se centra en la integración avanzada de modelado CFD, simulación en tiempo real y algoritmos de routing inteligente para optimizar la condición operativa y el ahorro energético en activos navales. Este campo técnico combina áreas críticas como la dinámica de fluidos computacional, análisis estructural, monitoreo predictivo basado en IoT y sistemas de gestión de mantenimiento asistido por inteligencia artificial, asegurando un ciclo de vida extendido y eficiencia logística. La aplicación de modelos multifísicos y machine learning permite la replicación fiel del estado físico y operacional de buques, generando datos precisos para la toma de decisiones en plataformas y flotas completas.
Los laboratorios asociados cuentan con capacidades avanzadas de HIL y SIL para validar algoritmos de control y diagnóstico, además de sistemas de adquisición de datos en condiciones reales para análisis de vibraciones y acústica. La trazabilidad y seguridad se alinean con la normativa aplicable internacional para sistemas críticos y de gestión logística, garantizando conformidad en ciclos de vida y mantenimiento. La empleabilidad en este sector abarca roles como ingeniero naval digital, analista de datos marítimos, especialista en mantenimiento predictivo, desarrollador de simulación y consultor en eficiencia energética, integrando conocimientos multidisciplinares para la transformación digital marítima.
6.400 €
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: Conocimientos básicos de mecánica de fluidos, estructuras y sistemas de propulsión; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos recursos de apoyo si fuera necesario.
1.1 Definición y alcance de los gemelos digitales navales: conceptos, equivalencia entre gemelo físico, virtual y activo
1.2 Arquitectura de un gemelo digital naval: datos, modelos, simulación y visualización; sensores, IoT y plataformas
1.3 Tipos de gemelos digitales: estático, dinámico, operativo y de proceso; cuándo aplicar cada uno
1.4 Datos y gobernanza: fuentes de datos de buques y flotas, calidad de datos, integridad y seguridad; MBSE/PLM
1.5 Herramientas y plataformas: fundamentos de modelado, simulación, visualización y gestión de datos
1.6 Beneficios operativos: optimización de rutas y navegación, mantenimiento predictivo, ahorro energético y reducción de costos
1.7 Casos de uso iniciales: ejemplos prácticos en navegación, mantenimiento y logística naval
1.8 Desafíos y riesgos: interoperabilidad, ciberseguridad, gestión de cambios, latencia de datos
1.9 Metodologías de implementación: MBSE, enfoque por fases, gobernanza de datos y medición de impacto
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos
2.1 Gobernanza de datos y calidad para gemelos digitales navales
2.2 Captura, integración y saneamiento de datos de sensores en buques y flotas
2.3 Modelado y simulación de rutas navales: optimización de routing y rendimiento
2.4 Simulación de condiciones operativas: clima, mareas, carga y mantenimiento
2.5 Análisis predictivo de condición de equipos y propulsión
2.6 Modelado de rendimiento energético: consumo, eficiencia y ahorro
2.7 MBSE/PLM para el soporte de datos y control de cambios en modelos
2.8 Verificación, validación y calibración de modelos de simulación naval
2.9 Casos de uso prácticos: simulación de planificación operativa y logística de flotas
2.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo basada en datos
3.1 Definición y alcance**: qué es un gemelo digital en flotas, diferencias con simuladores y con gemelos estáticos.
3.2 Arquitectura de un gemelo digital de flota**: capas de datos, modelos, simulación, visualización y orquestación.
3.3 Fuentes de datos y sensorización**: sensores a bordo, telemetría, AIS, meteorología y datos operativos.
3.4 Modelos y enfoques de simulación**: físico, estadístico, data-driven e híbrido; criterios de aplicación.
3.5 Integración y conectividad**: interoperabilidad entre sistemas (ERP, mantenimiento, logística) y protocolos (OPC UA, MQTT, REST) con seguridad.
3.6 Gestión del ciclo de vida y gobernanza de datos**: calidad de datos, linaje, versión de modelos y trazabilidad.
3.7 Interfaz y visualización para la toma de decisiones**: dashboards, alertas, simulaciones en tiempo real.
3.8 Casos de uso y beneficios clave**: mantenimiento predictivo, optimización de rutas, eficiencia energética y seguridad operativa.
3.9 Factores de éxito y riesgos**: cultura organizacional, inversión, ciberseguridad, latencia y fiabilidad.
3.10 Ruta de implementación de gemelos en flotas**: pasos desde piloto hasta operación en flota, métricas de éxito y roadmap.
4.1 Gemelos Digitales para Flotas: Arquitectura, datos e interoperabilidad para rutas y rendimiento
4.2 Optimización de rutas navales con gemelos: simulación de itinerarios, congestión y tiempos
4.3 Condición de activos y mantenimiento predictivo: monitorización en tiempo real y pronóstico de fallos
4.4 Gestión operativa de flotas: asignación de buques, tareas y rutas con gemelos
4.5 Ahorro energético: modelado de consumo, velocidad óptima y estrategias de propulsión
4.6 Implementación de gemelos para la gestión integral de buques y flotillas: integración con CMMS, ERP y logística
4.7 Análisis de flotas: KPI, benchmarking y escenarios de routing y condición
4.8 Ingeniería digital: MBSE/PLM para control de cambios y trazabilidad en operaciones navales
4.9 Evaluación de madurez tecnológica y riesgos: TRL/CRL/SRL y planes de mitigación
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos, ROI y plan de despliegue
5.1 Fundamentos de Gemelos Digitales en la Industria Naval
5.2 Creación y Estructura de Gemelos Digitales para Buques
5.3 Optimización de Rutas Navales con Gemelos Digitales
5.4 Análisis de Eficiencia Energética y Ahorro de Combustible
5.5 Monitoreo y Predicción de la Condición del Buque
5.6 Gestión de Flotas y Mantenimiento Predictivo
5.7 Simulación y Análisis de Rendimiento del Buque
5.8 Integración de Datos y Visualización en Gemelos Digitales
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Gemelos Digitales
5.10 Tendencias Futuras y el Impacto de los Gemelos Digitales en la Navegación
6.1 Introducción a la Ingeniería Digital en Flotas Navales
6.2 Fundamentos de Gemelos Digitales: Conceptos y Aplicaciones
6.3 Diseño de Gemelos Digitales para Optimización de Rutas
6.4 Implementación de Gemelos Digitales para el Monitoreo de la Condición de Buques
6.5 Análisis de Datos y Simulación en Gemelos Digitales para Flotas
6.6 Optimización del Consumo Energético con Gemelos Digitales
6.7 Gemelos Digitales para el Mantenimiento Predictivo en Flotas
6.8 Integración de Gemelos Digitales en la Gestión Integral de Flotas
6.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Exitosas de Gemelos Digitales en la Industria Naval
6.10 Tendencias Futuras y Desafíos de los Gemelos Digitales en el Sector Naval
7.1 Introducción a la Optimización Naval con Gemelos Digitales
7.2 Fundamentos de Rutas Navales y Simulación Digital
7.3 Modelado de Buques y Flotas en Entornos Digitales
7.4 Análisis de Datos y Predicción de Rendimiento
7.5 Gemelos Digitales para la Eficiencia Energética
7.6 Optimización de Rutas y Planificación de Viajes
7.7 Gestión de la Condición de los Buques
7.8 Mantenimiento Predictivo y Reducción de Costos
7.9 Implementación y Casos de Estudio
7.10 Tendencias Futuras y Aplicaciones Avanzadas
8.1 Introducción a la Optimización Energética Naval
8.2 Fundamentos de Gemelos Digitales en el Contexto Naval
8.3 Modelado de Sistemas de Propulsión Naval para Gemelos Digitales
8.4 Simulación de Rutas Navales y Análisis de Consumo Energético
8.5 Optimización de Rutas y Reducción de Emisiones con Gemelos Digitales
8.6 Monitoreo de la Condición de la Maquinaria Naval con Gemelos Digitales
8.7 Estrategias de Mantenimiento Predictivo Basadas en Gemelos Digitales
8.8 Integración de Fuentes de Energía Renovable en Flotas Navales
8.9 Análisis de Costo del Ciclo de Vida y Rentabilidad de las Inversiones
8.10 Casos Prácticos y Aplicaciones Reales en la Industria Naval
9.1 Fundamentos de los Gemelos Digitales: Definición y conceptos clave.
9.2 Aplicaciones de los Gemelos Digitales en la industria naval.
9.3 Beneficios de la implementación de Gemelos Digitales en flotas navales.
9.4 Componentes y arquitectura de un Gemelo Digital Naval.
9.5 Recolección y gestión de datos para Gemelos Digitales.
9.6 Tecnologías habilitadoras: IoT, sensores y conectividad.
9.7 Modelado y simulación en Gemelos Digitales navales.
9.8 Casos de estudio: Ejemplos prácticos de implementación.
9.9 Desafíos y oportunidades en la adopción de Gemelos Digitales.
9.10 Futuro de los Gemelos Digitales en la ingeniería naval.
10.1 Introducción a la optimización naval y gemelos digitales
10.2 Fundamentos de rutas navales y factores de optimización
10.3 Eficiencia energética en la navegación y análisis de consumo
10.4 Creación y uso de gemelos digitales en el sector naval
10.5 Aplicaciones prácticas de gemelos digitales en la optimización de rutas
10.6 Simulación y análisis de escenarios con gemelos digitales
10.7 Integración de datos en tiempo real y mejora continua
10.8 Casos de estudio: optimización de rutas y ahorro energético
10.9 Evaluación de rendimiento y KPIs en la optimización naval
10.10 Proyecto final: aplicación de gemelos digitales en un caso real
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”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación