos de datos para el procesamiento en tiempo real
9.9 Seguridad en la arquitectura Edge Computing OT
9.10 Consideraciones de diseño: rendimiento, escalabilidad y resiliencia
10.1 Introducción al Edge Computing en OT: Definición, arquitectura y beneficios.
10.2 Diferencias entre Edge Computing, Cloud Computing y Fog Computing.
10.3 El contexto de OT (Operational Technology) y su evolución.
10.4 Desafíos y oportunidades del Edge Computing en entornos OT.
10.5 Componentes clave del Edge Computing: hardware, software y conectividad.
10.6 Contenedores: introducción, ventajas y casos de uso en OT.
10.7 Gateways: funciones, tipos y selección para entornos OT.
10.8 Conceptos básicos de Time-Series (Series Temporales) y su relevancia en OT.
10.9 Introducción a Pipelines (Tuberías de Datos): flujo de datos y transformación.
10.10 Consideraciones de seguridad en Edge Computing para OT.
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.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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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”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación