Ingeniería de Gemelos Digitales de Fábrica y Cadena de Suministro centra su estudio en la integración avanzada de simulación discreta, análisis de WIP/OEE y técnicas what-if para optimizar procesos productivos en el sector aeronáutico. Este enfoque interdisciplinario abarca áreas técnicas como gestión de manufactura, logística, modelos de simulación DES (Discrete Event Simulation), y sistemas MES/MOM, complementados con metodologías basadas en Lean Manufacturing y Six Sigma para garantizar la eficiencia y calidad en producción de componentes aeroespaciales. La implementación de gemelos digitales favorece la toma de decisiones en tiempo real y la modelización precisa de escenarios operativos, impactando directamente en la reducción del WIP y el incremento del OEE en líneas de montaje de aeronaves.
Los laboratorios asociados a esta ingeniería cuentan con capacidades de simulación HIL/SIL y plataformas de adquisición de datos IoT para validar la trazabilidad y seguridad en la cadena de suministro, respetando normativa aplicable internacional y estándares de calidad como ISO 9001 y AS9100. La formación prepara a profesionales en roles críticos como ingeniero de manufactura, analista de datos industriales, coordinador de cadena de suministro, y especialista en control de calidad, posicionándolos para enfrentar retos complejos en entornos aeroespaciales altamente regulados y digitalizados.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): gemelos digitales, simulación discreta, WIP, OEE, what-if, DES, Lean Manufacturing, AS9100, cadena de suministro, industria aeronáutica.
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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.
6. Maestría en Gemelos Digitales: Simulación de Fábrica y Cadena de Suministro (WIP/OEE y Análisis “What-If”)
**Requisitos Recomendados:** Se recomienda tener conocimientos básicos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Es necesario un nivel de idioma Español/Inglés B2+/C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para quienes lo necesiten.
Módulo 1 — Introducción a los Gemelos Digitales
1.1 **Definición y alcance de los Gemelos Digitales en fábricas y cadenas de suministro navales**
1.2 **Arquitecturas de Gemelos Digitales: datos, modelos y simulación integrados**
1.3 **Fundamentos de simulación discreta para fábricas y cadenas de suministro**
1.4 **WIP y OEE: métricas, cálculos e interpretación para operaciones industriales**
1.5 **What-If y exploración de escenarios: técnicas, herramientas y casos de uso**
1.6 **Data & Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios y trazabilidad**
1.7 **Tecnologías habilitadoras: IoT, sensores, conectividad, analítica y ciberseguridad**
1.8 **Gestión de riesgos y madurez tecnológica: TRL/CRL/SRL para gemelos**
1.9 **Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en entornos regulados**
1.10 **Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de aceptación**
2.2 Gemelos Digitales: definición, alcance y relación con la simulación discreta
2.2 Fábrica y cadena de suministro en simulación discreta: conceptos clave
2.3 WIP y OEE: métricas, captura de datos y interpretación
2.4 Diseño de un modelo de simulación discreta: entradas, entidades, colas y recursos
2.5 Análisis What-If: escenarios simples para variabilidad de demanda y capacidad
2.6 Verificación, validación y calibración del modelo: asegurar veracidad
2.7 Data lineage y digital thread: MBSE/PLM para trazabilidad de cambios
2.8 Herramientas y flujo de trabajo: selección de software y procesos de implementación
2.9 Casos de estudio iniciales: ejercicios prácticos en planta y cadena
2.20 Preparación para la siguiente etapa: recopilación de datos, estándares y gobernanza
3.3 Simulación discreta aplicada a astilleros: modelado de líneas de producción, logística de muelles y mantenimiento
3.2 WIP/OEE en talleres navales y yards: monitorización de rendimiento, capacidad y pérdidas
3.3 Análisis What-If para interrupciones de la cadena de suministro naval: proveedores, puertos y rutas de entrega
3.4 Implementación de gemelos digitales en ingeniería naval: arquitectura, datos maestros y integración con ERP/PLM
3.5 MBSE/PLM para control de cambios en proyectos navales: trazabilidad, versiones y validación de diseño
3.6 Optimización de inventario y capacidad: materiales críticos, repuestos y scheduling en construcción y reparación
3.7 Validación de modelos de simulación con datos históricos y pruebas en entornos simulados de mar
3.8 Gestión de riesgos tecnológicos (TRL/CRL/SRL) para la implementación de gemelos en la industria naval
3.9 Seguridad de la información, propiedad intelectual y cumplimiento normativo en gemelos digitales navales
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para un programa de construcción o modernización naval
Módulo 4 — Modelado Avanzado con Gemelos Digitales
4.4 Modelado de gemelos para buques, astilleros y cadenas de suministro navales: niveles de detalle y integración multi-escala
4.2 Integración MBSE/PLM para control de cambios y trazabilidad de modelos y datos
4.3 Simulación discreta avanzada: secuencias, eventos y optimización de flujos en operaciones de construcción y mantenimiento naval
4.4 Análisis WIP/OEE para operaciones de planta, taller y puerto en la industria naval
4.5 Exploración What-If en interrupciones de suministro, logística portuaria y disponibilidad de activos
4.6 Mantenimiento predictivo y optimización de inventarios en la flota y la industria naval
4.7 Digital thread e IoT: integración de sensores, datos en tiempo real y interoperabilidad entre sistemas del buque
4.8 Validación y verificación de modelos: gestión de incertidumbre, calibración y confianza en las decisiones
4.9 Consideraciones de seguridad, cumplimiento y certificaciones para gemelos en entornos marítimos y de defensa
4.40 Caso práctico: go/no-go para implementación de gemelos con matriz de riesgo y plan de mitigación
5.5 Simulación Discreta: Fundamentos y Aplicaciones en Fábrica y Cadena de Suministro
5.5 Análisis WIP (Work in Progress) y OEE (Overall Equipment Effectiveness): Medición y Optimización
5.3 Estrategias “What-If”: Diseño y Ejecución de Escenarios para la Toma de Decisiones
5.4 Modelado y Simulación de Fábricas: Creación de Gemelos Digitales
5.5 Modelado y Simulación de Cadenas de Suministro: Creación de Gemelos Digitales
5.6 Optimización de Procesos: Cuellos de Botella y Mejora Continua
5.7 Análisis de Sensibilidad y Riesgos: Evaluación de Impactos
5.8 Integración de Datos y Análisis Predictivo: Toma de Decisiones Basada en Datos
5.9 Herramientas y Software: Introducción y Aplicaciones Prácticas
5.50 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Resultados
6.6 Introducción a WIP/OEE y Escenarios What-If en Gemelos Digitales
6.2 Simulación Discreta: Modelado de Fábricas y Cadenas de Suministro
6.3 Análisis WIP (Work In Progress): Identificación de Cuellos de Botella
6.4 Análisis OEE (Overall Equipment Effectiveness): Medición del Rendimiento
6.5 Creación de Escenarios “What-If”: Simulación de Cambios y Mejoras
6.6 Optimización de Procesos: Estrategias Basadas en Simulación
6.7 Mejora Continua: Aplicación de Gemelos Digitales
6.8 Análisis de Datos y Visualización de Resultados
6.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas
6.60 Conclusiones y Próximos Pasos
7.7 Simulación Discreta: Modelado de procesos de fábrica y cadena de suministro
7.2 Análisis WIP/OEE: Medición y optimización del trabajo en curso y la eficiencia general del equipo
7.3 Exploración “What-If”: Simulación de escenarios para identificar cuellos de botella y oportunidades de mejora
7.4 Diseño de experimentos (DOE) con Gemelos Digitales: Optimización de configuraciones y parámetros
7.7 Análisis de sensibilidad y robustez: Evaluación del impacto de las variables en el rendimiento
7.6 Optimización de la programación de la producción: Planificación y secuenciación de tareas
7.7 Gestión de cuellos de botella: Identificación y mitigación de restricciones
7.8 Evaluación de riesgos y toma de decisiones: Uso de simulaciones para evaluar escenarios
7.9 Integración de datos y visualización: Creación de dashboards y reportes
7.70 Casos de estudio: Aplicación práctica en diferentes industrias
8.8 Introducción a la Simulación Discreta en Fábrica y Cadena de Suministro
8.8 Modelado de Procesos: Componentes y Flujos de Trabajo
8.3 Recopilación y Preparación de Datos para la Simulación
8.4 Construcción del Gemelo Digital: Diseño del Modelo de Simulación
8.5 Análisis WIP (Trabajo en Progreso) y OEE (Eficacia General del Equipo)
8.6 Optimización de la Producción: Identificación de Cuellos de Botella
8.7 Escenarios “What-If”: Evaluación de Cambios y Estrategias
8.8 Análisis de Resultados y Toma de Decisiones Basada en Datos
8.8 Implementación de Mejoras y Monitoreo del Desempeño
8.80 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Ejemplos Reales
9.9 Introducción a los Gemelos Digitales: Conceptos y Aplicaciones en Fábrica y Cadena de Suministro
9.9 Simulación Discreta: Modelado de Procesos de Fabricación y Logística
9.3 Análisis WIP (Trabajo en Progreso) y OEE (Eficacia General del Equipo)
9.4 Optimización de la Cadena de Suministro con Gemelos Digitales
9.5 Análisis “What-If”: Evaluación de Escenarios y Toma de Decisiones
9.6 Diseño de Gemelos Digitales: Recopilación y Gestión de Datos
9.7 Integración de Gemelos Digitales con Sistemas ERP y MES
9.8 Implementación Práctica: Casos de Estudio y Ejemplos Reales
9.9 Mejora Continua: Monitoreo y Optimización del Gemelo Digital
9.90 Tendencias Futuras: El Rol de los Gemelos Digitales en la Industria 4.0
10.1 Introducción al Gemelo Digital: Conceptos y Aplicaciones en Fábricas
10.2 Simulación Discreta: Modelado de Procesos de Fabricación
10.3 Análisis WIP (Work In Progress) y OEE (Overall Equipment Effectiveness)
10.4 Análisis de Escenarios “What-If”: Impacto de Cambios en la Producción
10.5 Optimización de la Cadena de Suministro con Gemelos Digitales
10.6 Integración de Datos y Conexión con Sistemas de Gestión
10.7 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones Basada en Datos
10.8 Implementación y Monitoreo del Gemelo Digital en el Entorno Real
10.9 Estrategias para la Mejora Continua con Gemelos Digitales
10.10 Estudio de Caso: Optimización de una Fábrica Utilizando Gemelos Digitales
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”).
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