Ingeniería de Mantenimiento Predictivo con IA

2.1 Fundamentos de vibraciones y dinámica estructural naval
2.2 Instrumentación: sensores, adquisición de datos y calibración
2.3 Métodos de análisis de vibraciones: FFT, espectros y análisis modal
2.4 Detección de fallas por vibración: desequilibrio, desalineación, holguras, desgaste de rodamientos
2.5 Acústica y reducción de ruido en entornos marítimos
2.6 Vibraciones en sistemas críticos: propulsión, hélices, ejes y tuberías
2.7 Gemelos Parciales e IA para predicción y diagnóstico de vibraciones
2.8 Integración de datos y MBSE/PLM para trazabilidad de vibraciones
2.9 Requisitos normativos, certificaciones y seguridad operacional
2.10 Case clinic: estudio de caso con matriz de riesgo y plan de mitigación

3.1 Introducción al Mantenimiento Predictivo Naval con IA: visión general, objetivos y beneficios
3.2 Fundamentos de IA aplicados al MP naval: conceptos de IA, ML y DL
3.3 Arquitectura de datos para MP con IA: fuentes, calidad, gobernanza y seguridad
3.4 Vibraciones en buques: principios, sensores y análisis de señales
3.5 Acústica y monitorización de condiciones: detección de fallos y diagnóstico
3.6 Salud de Activos Naval: indicadores de estado, métricas y dashboards operativos
3.7 Gemelos Parciales y gemelos digitales: definición, diferencias y casos de uso en MP
3.8 Modelos de predicción y diagnóstico con IA: selección, entrenamiento y validación
3.9 Implementación de MP IA en entornos navales: piloto, escalado, integración y cambio organizacional
3.10 Ética, seguridad y cumplimiento en MP Naval con IA: ciberseguridad, privacidad de datos y normativas

4.1 Fundamentos del análisis con IA en Mantenimiento Naval
4.2 Análisis de vibraciones para diagnóstico y pronóstico con IA
4.3 Análisis de señales acústicas para monitoreo y detección de anomalías
4.4 Salud de activos y degradación: modelos de IA para PHM naval
4.5 Gemelos parciales como herramienta de simulación y diagnóstico
4.6 Integración de datos de sensores y fusión de información para IA
4.7 IA explicable y confianza en el diagnóstico naval
4.8 Validación, verificación y robustez de modelos IA en entornos navales
4.9 Gobernanza, ROI y gestión de riesgos de IA en el mantenimiento
4.10 Casos clínicos y ejercicios de go/no-go basados en IA

5.1 Introducción a la IA en el Mantenimiento Naval: Conceptos Clave y Beneficios
5.2 Análisis de Vibraciones con IA: Detección Temprana de Fallos
5.3 Acústica y Diagnóstico Asistido por IA: Identificación de Anomalías
5.4 Salud de Activos: Modelado Predictivo y IA
5.5 Gemelos Parciales: Simulación y Optimización con IA
5.6 Implementación de IA: Estrategias y Herramientas
5.7 Análisis de Datos y Machine Learning en Mantenimiento Naval
5.8 Optimización de Rutinas de Mantenimiento Predictivo con IA
5.9 Casos de Éxito: Aplicaciones Reales de IA en el Sector Naval
5.10 Desafíos y Futuro de la IA en el Mantenimiento Naval

6.1 Introducción a la IA en el Mantenimiento Naval: Visión General y Beneficios
6.2 Fundamentos del Análisis de Vibraciones en Entornos Navales
6.3 Acústica Naval: Detección y Diagnóstico de Fallos Mediante Sonido
6.4 Evaluación de la Salud de Activos Navales: Técnicas y Herramientas
6.5 Gemelos Parciales: Creación y Aplicación en el Mantenimiento Predictivo
6.6 Integración de IA en el Análisis de Vibraciones Navales
6.7 IA Aplicada al Análisis Acústico en el Entorno Naval
6.8 IA para la Evaluación y Predicción de la Salud de Activos
6.9 Gemelos Parciales Impulsados por IA: Modelado y Simulación
6.10 Casos Prácticos: Implementación de IA para la Optimización del Mantenimiento Naval

7.1 Fundamentos del Mantenimiento Predictivo Naval con IA
7.2 Análisis de Vibraciones en Entornos Navales
7.3 Acústica y su Aplicación en el Diagnóstico Naval
7.4 Evaluación y Diagnóstico de la Salud de Activos Navales
7.5 Introducción a los Gemelos Parciales y su Rol en el Mantenimiento
7.6 Integración de la IA en el Mantenimiento Predictivo Naval
7.7 Optimización de Estrategias de Mantenimiento con IA
7.8 Implementación Práctica de Soluciones de IA en el Mantenimiento Naval
7.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales y Resultados
7.10 Tendencias Futuras y Desafíos del Mantenimiento Naval con IA

8.1 Introducción a los Gemelos Parciales en el Contexto Naval
8.2 Integración de IA para el Análisis de Datos en Mantenimiento
8.3 Diseño e Implementación de Gemelos Parciales para Activos Clave
8.4 Recolección y Análisis de Datos de Vibraciones con IA
8.5 Implementación de IA para el Análisis Acústico
8.6 Uso de Gemelos Parciales para la Evaluación de la Salud de Activos
8.7 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en IA y Gemelos
8.8 Optimización de la Planificación de Mantenimiento con Gemelos Parciales
8.9 Estudios de Caso: Implementación Exitosa de Gemelos e IA
8.10 Futuro del Mantenimiento Naval: Tendencias y Desafíos

9.1 Fundamentos del Mantenimiento Predictivo
9.2 Importancia del Mantenimiento Predictivo en la Industria Naval
9.3 Ventajas del Mantenimiento Predictivo frente a otras estrategias
9.4 El ciclo de vida de los activos navales
9.5 Introducción a las Técnicas de Mantenimiento Predictivo
9.6 Recolección y Análisis de Datos
9.7 Introducción a la Inteligencia Artificial en el Mantenimiento
9.8 Introducción a los Gemelos Parciales
9.9 Estándares y Normativas en Mantenimiento Naval
9.10 Casos de Estudio y Aplicaciones Reales

10.1 Fundamentos de Gemelos Parciales en el Contexto Naval
10.2 Introducción a la Optimización con IA en el Mantenimiento Predictivo
10.3 Recolección y Análisis de Datos de Vibraciones en Entornos Navales
10.4 Análisis Acústico y su Aplicación en la Detección de Fallos
10.5 Evaluación de la Salud de Activos y su Impacto en la Operación
10.6 Integración de Gemelos Parciales para Simulación y Predicción
10.7 Implementación de Algoritmos de IA para el Diagnóstico Predictivo
10.8 Estrategias de Optimización del Mantenimiento Basadas en IA y Gemelos
10.9 Caso Práctico: Implementación y Evaluación de un Proyecto Naval con IA
10.10 Presentación del Proyecto Final: Gemelos Parciales y Optimización Naval