Diplomado en Reconstrucción de Accidentes PTW y Data Forense aborda el análisis técnico detallado de eventos aeronáuticos combinando metodologías avanzadas de Flight Data Monitoring (FDM), Flight Data Recorder (FDR) y sistemas de Quick Access Recorder (QAR). El programa integra áreas críticas como análisis de parámetros de vuelo, dinámica de estructuras, sistemas de control de vuelo FBW y evaluación de daños mediante técnicas de modelado virtual y reconstrucción 3D, alineándose con normativas internacionales para garantizar la rigurosidad en la interpretación de datos y evidencias técnicas post-accidente.
En el laboratorio, se aplican metodologías HIL/SIL y herramientas de adquisición de datos que facilitan la simulación y validación de escenarios de fallos en sistemas aeronáuticos, cubriendo aspectos de EMC, vibraciones y análisis forense de componentes críticos. El programa se ajusta a la normativa aplicable internacional, integrando estándares de seguridad y trazabilidad para el cumplimiento en procesos periciales. La formación prepara a especialistas en roles como investigador de accidentes, analista forense aeronáutico, consultor en seguridad operacional y ingeniero de sistemas de vuelo.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): reconstrucción de accidentes, análisis forense, Flight Data Recorder, dinámica de estructuras, HIL/SIL, normativa aplicable, investigación aeronáutica, control FBW.
1.550 €
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.
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.
Requisitos recomendados: Un conocimiento sólido en aerodinámica, control de sistemas y estructuras de aeronaves. Nivel de inglés ES/EN B2+/C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para aquellos que lo necesiten.
Módulo 1 — Introducción a la Reconstrucción PTW y Data Forense
1.1 Conceptos básicos de PTW y reconstrucción de accidentes
1.2 Fuentes de evidencia en PTW: escenas, dispositivos y registros
1.3 Cadena de custodia y preservación de datos digitales
1.4 Principios de Data Forense aplicados a PTW
1.5 Metodologías de reconstrucción de eventos: líneas de tiempo y diagramas de causalidad
1.6 Modelado inicial de escenas y herramientas de anotación
1.7 Gestión de calidad de datos y control de variantes en PTW
1.8 Normativa de seguridad, certificaciones y cumplimiento en PTW
1.9 Aspectos éticos, confidencialidad y marco legal de la reconstrucción
1.10 Caso práctico: elaboración de informe de reconstrucción PTW y criterios de aceptación
2.2 Recopilación de evidencias PTW: alcance, fuentes y cadena de custodia
2.2 Protocolos de recopilación en campo PTW: seguridad, registro y consistencia
2.3 Recuperación y preservación de datos de dispositivos PTW y sensores
2.4 Análisis forense de logs PTW: eventos, correlación y tiempos
2.5 Integración de datos PTW: MBSE/PLM para evidencias y control de cambios
2.6 Trazabilidad temporal y sincronización de eventos PTW
2.7 Calidad de datos y gestión de metadatos en recopilación PTW
2.8 Herramientas y flujos de trabajo para análisis de PTW: software forense y repositorios
2.9 Consideraciones legales, éticas y de confidencialidad en manejo de datos PTW
2.20 Caso práctico: go/no-go y matrices de riesgo en recopilación y análisis de datos PTW
3.3 PTW y evidencias: definiciones, alcance y terminología forense
3.2 Marco ético y legal de la reconstrucción de accidentes PTW
3.3 Fuentes de evidencia física en escena PTW: señales, daños, huellas y restos
3.4 Evidencia digital y recuperación de datos: dispositivos móviles, sensores a bordo y telemetría
3.5 Recolección de datos y documentación inicial de la escena
3.6 Cadena de custodia, preservación y control de calidad de pruebas
3.7 Metodologías de análisis forense: fundamentos de reconstrucción cinemática y dinámica
3.8 Modelado y visualización inicial de eventos PTW
3.9 Herramientas y software para análisis forense y recuperación de datos
3.30 Casos prácticos introductorios: evaluación, hallazgos y lecciones aprendidas
4.4 Fundamentos del modelado de evidencias PTW: alcance, trazabilidad y relevancia forense
4.2 Fuentes de evidencia PTW: permisos, registros de dispositivos, sensores, comunicaciones y CCTV
4.3 Metadatos y normalización de evidencias: formatos, atributos y estándares aplicables
4.4 Recolección y preservación forense de evidencias digitales PTW
4.5 Modelado de eventos y secuencias: líneas de tiempo, sincronización entre fuentes y reconstrucción temporal
4.6 Representación de relaciones entre evidencias: grafos, relaciones causales y dependencias
4.7 Visualización y reporting de evidencias: dashboards, storytelling forense y generación de informes
4.8 MBSE/PLM para change control en evidencias PTW: trazabilidad y control de versiones
4.9 Riesgo, cumplimiento y propiedad intelectual en evidencias PTW: consideraciones legales y certificaciones
4.40 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos aplicada al modelado de evidencias PTW
5.5 Introducción a la Seguridad Marítima y la Investigación de Accidentes PTW
5.5 Legislación y Normativas Aplicables en Accidentes PTW
5.3 Recopilación de Evidencias Iniciales: Documentación y Testimonios
5.4 Tipos de Accidentes PTW y sus Causas Comunes
5.5 Protocolos de Seguridad y Planes de Contingencia
5.6 Análisis Preliminar del Lugar del Suceso
5.7 Identificación de Riesgos y Factores Contribuyentes
5.8 Importancia del Resguardo de la Escena del Accidente
5.9 El Rol del Investigador y Equipos de Trabajo
5.50 Introducción a las Herramientas de Análisis Forense
6.6 Introducción a la Investigación de Accidentes PTW: Alcance y Objetivos
6.2 Marco Legal y Normativo en Accidentes PTW
6.3 Principios de la Seguridad en Procesos PTW
6.4 Metodologías de Investigación: Enfoque Sistemático
6.5 Recopilación de Datos Iniciales: Escena del Accidente y Testigos
6.6 Documentación y Evidencia: Importancia y Métodos
6.7 Tipos de Accidentes PTW: Clasificación y Características
6.8 Técnicas de Entrevista y Comunicación en la Investigación
6.9 Ética y Responsabilidad en la Investigación de Accidentes
6.60 Introducción a la Data Forense y su Aplicación en PTW
7.7 Introducción al marco legal y normativo PTW
7.2 Principios de la investigación de accidentes PTW
7.3 Recopilación inicial de datos y evidencia
7.4 Preservación de la escena del accidente PTW
7.7 Identificación y documentación de testigos
7.6 Análisis preliminar de la documentación PTW
7.7 Protocolos de seguridad y cadena de custodia de la evidencia
7.8 Criterios de admisibilidad de la evidencia
7.9 Consideraciones éticas y legales en la investigación PTW
7.70 Introducción a las herramientas de análisis inicial PTW
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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