es fundamental para garantizar la confiabilidad y seguridad operativa en plataformas aeronáuticas, integrando análisis de RAMS, modelado de LCC y estrategias de mantenimiento basadas en condición para sistemas complejos de trenes de aterrizaje. Esta área técnica abarca la aplicación avanzada de metodologías como FMECA, análisis de modos de falla, integración de sensores para mantenimiento predictivo y el uso de técnicas de Machine Learning para optimizar ciclos de vida, estando alineada con principios clave de DLR, dinámica estructural, monitoreo en tiempo real y evaluación de fatiga en componentes críticos.
Los laboratorios dedicados disponen de capacidades para simulación HIL/SIL, adquisición de datos de vibraciones y análisis acústico, además de pruebas EMC y protección contra descargas atmosféricas bajo la normativa aplicable internacional como EASA CS-27/CS-29 y estándares del FAA. La trazabilidad de seguridad incluye conformidad con ARP4754A y ARP4761 para certificar funcionalidades de mantenimiento y confiabilidad. Los egresados pueden desempeñarse en roles de ingenieros de confiabilidad, analistas de mantenimiento predictivo, especialistas en LCC y auditores de seguridad operacional, entre otros.
9.100 €
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.
6. Análisis RAMS, LCC y Mantenimiento CBM para Optimizar el Rendimiento Naval
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de ingeniería naval, mecánica, y/o eléctrica; familiaridad con terminología técnica naval. Dominio del ES/EN a nivel B2+/C1. Se proporcionarán recursos adicionales para facilitar la comprensión de los conceptos clave.
1.1 Fundamentos de RAMS, LCC y mantenimiento en Material Rodante Ferroviario
1.2 Análisis de fiabilidad y disponibilidad para locomotoras y coches
1.3 Mantenibilidad y diseño para mantenimiento en sistemas ferroviarios
1.4 Seguridad y mitigación de fallos dentro de RAMS para ferrocarril
1.5 LCC: Coste de ciclo de vida de material rodante y infraestructuras
1.6 Mantenimiento predictivo aplicado a material rodante: sensores, datos y herramientas
1.7 Mantenimiento basado en condición (CBM) y monitoreo de componentes críticos
1.8 Integración RAMS y MBSE para gestión de proyectos ferroviarios
1.9 Gestión de riesgos, cumplimiento normativo y trazabilidad RAMS
1.10 Caso práctico: evaluación de un programa RAMS/LCC en material rodante ferroviario
2.1 RAMS para Material Rodante: alcance, objetivos y métricas RAMS (fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad)
2.2 LCC para Material Rodante: estimación de costos de ciclo de vida, CAPEX vs OPEX, TCO
2.3 Mantenimiento Basado en Condición (CBM) para Material Rodante: sensores, adquisición de datos y umbrales de fallo
2.4 Fiabilidad y Disponibilidad en subsistemas críticos del Material Rodante: métodos de modelado RAMS
2.5 Mantenimiento proactivo y predictivo en Material Rodante: estrategias, herramientas y KPIs
2.6 Integración de RAMS, LCC y CBM con la gestión de activos y MBSE/PLM
2.7 Análisis de confiabilidad y riesgos para decisiones de mantenimiento: matriz de riesgos y go/no-go
2.8 Optimización de inventario de repuestos y costos con enfoque LCC y CBM
2.9 Normativas, estándares y certificaciones RAMS en el ámbito ferroviario
2.10 Caso práctico: aplicación de RAMS, LCC y CBM en un sistema de tren urbano o de mercancías
3.1 RAMS, LCC y Mantenimiento Naval: marco conceptual y objetivos
3.2 Requisitos de certificación y normas para sistemas navales de material rodante
3.3 Análisis RAMS aplicado a sistemas navales de material rodante: modelado y métricas
3.4 Mantenimiento Predictivo y Proactivo en plataformas navales de material rodante
3.5 Coste de Vida Útil (LCC) y optimización en sistemas navales de material rodante
3.6 Mantenimiento basado en condición (CBM) en entornos marítimos: sensores, datos y diagnósticos
3.7 Diseño para mantenibilidad y modularidad en material rodante naval
3.8 Gestión de datos, MBSE y PLM para control de cambios en proyectos navales
3.9 Gestión de riesgos RAMS, TRL/CRL/SRL y certificaciones en ingeniería naval
3.10 Casos prácticos y ejercicios de go/no-go con matrices de riesgo en proyectos navales de material rodante
4.1 RAMS, LCC y Mantenimiento Predictivo para Sistemas Navales de Material Rodante
4.2 Requisitos de certificación y cumplimiento normativo para material rodante naval
4.3 Diseño para mantenibilidad y modularidad en sistemas navales de rodante
4.4 Análisis RAMS y LCC: FMEA, FTA y optimización del ciclo de vida
4.5 Mantenimiento Basado en Condición (CBM) y sensores para sistemas navales de rodante
4.6 Implementación de Mantenimiento Predictivo: recopilación de datos, modelos y plataformas
4.7 MBSE/PLM y gestión de cambios en proyectos de sistemas navales de rodante
4.8 Gestión de riesgos tecnológicos: TRL/CRL/SRL y planes de mitigación
4.9 Seguridad de datos, propiedad intelectual y cumplimiento normativo en sistemas navales de rodante
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para RAMS y CBM en sistemas navales
5.1 Introducción a la Ingeniería RAMS en Sistemas Navales de Material Rodante
5.2 Análisis LCC: Costos del Ciclo de Vida en Entornos Navales
5.3 Mantenimiento Proactivo: Estrategias y Planificación
5.4 Diseño para la Mantenibilidad en Componentes Navales
5.5 Integración de Datos y Análisis Predictivo
5.6 Optimización de la Confiabilidad en Sistemas Navales
5.7 Evaluación de Riesgos y Mitigación en Operaciones Navales
5.8 Implementación de CBM (Mantenimiento Basado en la Condición)
5.9 Análisis de Fallas y Acciones Correctivas
5.10 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
6.1 Fundamentos de RAMS y su Aplicación en Sistemas Navales
6.2 Análisis LCC: Costo del Ciclo de Vida en Entornos Navales
6.3 Mantenimiento Basado en Condición (CBM): Principios y Estrategias
6.4 Integración RAMS, LCC y CBM para la Optimización del Rendimiento
6.5 Análisis de Fallos y Disponibilidad en Sistemas Navales
6.6 Diseño para la Mantenibilidad en Ambientes Marinos
6.7 Implementación de Sensores y Monitoreo Remoto
6.8 Herramientas y Software para Análisis RAMS, LCC y CBM
6.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas en la Industria Naval
6.10 Estrategias para la Mejora Continua y la Reducción de Costos
7.1 Introducción a la Optimización RAMS, LCC y Mantenimiento Proactivo en Sistemas Navales
7.2 Fundamentos de RAMS en Ingeniería Naval de Material Rodante
7.3 Análisis LCC: Costo del Ciclo de Vida en Entornos Navales
7.4 Estrategias de Mantenimiento Proactivo: Implementación en Sistemas Navales
7.5 Aplicación de RAMS y LCC en el Diseño de Sistemas Navales
7.6 Mantenimiento Basado en la Condición (CBM) como Herramienta Proactiva
7.7 Optimización de la Confiabilidad y Disponibilidad en Operaciones Navales
7.8 Integración de Datos y Análisis para el Mantenimiento Proactivo
7.9 Estudios de Caso: Implementación Exitosa de RAMS, LCC y Mantenimiento Proactivo
7.10 Futuro del Mantenimiento en la Industria Naval: Tendencias y Tecnologías
8.1 Introducción a la Ingeniería RAMS en el Contexto Naval
8.2 Fundamentos de LCC (Coste del Ciclo de Vida) para Activos Navales
8.3 Principios del Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM) en Entornos Navales
8.4 Integración de RAMS y LCC en el Diseño de Material Rodante Naval
8.5 Metodologías de Evaluación de Riesgos en Sistemas Navales
8.6 Análisis de la Confiabilidad y Disponibilidad en Operaciones Navales
8.7 Estrategias de Mantenimiento Preventivo y Correctivo
8.8 Consideraciones de Seguridad y Normativas en el Ámbito Naval
8.9 Optimización del Rendimiento a través de la Aplicación RAMS, LCC y Mantenimiento
8.10 Estudios de Caso: Aplicación Práctica en Material Rodante Naval
9.1 Fundamentos de Ingeniería RAMS: Confiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad.
9.2 Análisis LCC: Costos del Ciclo de Vida en Material Rodante.
9.3 Mantenimiento Predictivo: Técnicas y Herramientas.
9.4 Aplicación de RAMS en el Diseño Ferroviario.
9.5 Estrategias de Mantenimiento Predictivo para Material Rodante.
9.6 Integración de Datos para Optimizar la Gestión del Mantenimiento.
9.7 Estudio de casos: Implementación de RAMS y Mantenimiento Predictivo.
9.8 Normativas y Estándares en la Industria Ferroviaria.
9.9 Análisis de Fallas y Mejora Continua.
9.10 Diseño de Programas de Mantenimiento Basados en RAMS.
10.1 Introducción a la Optimización RAMS en Sistemas Navales de Material Rodante
10.2 Análisis de Fallos y Consecuencias (FMEA) en Entornos Navales
10.3 Diseño para la Confiabilidad (DFR) en Sistemas Navales
10.4 Análisis de Costo del Ciclo de Vida (LCC) en Componentes Navales
10.5 Implementación de Mantenimiento Basado en Condición (CBM) en Plataformas Navales
10.6 Monitoreo de Condición y Técnicas Predictivas en Material Rodante Naval
10.7 Gestión de Datos y Análisis de Tendencias para la Optimización RAMS
10.8 Estrategias de Optimización de Inventario y Logística en Ambientes Navales
10.9 Integración de RAMS, LCC y CBM para la Mejora Continua
10.10 Proyecto Final: Aplicación Práctica de la Optimización RAMS en un Escenario Naval
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