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Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión

Sobre nuestro Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión

El diplomado en estimación soc/soh/sof y algoritmos de fusión de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre estimación soc/soh/sof y algoritmos de fusión desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —UNECE R100, UNECE R136 y ISO 6469— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M y Simcenter Amesim. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de ingeniero de baterías, especialista en BMS y ingeniero de electrónica de potencia en automoción, movilidad pesada y infraestructura de recarga.

Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión
Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 9

1.790 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio Experto en Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión Algorítmica de Datos

1. Dominio Experto en Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión Algorítmica de Datos

* Evaluar y aplicar métodos avanzados para la estimación precisa del *State of Charge* (SoC), *State of Health* (SoH) y *State of Function* (SoF) en sistemas de energía, incluyendo baterías y otros dispositivos.
* Implementar técnicas de fusión algorítmica de datos provenientes de múltiples fuentes (sensores, modelos, históricos) para mejorar la robustez y la fiabilidad de las estimaciones SoC/SoH/SoF.
* Comprender y aplicar modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para la predicción y el pronóstico del rendimiento y la vida útil de los sistemas de energía.
* Analizar y mitigar los efectos de la deriva, el ruido y las incertidumbres en los datos de entrada, garantizando la precisión y la confiabilidad de las estimaciones.
* Dominar herramientas y software especializados para la simulación, el análisis y la optimización de algoritmos de estimación SoC/SoH/SoF.
* Desarrollar habilidades para la integración de sistemas de gestión de baterías (BMS) y la optimización del rendimiento de los sistemas de almacenamiento de energía.
* Estudiar las normativas y estándares relevantes para la seguridad, la calidad y el rendimiento de los sistemas de energía.
* Aplicar los conocimientos adquiridos en casos prácticos y proyectos de investigación relacionados con la monitorización y la gestión de sistemas de energía.

1. Maestría en la Estimación Precisa de SoC/SoH/SoF y la Integración Avanzada de Algoritmos de Fusión

  • Comprender los conceptos fundamentales de SoC (State of Charge), SoH (State of Health) y SoF (State of Function) aplicados a sistemas de energía.
  • Dominar técnicas de estimación precisa de SoC/SoH/SoF utilizando modelos matemáticos y algoritmos avanzados.
  • Aplicar algoritmos de fusión de datos para combinar información de múltiples sensores y fuentes, mejorando la precisión y robustez de las estimaciones.
  • Explorar y utilizar diferentes tipos de sensores y sistemas de medición para la adquisición de datos relevantes para la estimación de SoC/SoH/SoF.
  • Diseñar e implementar algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la predicción y optimización del rendimiento de sistemas de energía.
  • Analizar y mitigar los efectos de factores como la temperatura, la edad y el uso en la degradación de baterías y otros componentes.
  • Evaluar la fiabilidad y seguridad de los sistemas de energía basados en las estimaciones de SoC/SoH/SoF.
  • Integrar los conocimientos adquiridos en el diseño y la gestión de sistemas de energía más eficientes y duraderos.
  • Utilizar herramientas de simulación y análisis para evaluar el rendimiento de los algoritmos y sistemas desarrollados.
  • Estudiar y aplicar las normas y estándares relevantes para la medición y evaluación de SoC/SoH/SoF en diferentes industrias.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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. Optimización Experta en Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión Algorítmica Avanzada

  • Dominarás el análisis y la optimización de la estimación del Estado de Carga (SoC), Estado de Salud (SoH) y Estado de Funcionamiento (SoF) de sistemas de energía, incluyendo baterías y otras tecnologías de almacenamiento.
  • Profundizarás en la fusión algorítmica avanzada, aprendiendo a integrar y procesar datos de múltiples sensores y fuentes para mejorar la precisión y confiabilidad de las estimaciones SoC/SoH/SoF.
  • Aplicarás técnicas de aprendizaje automático y inteligencia artificial para predecir el rendimiento y la vida útil de los sistemas de energía.
  • Estudiarás las metodologías de modelado y simulación para optimizar el diseño y la gestión de sistemas de almacenamiento de energía.
  • Desarrollarás habilidades en la validación y verificación de modelos y algoritmos SoC/SoH/SoF, incluyendo la evaluación del impacto de factores ambientales y de funcionamiento.
  • Aprenderás sobre las últimas tendencias en el campo de la estimación y fusión algorítmica, incluyendo el uso de algoritmos Kalman Filter, Extended Kalman Filter y Particle Filters.
  • Obtendrás experiencia práctica a través de ejemplos y estudios de caso reales, aplicados a diversas aplicaciones de sistemas de energía, como vehículos eléctricos, sistemas de energía renovable y redes inteligentes.

5. Análisis Profundo de Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión Algorítmica de Datos Avanzada

  • Profundizar en las técnicas de estimación de State of Charge (SoC), State of Health (SoH) y State of Function (SoF) para sistemas.
  • Dominar algoritmos de fusión de datos avanzada, incluyendo filtros de Kalman, filtros de partículas y técnicas de aprendizaje automático, para la integración óptima de información de múltiples sensores y fuentes.
  • Estudiar las metodologías de análisis y optimización de algoritmos de estimación y fusión, incluyendo la validación y verificación de modelos.
  • Aprender a aplicar los conceptos de estimación y fusión de datos en la monitorización y gestión de la vida útil de sistemas y componentes.
  • Analizar el rendimiento y la robustez de los algoritmos en entornos de datos ruidosos e incompletos.

6. Perfeccionamiento en la Estimación SoC/SoH/SoF y la Fusión Eficiente de Algoritmos de Datos

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.

Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.
  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

8 módulos · 80 submódulos · 800 horas

1Introducción a la Estimación SoC/SoH/SoF (100 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Introducción a la Estimación SoC/SoH/SoF
  • 1.2. Conceptos básicos de SoC, SoH y SoF: definiciones y aplicaciones.
  • 1.3. Importancia de la estimación precisa en sistemas embarcados.
  • 1.4. Desafíos y complejidades en la estimación de SoC/SoH/SoF.
  • 1.5. Fundamentos de las tecnologías de baterías y sus parámetros clave.
  • 1.6. Introducción a los algoritmos de estimación: filtros de Kalman, modelos de observador.
  • 1.7. Fuentes de datos y sensores para la estimación: voltaje, corriente, temperatura.
  • 1.8. Introducción a las técnicas de fusión de datos: promedios ponderados, filtros bayesianos.
  • 1.9. Herramientas y software para la simulación y análisis de datos.
  • 1.10. Estudios de caso: aplicaciones en vehículos eléctricos e híbridos.
2Principios de la Estimación SoC/SoH/SoF (100 h)
  • 2.1. 2 Fundamentos de SoC (State of Charge), SoH (State of Health) y SoF (State of Function)
  • 2.2. 2 Importancia de la Estimación Precisa: Aplicaciones y Beneficios
  • 2.3. 3 Principios Físicos y Químicos de las Baterías: Modelado
  • 2.4. 4 Métodos de Estimación Directa: Voltaje, Corriente y Temperatura
  • 2.5. 5 Técnicas de Estimación Indirecta: Impedancia Electroquímica
  • 2.6. 6 Modelos Matemáticos para SoC/SoH/SoF: Kalman Filter, Filtro de Partículas
  • 2.7. 7 Fuentes de Error y Calibración de Datos
  • 2.8. 8 Implementación en Hardware y Software: Plataformas de Prueba
  • 2.9. 9 Análisis de Datos y Visualización: Herramientas y Técnicas
  • 2.10. 20 Estudios de Caso: Aplicaciones en el Mundo Real
3Cimientos de Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión (100 h)
  • 3.1. Introducción a SoC (State of Charge), SoH (State of Health) y SoF (State of Function)
  • 3.2. Principios Fundamentales de la Estimación de SoC, SoH y SoF
  • 3.3. Sensores y Mediciones Clave para la Estimación
  • 3.4. Fundamentos de la Fusión de Datos y su Aplicación
  • 3.5. Modelado Matemático para la Estimación y Fusión
  • 3.6. Introducción a Algoritmos de Estimación y Fusión
  • 3.7. Desafíos y Limitaciones en la Estimación
  • 3.8. Importancia de la Precisión y la Confiabilidad
  • 3.9. Aplicaciones en Diversas Industrias
  • 3.10. Casos de Estudio y Ejemplos Prácticos
4Optimización Experta en Estimación y Fusión Algorítmica (100 h)
  • 4.1. Fundamentos de la estimación SoC/SoH/SoF: conceptos clave y desafíos
  • 4.2. Técnicas de estimación SoC: modelos basados en corriente, voltaje y temperatura
  • 4.3. Estimación SoH: análisis del deterioro de la batería y modelos de vida útil
  • 4.4. Estimación SoF: evaluación de la seguridad y fiabilidad de la batería
  • 4.5. Fusión algorítmica de datos: introducción a Kalman filter y otros algoritmos
  • 4.6. Implementación de algoritmos de fusión: integración de múltiples sensores
  • 4.7. Optimización de algoritmos: ajuste fino y rendimiento
  • 4.8. Validación y verificación de estimaciones SoC/SoH/SoF
  • 4.9. Estudios de caso: aplicaciones prácticas y desafíos
  • 4.10. Herramientas y tecnologías: software y hardware para la estimación y fusión
5Estudio Detallado de Estimación y Fusión (100 h)
  • 5.1. Fundamentos de la Estimación SoC/SoH/SoF: Introducción y Conceptos Clave
  • 5.2. Métodos de Estimación de SoC: Técnicas y Algoritmos
  • 5.3. Métodos de Estimación de SoH: Evaluación del Estado de Salud
  • 5.4. Métodos de Estimación de SoF: Análisis de Fallos y Fiabilidad
  • 5.5. Fusión Algorítmica de Datos: Principios y Estrategias
  • 5.6. Implementación Práctica de la Fusión: Herramientas y Software
  • 5.7. Desafíos y Soluciones en la Estimación y Fusión
  • 5.8. Validación y Verificación de Algoritmos
  • 5.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales
  • 5.10. Tendencias Futuras en la Estimación y Fusión
6Perfeccionamiento SoC/SoH/SoF y Fusión Datos (100 h)
  • 6.1. Fundamentos de la Estimación SoC/SoH/SoF: Conceptos Clave y Aplicaciones
  • 6.2. Técnicas Avanzadas para la Estimación de SoC (State of Charge)
  • 6.3. Métodos de Estimación de SoH (State of Health) y su Importancia
  • 6.4. Evaluación de SoF (State of Function) y su Integración
  • 6.5. Fusión de Datos: Algoritmos y Estrategias
  • 6.6. Implementación de la Fusión Algorítmica para una Mayor Precisión
  • 6.7. Herramientas y Plataformas para la Estimación y Fusión
  • 6.8. Validación y Verificación de Modelos de Estimación
  • 6.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Desafíos
  • 6.10. Mejora Continua y Optimización del Rendimiento
7Marco normativo y criterios de aplicación (100 h)
  • 7.1. Marco regulatorio aplicable: visión general
  • 7.2. Jerarquía normativa y conflictos entre estándares
  • 7.3. Requisitos obligatorios frente a buenas prácticas
  • 7.4. Criterios de aceptación y evidencias exigibles
  • 7.5. Documentación técnica y trazabilidad
  • 7.6. Gestión de cambios y control de configuración
  • 7.7. Auditorías, inspecciones y no conformidades
  • 7.8. Responsabilidades y reparto de alcance
  • 7.9. Interpretación de cláusulas críticas
  • 7.10. Ejercicio: lista de comprobación normativa
8Métodos y herramientas de análisis (100 h)
  • 8.1. Planteamiento del modelo: hipótesis y simplificaciones
  • 8.2. Selección de herramientas y entorno de trabajo
  • 8.3. Preparación de los datos de partida
  • 8.4. Flujo de trabajo y buenas prácticas de modelado
  • 8.5. Discretización y preparación del caso
  • 8.6. Condiciones de contorno y casos de carga
  • 8.7. Control de convergencia y verificación numérica
  • 8.8. Análisis de sensibilidad y estudio paramétrico
  • 8.9. Automatización y reutilización de modelos
  • 8.10. Ejercicio: montaje de un modelo base
  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de estimación soc/soh/sof y algoritmos de fusión y su vocabulario normativo.
  • Aplicar UNECE R100, UNECE R136 y ISO 6469 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con MATLAB/Simulink y GT-SUITE.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en cámara climática de baterías y banco de ciclado.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de estimación soc/soh/sof y algoritmos de fusión de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.

Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M, Simcenter Amesim, ANSYS Fluent, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de cámara climática de baterías, banco de ciclado, laboratorio de alta tensión. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • UNECE R100
  • UNECE R136
  • ISO 6469
  • IEC 62660
  • UN 38.3 (transporte)
  • ISO 26262
  • IEC 61851 (recarga)
  • ISO 15118
  • Reglamento (UE) 2023/1542 de baterías
  • ISO 19880 (hidrogeneras)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de baterías
  • Especialista en BMS
  • Ingeniero de electrónica de potencia
  • Responsable de seguridad de alta tensión
  • Ingeniero de infraestructura de recarga
  • Especialista en hidrógeno

Sectores de destino: automoción, movilidad pesada, infraestructura de recarga, almacenamiento estacionario, hidrógeno verde. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Cómo se construye el modelo

Pulsa cada etapa para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónESTIMACIÓN SOC/SOH/SOF Y ALGORITMOS DE FDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Adquisición

De dónde salen los datos, con qué frecuencia y qué sesgos trae el muestreo.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Preparación

Limpieza, valores ausentes, normalización y construcción de variables.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Modelado

Elección del algoritmo, ajuste de hiperparámetros y control del sobreajuste.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Simulación

Modelos físicos y gemelos digitales: hipótesis, mallado y coste de cálculo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Validación

Métricas, validación cruzada y contraste contra datos reales medidos.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Despliegue

Puesta en producción, latencia, versionado y trazabilidad de las decisiones.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Monitorización

Deriva de los datos, reentrenamiento y alertas cuando el modelo se degrada.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Gobernanza

Reproducibilidad, documentación del modelo y requisitos regulatorios.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO/IEC 25012

Modelo de calidad del dato: exactitud, completitud, coherencia y actualidad.

ISO/IEC 42001

Sistema de gestión de la inteligencia artificial dentro de una organización.

ASME V&V 10 y 20

Verificación y validación de modelos de simulación frente a datos experimentales.

Reglamento europeo de IA

Clasificación por riesgo y obligaciones de documentación y supervisión.

Tu dedicación

800 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

8 h por semana

100

semanas

23,1 meses aproximadamente

12 h por semana

67

semanas

15,5 meses aproximadamente

16 h por semana

50

semanas

11,5 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

  • Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión: Modelado predictivo; calibración y validación; optimización de algoritmos para vehículos navales.

  • Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión: Modelado predictivo; calibración y validación; optimización de algoritmos para vehículos navales.

  • Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión Algorítmica: Desarrollo de modelos predictivos avanzados, integración de sensores, análisis de datos en tiempo real y optimización del rendimiento energético.

  • Gestión Energética Naval: Estimación precisa SoC/SoH/SoF en sistemas navales.
  • Fusión de Datos: Integración y optimización algorítmica para predicción de rendimiento.
  • Plataformas Navales Inteligentes: Implementación de algoritmos avanzados y análisis de datos.
  • Simulación y Validación: Creación de modelos de simulación y validación de algoritmos.

  • Estimación SoC/SoH/SoF: Modelado predictivo, calibración y validación con datos reales de baterías navales.
  • Fusión Algorítmica: Desarrollo de algoritmos Kalman Filter, Bayesian, y Machine Learning para mejorar la precisión.
  • Integración y Simulación: Plataforma de simulación naval (hardware-in-the-loop) para pruebas.
  • Optimización: Implementación de estrategias de gestión de energía para maximizar la vida útil.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

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.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

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.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

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.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

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.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

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.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

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.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

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.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este diplomado

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

La matrícula está abierta todo el año. Al ser un programa online y asíncrono no hay que esperar a una convocatoria: se empieza en cuanto se formaliza la matrícula.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

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Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 800 horas totales repartidas en 6 a 8 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M, Simcenter Amesim. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión

¿Qué es Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión?

Es una especialidad propia de los datos y la simulación en ingeniería. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este diplomado recorre ese método completo en 8 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión?

Contratan sobre todo departamentos de I+D, consultoras de cálculo y equipos de ciencia de datos industrial. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión?

Las de referencia son ISO/IEC 25012, ISO/IEC 42001, ASME V&V 10 y 20, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión?

En el día a día se trabaja con entornos de análisis y aprendizaje automático, software de simulación numérica y plataformas de datos. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión?

Este programa son 800 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 80 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Ficha del programa

El programa en datos

8módulosEstructura
80submódulosUnidades de trabajo
800horasCarga total
6-8mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
800 horas · 6 a 8 meses.
Estructura
8 módulos y 80 submódulos.
Área
Electromovilidad, Baterías & H2.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Seium - Universidad de ingeniería avanzada
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