El Curso de Mantenimiento Predictivo en Turbinas proporciona una formación exhaustiva en las técnicas esenciales para la inspección y análisis del estado de turbinas, utilizando análisis de vibraciones, termografía, análisis de aceite y otras metodologías avanzadas. El curso se enfoca en la detección temprana de fallas, optimización de la programación de mantenimiento y la reducción de costos operativos mediante la aplicación de herramientas y software especializados.
Los participantes obtienen experiencia práctica en la interpretación de datos, la identificación de patrones anómalos y la formulación de recomendaciones para la preservación de la integridad de la turbina y la maximización de la disponibilidad del equipo. Este programa prepara a profesionales para roles como técnicos de mantenimiento predictivo, analistas de vibraciones e ingenieros de confiabilidad, con el objetivo de mejorar la eficiencia y seguridad en el sector energético e industrial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): mantenimiento predictivo, turbinas, análisis de vibraciones, termografía, análisis de aceite, detección de fallas, integridad de la turbina.
690 €
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.
5. Estrategias de Monitoreo y Preservación de Turbinas
6. Técnicas Predictivas y Evaluación de la Integridad en Turbinas
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1. Introducción al mantenimiento predictivo y evolución frente a estrategias tradicionales de mantenimiento
1.2. Principios de monitorización basada en condición (Condition Based Maintenance)
1.3. Tipologías de turbinas: gas, vapor, hidráulicas y eólicas
1.4. Arquitectura general y componentes críticos de una turbina
1.5. Fallos habituales en sistemas rotativos de generación de potencia
1.6. Conceptos de fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad aplicados a turbinas
2.1. Sistemas de captura de datos para mantenimiento predictivo
2.2. Sensores industriales aplicados a turbinas
2.3. Medición de vibraciones, temperatura, presión y velocidad
2.4. Sistemas SCADA y plataformas de supervisión industrial
2.5. Adquisición y almacenamiento de datos operacionales
2.6. Calidad, validación y gestión básica de datos de monitorización
3.1. Fundamentos de vibraciones en máquinas rotativas
3.2. Parámetros de análisis vibracional: amplitud, frecuencia y fase
3.3. Identificación de desequilibrios, desalineaciones y holguras mecánicas
3.4. Diagnóstico de rodamientos y elementos rotativos mediante vibración
3.5. Análisis espectral y tendencias de comportamiento
3.6. Interpretación básica de señales vibracionales para mantenimiento predictivo
4.1. Monitorización térmica de componentes críticos de turbinas
4.2. Termografía aplicada al diagnóstico de equipos rotativos
4.3. Análisis de aceites y lubricantes como herramienta predictiva
4.4. Detección de contaminación y degradación del lubricante
4.5. Control de parámetros operativos y eficiencia de funcionamiento
4.6. Identificación de anomalías mediante parámetros de operación
5.1. Introducción al análisis inteligente aplicado al mantenimiento industrial
5.2. Modelos de detección de anomalías en turbinas
5.3. Machine Learning aplicado a datos de condición
5.4. Predicción de vida útil restante (RUL) de componentes
5.5. Gemelos digitales aplicados a mantenimiento predictivo
5.6. Integración de algoritmos inteligentes en plataformas industriales
6.1. Diseño de un programa de mantenimiento predictivo para turbinas
6.2. Definición de indicadores de rendimiento y alarmas operativas
6.3. Priorización de activos críticos y análisis de riesgo
6.4. Integración del mantenimiento predictivo con sistemas industriales existentes
6.5. Elaboración de informes técnicos y toma de decisiones basada en datos
6.6. Proyecto final: diseño de un sistema de mantenimiento predictivo aplicado a una turbina.
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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