El Curso de Observabilidad y Telemetría en Sistemas Eléctricos profundiza en la implementación de técnicas avanzadas para el monitoreo, análisis y gestión de datos en tiempo real dentro de sistemas eléctricos. Se enfoca en el uso de herramientas para la telemetría, la adquisición de datos y el análisis de señales para la detección temprana de fallas y la optimización del rendimiento. Explora conceptos como IoT, protocolos de comunicación (Modbus, IEC 61850), y el uso de plataformas de visualización y alertas para la toma de decisiones. El curso cubre la implementación de sistemas de observabilidad para el cumplimiento de normativas y estándares de seguridad.
El curso provee habilidades prácticas en el diseño e implementación de sistemas de telemetría, la configuración de sensores y equipos de medición, el análisis de datos y la resolución de problemas en escenarios reales. Prepara para roles como ingenieros de sistemas, analistas de datos, especialistas en telemetría y técnicos de mantenimiento predictivo, mejorando la capacidad de respuesta y la eficiencia operativa en la industria eléctrica.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): telemetría, sistemas eléctricos, observabilidad, adquisición de datos, análisis de señales, IoT, protocolos de comunicación, monitoreo, gestión de datos, mantenimiento predictivo.
299 €
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.
4. Análisis Profundo de Observabilidad y Telemetría en Sistemas Eléctricos
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de sistemas eléctricos de potencia, programación (Python, etc.), y bases de datos. ES/EN B2+/C1 (se valorará). Posibilidad de ofrecer materiales de apoyo para nivelar conocimientos.
1.1 Fundamentos de la Observabilidad y Telemetría en Sistemas Eléctricos
1.2 Importancia de la Observabilidad: Visibilidad y Control
1.3 Principios de la Telemetría: Recopilación y Transmisión de Datos
1.4 Arquitectura de Sistemas de Observabilidad y Telemetría
1.5 Componentes Clave: Sensores, Instrumentación y Redes
1.6 Tipos de Datos: Mediciones, Eventos y Registros
1.7 Herramientas y Tecnologías: Plataformas y Software
1.8 Casos de Uso: Aplicaciones en la Industria Eléctrica
1.9 Beneficios Clave: Eficiencia, Fiabilidad y Seguridad
1.10 Desafíos y Consideraciones en la Implementación
2.2 Introducción a la Observabilidad y Telemetría: Definiciones y Fundamentos
2.2 Arquitectura de Sistemas Eléctricos y su Importancia en la Observabilidad
2.3 Componentes Clave de la Telemetría: Sensores, Adquisición de Datos y Transmisión
2.4 Métricas Esenciales para la Observabilidad en Sistemas Eléctricos
2.5 Herramientas y Tecnologías de Observabilidad: Dashboards y Visualización de Datos
2.6 Monitoreo de Estado y Detección de Fallos en Tiempo Real
2.7 Alertas y Notificaciones: Configuración y Gestión Efectiva
2.8 Análisis de Datos Históricos: Tendencias y Patrones en el Rendimiento Eléctrico
2.9 Integración de la Observabilidad con la Gestión de Activos
2.20 Mejores Prácticas y Estándares en Observabilidad y Telemetría
3.3 Introducción a la Implementación de Observabilidad en Sistemas Eléctricos
3.2 Recopilación y Selección de Datos Clave para Telemetría
3.3 Diseño e Implementación de Sensores y Dispositivos de Medición
3.4 Configuración y Gestión de Plataformas de Observabilidad
3.5 Integración de Datos: Visualización y Análisis Inicial
3.6 Establecimiento de Alarmas y Umbrales: Detección de Anomalías
3.7 Implementación de Dashboards y Reportes Personalizados
3.8 Monitoreo en Tiempo Real y Análisis de Tendencias
3.9 Resolución de Problemas y Diagnóstico de Fallos
3.30 Mejora Continua: Optimización de la Observabilidad
4.4 Recopilación de métricas clave de observabilidad y telemetría
4.2 Técnicas de procesamiento de datos: filtrado, agregación y transformación
4.3 Herramientas y plataformas de análisis de datos: selección y configuración
4.4 Creación de dashboards y visualizaciones efectivas para la monitorización
4.5 Análisis de anomalías y detección de patrones en los datos eléctricos
4.6 Interpretación de datos para la toma de decisiones informadas
4.7 Análisis de tendencias y predicción de fallos en sistemas eléctricos
4.8 Generación de informes y comunicación de resultados
4.9 Integración de análisis de datos en tiempo real
4.40 Estudio de caso: Aplicación de visualización y análisis en una subestación eléctrica
5.5 Introducción a la Observabilidad y Telemetría
5.5 Conceptos Clave: Sensores, Medición y Recolección de Datos
5.3 Arquitectura de Sistemas de Telemetría
5.4 Tipos de Datos y Métricas Relevantes
5.5 Importancia de la Observabilidad en Sistemas Eléctricos
5.6 Beneficios y Aplicaciones
5.7 Fundamentos de la Calidad de Datos
5.5 Componentes de un Marco de Trabajo de Telemetría
5.5 Selección y Diseño de Sensores
5.3 Protocolos de Comunicación en Telemetría
5.4 Almacenamiento y Gestión de Datos
5.5 Seguridad en Sistemas de Telemetría
5.6 Consideraciones de Escalabilidad
5.7 Integración con Plataformas de Monitoreo
3.5 Selección de Herramientas de Observabilidad
3.5 Implementación de Puntos de Medición
3.3 Configuración de Paneles de Control
3.4 Monitoreo de Variables Críticas
3.5 Configuración de Alertas y Notificaciones
3.6 Integración con Sistemas Existentes
3.7 Pruebas y Validación de la Implementación
4.5 Técnicas de Análisis de Datos
4.5 Herramientas de Visualización de Datos
4.3 Identificación de Tendencias y Patrones
4.4 Análisis de Causa Raíz
4.5 Generación de Informes y Dashboards
4.6 Uso de Datos para la Toma de Decisiones
4.7 Análisis Predictivo en Sistemas Eléctricos
5.5 Integración con Sistemas SCADA
5.5 Conexión con Redes Inteligentes (Smart Grids)
5.3 Integración con Sistemas de Gestión de Energía
5.4 Interfaz de Usuario y Experiencia del Usuario
5.5 Automatización de Procesos
5.6 Gestión de Incidentes y Respuesta a Emergencias
5.7 Sincronización de Datos entre Sistemas
6.5 Optimización del Rendimiento Energético
6.5 Detección y Mitigación de Fallos
6.3 Optimización del Uso de Recursos
6.4 Mejora de la Eficiencia Operacional
6.5 Mantenimiento Predictivo
6.6 Reducción de Costos Operativos
6.7 Evaluación del Retorno de la Inversión (ROI)
7.5 Estrategias de Observabilidad Avanzadas
7.5 Monitoreo en Tiempo Real
7.3 Análisis de Big Data
7.4 Machine Learning y Observabilidad
7.5 Implementación de Inteligencia Artificial
7.6 Ciberseguridad en Sistemas de Observabilidad
7.7 Tendencias Futuras en Observabilidad y Telemetría
8.5 Estudio de Caso: Optimización de una Planta de Energía
8.5 Estudio de Caso: Monitoreo de una Red de Distribución
8.3 Estudio de Caso: Prevención de Fallos en Subestaciones
8.4 Estudio de Caso: Mejora de la Eficiencia Energética en Edificios
8.5 Estudio de Caso: Análisis de Datos de Consumo Eléctrico
8.6 Estudio de Caso: Implementación de un Sistema de Observabilidad Completo
8.7 Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
6.6 Monitorización de Sensores y Dispositivos: Estrategias Iniciales
6.2 Recolección de Datos: Métodos y Herramientas
6.3 Almacenamiento de Datos: Arquitecturas y Bases de Datos
6.4 Análisis de Datos: Técnicas y Algoritmos
6.5 Visualización de Datos: Dashboards y Reportes
6.6 Gestión de Alarmas y Notificaciones
6.7 Optimización de la Infraestructura de Observabilidad
6.8 Integración con Sistemas de Gestión Eléctrica Existentes
6.9 Ciberseguridad en Sistemas de Observabilidad
6.60 Escalabilidad y Adaptación a Futuras Demandas
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.
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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).
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