se centra en el diseño y optimización de sistemas integrados de recogida inteligente y plantas de tratamiento, combinando principios de gestión ambiental, smart grids, IoT, SIG y modelos de simulación dinámica para maximizar la eficiencia en la valorización y minimización del impacto ambiental. Esta área abarca el desarrollo de algoritmos de ruteo óptimo, gestión de datos en tiempo real, así como la integración de tecnologías de clasificación automática y reciclaje avanzado, alineados con normativas internacionales en sostenibilidad y ISO 14001 aplicables al sector urbano y la economía circular.
Las capacidades de laboratorio incluyen sistemas HIL/SIL para la validación de sensores y actuadores en vehículos de recogida inteligente, adquisición avanzada de datos para monitoreo de emisiones y análisis acústico, y pruebas de compatibilidad electromagnética (EMC) siguiendo las regulaciones vigentes. El enfoque en trazabilidad y safety considera estándares de calidad y seguridad operativa reconocidos internacionalmente. La empleabilidad se orienta a roles como ingeniero en gestión ambiental, especialista en tecnologías IoT, analista de sistemas inteligentes, coordinador de logística urbana y consultor en economía circular.
3.500 €
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. Diseño y Gestión Integral de Residuos Urbanos: Recogida Inteligente, Plantas de Tratamiento y Economía Circular Efectiva
1.1 Marco conceptual de la Gestión Integral de Residuos Urbanos y Economía Circular: principios, fases y objetivos
1.2 Recogida inteligente: sensores, contenedores conectados, llenado en tiempo real y rutas dinámicas
1.3 Diseño de plantas de tratamiento y valorización: tecnologías, disposición y eficiencia energética
1.4 Gestión de flujos de residuos: clasificación, segregación en origen y trazabilidad de materiales
1.5 Economía circular aplicada a residuos urbanos: bucles de valor, subproductos y cascadas de uso
1.6 Análisis de ciclo de vida (LCA) y costo de ciclo de vida (LCC) para proyectos de residuos
1.7 Gobernanza y stakeholders: roles municipales, operadores, comunidades y participación ciudadana
1.8 Digitalización y MBSE/PLM para gestión de proyectos y change control
1.9 Riesgos, cumplimiento y certificaciones: normativas ambientales y de seguridad
1.10 Casos prácticos: decisión go/no-go y matriz de riesgos y ROI
2.1 Recogida Inteligente: sensores, IoT y monitoreo en tiempo real
2.2 Diseño y Optimización de Rutas: algoritmos de ruteo, restricciones operativas y flotas mixtas
2.3 Gestión de Residuos en Origen y Clasificación para Valorización
2.4 Plantas Eficientes: tecnologías de tratamiento, eficiencia energética y recuperación de energía
2.5 Integración de Sistemas: Digital Twin, MBSE/PLM para recogida y plantas
2.6 Datos y Gobernanza: interoperabilidad, estándares y analítica avanzada
2.7 Economía Circular en Recogida: estrategias de separación, valorización y trazabilidad
2.8 Seguridad, Salud y Cumplimiento: normativa, gestión de riesgos y resiliencia operativa
2.9 Evaluación Ambiental y Económica: LCA/LCC de operaciones de recogida y plantas
2.10 Caso Práctico: go/no-go con matriz de riesgos
3.1 Transformación Sostenible en Residuos Urbanos: Recogida Inteligente, sensores IoT y analítica para optimización
3.2 Recogida Inteligente: rutas optimizadas, priorización de tipos de residuo y reducción de emisiones
3.3 Diseño y Operación de Plantas de Valorización: clasificación, recuperación de materiales y generación de energía
3.4 Economía Circular en Residuos Urbanos: modelos de negocio, incentivos y financiación de infraestructuras
3.5 Gestión de Residuos Orgánicos: compostaje y digestión anaeróbica con valorización de biogás
3.6 Integración de Tecnologías Limpias en Plantas: energía renovable, eficiencia energética y automatización
3.7 Trazabilidad, Calidad y Seguridad en la Cadena de Residuos: normativas, certificaciones y data integrity
3.8 Participación Ciudadana y Comunicación para la Transformación Sostenible
3.9 Evaluación Ambiental y Económica de Proyectos: LCA, LCC y huella de carbono
3.10 Casos Prácticos y Herramientas de Decisión: go/no-go, matrices de riesgo y lecciones aprendidas
4.1 Recogida Inteligente de RSU: sensores, geolocalización de contenedores y rutas dinámicas para optimización en tiempo real
4.2 Optimización de rutas y logística de recolección de RSU: algoritmos, planificación de flotas y priorización por zonas
4.3 Diseño y operación de plantas de tratamiento de RSU: clasificación, pretratamiento, procesos y seguridad
4.4 Valorización de RSU: recuperación de materiales, compostaje, biometanización y generación de subproductos
4.5 Digitalización y monitoreo de RSU: IoT, SCADA, digital twin y MBSE/PLM para control de cambios
4.6 Economía circular aplicada a RSU: modelos de negocio, cadenas de valor y indicadores de rendimiento
4.7 Gestión de residuos peligrosos y residuos especiales en RSU: separación, almacenamiento y cumplimiento normativo
4.8 Seguridad, salud y gestión de riesgos en recogida y tratamiento de RSU: EHS, formación y auditorías
4.9 Evaluación ambiental y sostenibilidad de sistemas de RSU: LCA/LCC de recogida y plantas de tratamiento
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y plan de mitigación para proyectos de RSU
5.1 Recogida Inteligente: Tecnologías y Sistemas Avanzados
5.2 Diseño de Plantas de Vanguardia: Principios y Metodologías
5.3 Optimización de Rutas y Logística: Modelos y Herramientas
5.4 Análisis de Ciclo de Vida (ACV) en Plantas de Tratamiento
5.5 Ingeniería de Procesos: Diseño de Plantas de Valorización Energética
5.6 Automatización y Control en Plantas de Selección y Clasificación
5.7 Economía Circular: Integración de Plantas en Ecosistemas Sostenibles
5.8 Modelado y Simulación de Sistemas de Gestión de Residuos
5.9 Gestión de Riesgos en la Operación de Plantas de Tratamiento
5.10 Estudios de Caso: Implementación de Tecnologías Innovadoras
6.1 Fundamentos de la Recogida Inteligente: Sensores, IoT y Big Data en la Gestión de Residuos
6.2 Diseño de Rutas Optimizadas: Algoritmos y Modelos para la Recogida Eficiente
6.3 Tecnologías de Recogida: Vehículos Especializados y Sistemas Avanzados
6.4 Diseño de Plantas de Tratamiento: Selección y Configuración de Tecnologías
6.5 Procesos de Valorización Energética: Biogás, Incineración y Recuperación de Energía
6.6 Compostaje y Digestión Anaeróbica: Tratamiento de Residuos Orgánicos
6.7 Modelos de Economía Circular: Diseño de Flujos de Materiales y Simbiosis Industrial
6.8 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs): Medición y Monitoreo del Desempeño
6.9 Aspectos Regulatorios y Legislación: Cumplimiento Normativo en la Gestión de Residuos
6.10 Estudios de Caso: Implementación y Optimización de Sistemas Integrales
7.1 Diseño Conceptual de la Recogida Inteligente: Sistemas y Tecnologías
7.2 Optimización de Rutas y Logística en la Recogida de Residuos
7.3 Análisis y Selección de Tecnologías para Plantas de Tratamiento
7.4 Diseño de Plantas de Vanguardia: Componentes y Procesos
7.5 Integración de la Economía Circular en el Diseño de Plantas
7.6 Implementación de Sistemas de Control y Automatización
7.7 Gestión de la Eficiencia Energética y Sostenibilidad
7.8 Evaluación del Rendimiento y Optimización de Plantas
7.9 Diseño y Gestión de la Seguridad en Plantas de Tratamiento
7.10 Estudio de Casos: Implementación y Mejora Continua
8.1 Sistemas de Recogida Inteligente: Tecnologías y Estrategias
8.2 Diseño de Rutas Optimizadas y Logística de Recolección
8.3 Tecnologías de Clasificación y Separación en Plantas de Tratamiento
8.4 Diseño de Plantas de Valorización de Residuos
8.5 Modelos de Economía Circular Aplicados a los RSU
8.6 Análisis de Ciclo de Vida (ACV) en la Gestión de Residuos
8.7 Aspectos Regulatorios y Legislativos en la Gestión de RSU
8.8 Financiamiento y Modelos de Negocio en la Economía Circular de Residuos
8.9 Indicadores de Desempeño y Monitoreo de la Eficiencia
8.10 Estudios de Caso y Mejores Prácticas Internacionales
9.1 Fundamentos de la Gestión de Residuos Sólidos Urbanos (RSU)
9.2 Principios de la Economía Circular en el Contexto de los RSU
9.3 Marco Regulatorio y Legislación Aplicable a la Gestión de Residuos
9.4 Tipos de Residuos Urbanos: Clasificación y Caracterización
9.5 Tecnologías de Recogida Convencionales y sus Limitaciones
9.6 Diseño de Rutas de Recogida Eficientes
9.7 Introducción a las Plantas de Tratamiento: Tipos y Procesos Básicos
9.8 Análisis del Ciclo de Vida (ACV) y su Aplicación en la Gestión de RSU
9.9 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) en la Gestión de Residuos
9.10 Casos de Estudio: Ejemplos de Gestión de RSU y Economía Circular en el Mundo
10.1 Recogida Inteligente de RSU: Tecnologías y Optimización
10.2 Diseño y Operación de Plantas Eficientes de Tratamiento
10.3 Economía Circular en RSU: Modelos y Estrategias
10.4 Legislación y Normativas en Gestión de Residuos
10.5 Evaluación de Ciclo de Vida (ECV) y Análisis de Costo-Beneficio (ACB)
10.6 Tecnologías de Valorización Energética y Material
10.7 Integración de la Recogida Inteligente y Plantas
10.8 Financiación y Modelos de Negocio en Economía Circular
10.9 Estudios de Caso: Implementación exitosa de proyectos
10.10 Proyecto final: Plan de gestión integral de RSU y economía circular
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