La Ingeniería de Smart Cities, Datos & Energía se centra en el diseño e integración de sistemas inteligentes basados en IoT, Big Data, IA y SCADA para optimizar la gestión energética y la infraestructura urbana. Este enfoque interdisciplinario incluye áreas técnicas como modelado de redes eléctricas, análisis predictivo y automatización distribuida, empleando herramientas avanzadas de simulación y procesamiento en tiempo real para garantizar eficiencia y resiliencia en ecosistemas urbanos conectados.
Las capacidades de laboratorio se orientan hacia pruebas HIL/SIL, monitoreo en tiempo real mediante adquisición de datos y análisis de vibraciones y EMC para asegurar la interoperabilidad y seguridad funcional según la normativa aplicable internacional. La trazabilidad se asegura mediante protocolos rigurosos alineados con estándares de ciberseguridad y gestión energética. La empleabilidad abarca roles como ingeniero de datos, especialista en energía renovable, consultor en IoT, analista de sistemas inteligentes y gestor de proyectos de ciudades sostenibles.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Smart Cities, IoT, Big Data, IA, SCADA, redes eléctricas, automatización distribuida, normativa aplicable, HIL, SIL, ciberseguridad.
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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 en programación, bases de datos y redes de comunicación; ES/EN B2+/C1. Se proveerá material de apoyo para nivelar conocimientos.
1.1 Concepto de Smart City: definición, objetivos, beneficios y visión integrada
1.2 Arquitecturas y plataformas: IoT, datos, interoperabilidad y gemelo digital
1.3 Datos urbanos: gestión, calidad, privacidad, seguridad y estándares
1.4 Energía y movilidad: redes inteligentes, eficiencia energética y transporte sostenible
1.5 Diseño urbano e ingeniería: planificación, resiliencia y equidad
1.6 Gobernanza y políticas públicas: gobierno digital, gobernanza de datos y ética
1.7 Modelado y simulación: MBSE/PLM, digital thread y escenarios
1.8 Métricas y evaluación de impacto: KPIs, dashboards y evaluación de resultados
1.9 Casos de estudio y benchmarking: ejemplos de ciudades inteligentes y lecciones aprendidas
1.10 Proyecto y gestión de implementación: fases, ROI, riesgos y gestión de stakeholders
2.2 Arquitecturas de datos para ciudades inteligentes: interoperabilidad, plataformas y gobernanza de datos
2.2 Integración de energía y datos urbanos: redes, microredes y demanda-respuesta
2.3 Digital twins urbanos: modelado de infraestructuras y simulación energética
2.4 Seguridad y privacidad de datos en ciudades: cifrado, anonimización y cumplimiento
2.5 Gestión de datos de sensores y edge: IoT, calidad de datos y estandarización
2.6 Almacenamiento, procesamiento y flujo de datos urbanos: pipelines, streaming y almacenamiento
2.7 Análisis de eficiencia energética: métricas, dashboards y optimización de consumo
2.8 Integración de energías renovables y almacenamiento: solar, almacenamiento y gestión de recursos
2.9 Planificación de infraestructura de datos y energía: roadmaps, resiliencia y ROI
2.20 Caso práctico: evaluación de proyecto urbano con matriz de riesgos y go/no-go
3.3 **Panorama general** de la Ingeniería Smart City: definición, objetivos y alcance
3.2 **Datos urbanos**: recopilación, gobernanza, calidad y interoperabilidad
3.3 **Energía y sostenibilidad** en ciudades inteligentes: eficiencia, demanda y generación distribuida
3.4 **Infraestructura digital** y conectividad: sensores, redes, plataformas
3.5 **Arquitectura de referencia** para ciudades inteligentes: capas de datos y servicios
3.6 **Diseño urbano basado en datos**: planeación, simulación y participación ciudadana
3.7 **Análisis de escenarios** y modelado: herramientas de simulación y métricas
3.8 **KPIs y ROI** en Smart City: medición de impacto y justificación de inversiones
3.9 **Gobernanza, ética y seguridad** de datos en proyectos urbanos
3.30 **Caso clínico**: evaluación de un diagnóstico urbano y plan de acción inicial
Módulo 4 — Arquitectura Urbana Inteligente: Energía y Datos
4.4 Infraestructura de energía para ciudades inteligentes: redes, microredes y generación distribuida
4.2 Gestión de datos urbanos: captura, calidad, gobernanza y privacidad
4.3 Arquitecturas de interoperabilidad entre sistemas de energía y datos (IoT, SCADA, BIM)
4.4 Diseño de nodos urbanos eficientes: edificios, barrios y campus con demanda flexible
4.5 Smart grids en entornos urbanos: gestión de carga y respuesta a la demanda
4.6 Modelado y simulación de energía y datos para la planificación urbana
4.7 Digital twin urbano para energía, movilidad y servicios urbanos
4.8 Seguridad cibernética y resiliencia en infraestructuras de energía y datos
4.9 Sostenibilidad y reducción de huella de carbono en la arquitectura urbana inteligente
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para un distrito piloto
5.5 Fundamentos de las Ciudades Inteligentes: Definición y Componentes Clave.
5.5 El Rol de los Datos en la Transformación Urbana: Recopilación, Análisis e Interpretación.
5.3 Eficiencia Energética en Entornos Urbanos: Estrategias y Tecnologías.
5.4 Diseño Urbano Sostenible: Integrando Energía y Datos para un Futuro Viable.
5.5 Tecnologías Inteligentes para la Gestión de la Energía: Redes Inteligentes y Microgrids.
5.6 Análisis de Datos para la Planificación Urbana: Modelado y Simulación.
5.7 El Impacto de las Ciudades Inteligentes en la Calidad de Vida: Salud, Movilidad y Bienestar.
5.8 Casos de Estudio: Ejemplos de Ciudades Inteligentes en el Mundo.
5.9 Desafíos y Oportunidades en la Implementación de Ciudades Inteligentes: Aspectos Sociales, Económicos y Ambientales.
5.50 El Futuro de las Ciudades Inteligentes: Tendencias y Predicciones.
6.6 Fundamentos de Ciudades Inteligentes: Definición y componentes clave.
6.2 El papel de los datos en la planificación y gestión urbana.
6.3 El impacto de la energía en el desarrollo de las Smart Cities.
6.4 Infraestructura de datos: sensores, redes y plataformas.
6.5 Fuentes de energía renovable y su integración en entornos urbanos.
6.6 Modelado y simulación de datos para la optimización energética.
6.7 El futuro urbano: tendencias y desafíos en las ciudades inteligentes.
6.8 Marco legal y regulatorio para el uso de datos y energía en ciudades.
6.9 Casos de estudio: ejemplos de implementación exitosa de Smart Cities.
6.60 Ética y privacidad de los datos en entornos urbanos.
8.7 Introducción a la Ingeniería de Ciudades Inteligentes: Conceptos clave
8.2 Fuentes de datos urbanos: sensores, plataformas y análisis
8.3 Eficiencia energética: estrategias y tecnologías
8.4 Energías renovables en entornos urbanos: integración y desafíos
8.7 Diseño urbano sostenible: principios y aplicaciones
8.6 Análisis de datos para la planificación urbana inteligente
8.7 Modelado y simulación de sistemas energéticos urbanos
8.8 Gestión inteligente de la energía: redes inteligentes y optimización
8.9 Indicadores clave de rendimiento (KPI) en ciudades inteligentes
8.70 Estudios de caso: Ciudades Inteligentes exitosas y sus lecciones
8.8 Análisis de Datos Urbanos: Recopilación y procesamiento de datos en la planificación urbana.
8.8 Energía Sostenible: Fuentes de energía renovable y su integración en el diseño urbano.
8.3 Diseño Urbano Sostenible: Principios y estrategias para ciudades inteligentes.
8.4 Modelado y Simulación Urbana: Herramientas para la optimización energética.
8.5 Sistemas de Gestión de Energía: Implementación en entornos urbanos inteligentes.
8.6 Diseño de Edificios Inteligentes: Integración de tecnologías y eficiencia energética.
8.7 Transporte Sostenible: Planificación y gestión de sistemas de transporte inteligente.
8.8 Diseño del Espacio Público: Creación de entornos urbanos habitables y sostenibles.
8.8 Indicadores de Rendimiento: Evaluación de la sostenibilidad y eficiencia energética.
8.80 Casos de Estudio: Ejemplos de ciudades inteligentes y sus logros.
9.9 Recopilación y Limpieza de Datos Urbanos
9.9 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Ciudades Inteligentes
9.3 Visualización de Datos para la Toma de Decisiones Urbanas
9.4 Fuentes de Energía Sostenible: Paneles Solares, Eólica y Más
9.5 Gestión de la Demanda Energética en Entornos Urbanos
9.6 Eficiencia Energética en Edificios Inteligentes
9.7 Modelado y Simulación Energética Urbana
9.8 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) Energéticos
9.9 Integración de Datos y Energía en el Diseño Urbano
9.90 Estudios de Caso: Ciudades Inteligentes Exitosas y sus Estrategias Energéticas
1. Ingeniería de Ciudades Inteligentes: Datos, Energía y Futuro Urbano
1.1 Recopilación y análisis de datos urbanos: fuentes, herramientas y metodologías.
1.2 Gestión y optimización de la energía en entornos urbanos.
1.3 Modelado y simulación de sistemas energéticos para ciudades inteligentes.
1.4 Infraestructuras de datos y comunicación para la gestión energética.
1.5 Desarrollo de planes de acción para la transición energética en ciudades.
1.6 El papel de las energías renovables en el futuro urbano.
1.7 Sostenibilidad y eficiencia energética en el diseño urbano.
1.8 El impacto de las tecnologías de la información en la planificación urbana.
1.9 Implementación de soluciones inteligentes para la movilidad urbana.
1.10 Análisis de casos de estudio de ciudades inteligentes en todo el mundo.
2. Dominio de Datos y Energía: Impulsando la Ingeniería en Ciudades Inteligentes
2.1 Fuentes de datos urbanos: sensores, dispositivos IoT y plataformas.
2.2 Herramientas de análisis de datos: minería de datos, machine learning y big data.
2.3 Optimización del consumo energético mediante el análisis de datos.
2.4 Implementación de redes inteligentes (smart grids) en ciudades.
2.5 Gestión de la demanda energética y respuesta a la demanda.
2.6 Integración de fuentes de energía renovable: solar, eólica, geotérmica.
2.7 Diseño de sistemas de almacenamiento de energía.
2.8 Modelado y simulación de flujos de energía en entornos urbanos.
2.9 Ciberseguridad en la gestión de datos y energía en ciudades inteligentes.
2.10 Desarrollo de estrategias para la transformación digital en el sector energético urbano.
3. Ingeniería Smart Cities: Análisis de Datos y Optimización Energética
3.1 Análisis de datos en tiempo real para la gestión urbana.
3.2 Aplicaciones de la inteligencia artificial en ciudades inteligentes.
3.3 Modelado predictivo del consumo energético.
3.4 Estrategias para la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero.
3.5 Implementación de sistemas de gestión de la energía (EMS).
3.6 Integración de vehículos eléctricos y puntos de carga en la red.
3.7 Eficiencia energética en edificios inteligentes.
3.8 Diseño de soluciones para la gestión del agua y los residuos.
3.9 Plataformas de datos abiertos y su aplicación en la planificación urbana.
3.10 Evaluación de proyectos de ciudades inteligentes: indicadores clave de rendimiento.
4. Arquitectura Urbana Inteligente: Energía, Datos y Transformación Digital
4.1 Diseño urbano sostenible y resiliente.
4.2 Integración de tecnologías de la información en el diseño arquitectónico.
4.3 Simulación energética en el diseño de edificios.
4.4 El papel de la arquitectura en la eficiencia energética urbana.
4.5 Aplicaciones de energías renovables en la arquitectura.
4.6 Implementación de sistemas de gestión de edificios (BMS).
4.7 Diseño de espacios urbanos inteligentes y conectados.
4.8 Estrategias para la transformación digital en el sector de la construcción.
4.9 El impacto de la movilidad eléctrica en la planificación urbana.
4.10 Estudios de casos de arquitectura urbana inteligente a nivel mundial.
5. Ingeniería Avanzada: Ciudades Inteligentes, Datos Energéticos y Sostenibilidad
5.1 Técnicas avanzadas de análisis de datos para la gestión urbana.
5.2 Modelado y simulación de sistemas complejos en ciudades inteligentes.
5.3 Optimización de algoritmos de gestión energética.
5.4 Desarrollo de modelos de predicción de la demanda energética.
5.5 Diseño de sistemas de energía distribuida (DER).
5.6 Integración de sistemas de almacenamiento de energía a gran escala.
5.7 Análisis de ciclo de vida (LCA) en el diseño urbano.
5.8 Evaluación de la sostenibilidad en el diseño y la planificación urbana.
5.9 Desarrollo de estrategias para la resiliencia urbana frente al cambio climático.
5.10 Investigación y desarrollo en tecnologías de ciudades inteligentes.
6. Ingeniería Smart Cities: Análisis de Datos, Energía Renovable y Planificación Urbana
6.1 Recopilación y análisis de datos sobre el consumo energético.
6.2 Diseño e implementación de sistemas de energía solar fotovoltaica.
6.3 Integración de energía eólica en entornos urbanos.
6.4 Evaluación de la viabilidad de proyectos de energías renovables.
6.5 Planificación urbana sostenible y energéticamente eficiente.
6.6 Diseño de redes de distribución de energía inteligente.
6.7 Gestión de la movilidad eléctrica en ciudades inteligentes.
6.8 Diseño de infraestructuras para la recolección y análisis de datos.
6.9 Estrategias para la participación ciudadana en la planificación urbana.
6.10 Análisis de casos prácticos de implementación de energías renovables en ciudades.
7. Ingeniería de Smart Cities: Gestión de Datos, Eficiencia Energética y Diseño Urbano
7.1 Estrategias para la recopilación y gestión de grandes volúmenes de datos.
7.2 Implementación de plataformas de datos abiertos para la gestión urbana.
7.3 Diseño de sistemas de monitorización y control del consumo energético.
7.4 Optimización del rendimiento energético en edificios y espacios públicos.
7.5 Implementación de soluciones de iluminación inteligente.
7.6 Planificación de la movilidad sostenible y la gestión del tráfico.
7.7 Diseño de infraestructuras de carga para vehículos eléctricos.
7.8 Diseño de espacios urbanos accesibles y eficientes.
7.9 Evaluación del impacto ambiental de las soluciones urbanas inteligentes.
7.10 Desarrollo de modelos de financiación para proyectos de ciudades inteligentes.
8. Ingeniería de Ciudades Inteligentes: Análisis de Datos, Energía Sostenible y Diseño Urbano
8.1 Análisis avanzado de datos para la toma de decisiones en ciudades inteligentes.
8.2 Optimización de la eficiencia energética en edificios y redes de energía.
8.3 Integración de fuentes de energía renovable en el diseño urbano.
8.4 Diseño de sistemas de almacenamiento de energía a nivel urbano.
8.5 Diseño de modelos de simulación de flujo de energía.
8.6 Diseño de estrategias de respuesta a la demanda.
8.7 Planificación del desarrollo urbano sostenible y resiliente.
8.8 Diseño de soluciones inteligentes para la gestión del agua y los residuos.
8.9 Evaluación del impacto de las tecnologías de la información en el diseño urbano.
8.10 Desarrollo de proyectos de ciudades inteligentes: desde la planificación hasta la implementación.
Proyecto final — Ciudades Inteligentes: Datos & Energía
9.1 Definición del proyecto: Alcance, objetivos y metodología.
9.2 Análisis de datos: Recopilación, procesamiento y análisis de datos urbanos.
9.3 Diseño de la infraestructura energética inteligente.
9.4 Implementación de estrategias de eficiencia energética.
9.5 Integración de fuentes de energía renovable.
9.6 Desarrollo de un modelo de gestión energética.
9.7 Diseño de un sistema de monitorización y control.
9.8 Evaluación de la sostenibilidad y el impacto ambiental.
9.9 Diseño del plan de implementación y análisis de costos.
9.10 Presentación y defensa del proyecto final.
DO-160: ensayos (vib/temp/EMI/rayos) y mitig.
DO-160: ensayos (vib/temp/EMI/rayos) y mitig.
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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Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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