El Curso de Investigación de Accidentes en UAM ofrece una formación especializada en la metodología y técnicas para la investigación de accidentes e incidentes, con énfasis en el ámbito de la seguridad aérea. El curso abarca el análisis de causas, la recolección y análisis de datos, y la elaboración de informes, preparando a los participantes para aplicar los estándares internacionales en investigación de accidentes aéreos, terrestres y marítimos. Se centra en el uso de herramientas como cajas negras, análisis de factores humanos y la comprensión de los protocolos de seguridad operacional.
El curso proporciona experiencia práctica en la interpretación de datos, la reconstrucción de sucesos y la identificación de medidas preventivas. Los participantes desarrollarán habilidades para identificar factores contribuyentes y recomendar acciones correctivas, siguiendo normativas y protocolos como los de la OACI y otros organismos internacionales. Esta formación es ideal para profesionales en aviación, transporte terrestre y seguridad industrial que buscan mejorar sus competencias en la investigación de accidentes y la prevención de riesgos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): investigación de accidentes, seguridad aérea, análisis de causas, seguridad operacional, factores humanos, investigación de accidentes aéreos.
575 €
Aquí tienes el contenido sobre lo que aprenderás, tal como lo solicitaste:
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. Investigación de Accidentes UAM: Análisis Profundo y Aplicaciones Prácticas
5. Investigación de Accidentes UAM: Fundamentos y Prácticas Esenciales
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
Módulo 1 — Introducción y Marco Regulatorio UAM
1.1 Fundamentos de la Investigación de Accidentes en el contexto UAM
1.2 Normativas y regulaciones clave aplicables a la investigación de accidentes
1.3 Papel de la UAM en la seguridad aérea y su impacto en la investigación
1.4 Principios éticos en la investigación de accidentes UAM
1.5 Introducción a las herramientas y recursos para la investigación
1.6 El proceso de investigación de accidentes: fases y etapas
1.7 Marco legal y responsabilidades en la investigación de accidentes UAM
1.8 Tipos de accidentes y eventos adversos en UAM
1.9 Importancia de la prevención de accidentes en la UAM
1.10 Visión general de casos de estudio relevantes
2.2 Propulsión eléctrica, múltiples rotores
2.2 Requisitos de certificación emergentes
2.3 Energía y térmica en e-propulsión
2.4 Diseño para la mantenibilidad y cambios modulares
2.5 Análisis de ciclo de vida y coste en rotorcraft y eVTOL
2.6 Operaciones y vertipuertos: integración en el espacio aéreo
2.7 Datos y cadena digital: MBSE/PLM para control de cambios
2.8 Riesgo tecnológico y preparación: TRL/CRL/SRL
2.9 Propiedad intelectual, certificaciones y tiempo de comercialización
2.20 Caso práctico: Decisión de go/no-go con matriz de riesgos
3.3 Metodología UAM: Principios Fundamentales
3.2 Marco legal y normativo para la investigación de accidentes
3.3 Recopilación y análisis de datos: técnicas y herramientas
3.4 Factores humanos en la investigación de accidentes
3.5 Análisis de causas raíz: metodologías avanzadas
3.6 Elaboración de informes de investigación: estructura y contenido
3.7 Comunicación y divulgación de resultados
3.8 Prevención de accidentes: estrategias y mejores prácticas
3.9 Estudios de caso: aplicación de la metodología en escenarios reales
3.30 Evaluación y mejora continua del proceso de investigación
5.4 Fundamentos de la Investigación en UAM: Conceptos Clave
5.2 Recopilación de Datos y Evidencia: Técnicas y Herramientas
5.3 Análisis de Factores Humanos en Accidentes UAM
5.4 Análisis de Fallos Técnicos y Mecánicos en UAM
5.5 Metodologías de Investigación de Accidentes: Paso a Paso
5.6 Elaboración de Informes de Investigación: Estructura y Contenido
5.7 Lecciones Aprendidas y Prevención de Futuros Accidentes
5.8 Estudios de Caso: Análisis de Accidentes Reales en UAM
5.5 Introducción a la investigación de accidentes en UAM: conceptos clave
5.5 Marco legal y normativo aplicable a la investigación de accidentes en UAM
5.3 Tipos de accidentes en UAM y su clasificación
5.4 Recopilación de datos iniciales: fuentes de información y evidencias
5.5 Protocolos de seguridad y gestión de la escena del accidente
5.6 Entrevistas y testimonios: técnicas para obtener información relevante
5.7 Primeros auxilios y atención a las víctimas
5.8 Documentación y preservación de evidencias físicas
5.9 Aspectos éticos y confidencialidad en la investigación
5.50 Herramientas básicas para el análisis de datos iniciales
5.5 Introducción al modelado de rotores: principios y conceptos fundamentales
5.5 Modelado aerodinámico de rotores: teoría y métodos de simulación
5.3 Modelado estructural de rotores: análisis de esfuerzos y deformaciones
5.4 Simulación del rendimiento de rotores: software y herramientas de análisis
5.5 Parámetros de diseño y optimización de rotores
5.6 Estudio de la interacción rotor-vuelo
5.7 Modelado del ruido generado por rotores
5.8 Análisis de estabilidad y control de rotores
5.9 Aplicaciones del modelado de rotores en el diseño y análisis de UAM
5.50 Casos prácticos: ejemplos de modelado y simulación de rotores
3.5 Metodología general para la investigación de accidentes
3.5 Diseño y planificación de la investigación de accidentes en UAM
3.3 Recopilación y análisis de datos: técnicas y herramientas
3.4 Análisis de la cadena causal y determinación de las causas raíz
3.5 Uso de diagramas de causa-efecto y otros métodos de análisis
3.6 Identificación de factores contribuyentes y condiciones peligrosas
3.7 Elaboración de informes de investigación: estructura y contenido
3.8 Recomendaciones para prevenir futuros accidentes
3.9 Implementación de medidas correctivas y seguimiento
3.50 Aplicación práctica de la metodología en escenarios simulados
4.5 Análisis en profundidad de accidentes en UAM: técnicas avanzadas
4.5 Análisis de datos: métodos estadísticos y modelado predictivo
4.3 Análisis del factor humano: errores, fatiga y estrés
4.4 Análisis de fallos técnicos y de diseño
4.5 Análisis de la interacción sistema-humano-entorno
4.6 Estudios de caso: análisis detallado de accidentes reales
4.7 Uso de simulaciones y modelado para el análisis de accidentes
4.8 Evaluación de la gravedad de los accidentes y sus consecuencias
4.9 Desarrollo de escenarios y pruebas de estrés
4.50 Elaboración de informes técnicos y presentaciones
5.5 Principios fundamentales de la investigación de accidentes
5.5 Marco legal y normativo para la investigación de accidentes en UAM
5.3 Tipos de evidencias: físicas, documentales, testimoniales
5.4 Técnicas de recolección y preservación de evidencias
5.5 Entrevistas a testigos: técnicas y mejores prácticas
5.6 Análisis preliminar de datos: identificación de patrones
5.7 Elaboración del informe de investigación inicial
5.8 Factores contribuyentes y causas raíz
5.9 Normas de seguridad y gestión de riesgos
5.50 Recomendaciones de seguridad basadas en hallazgos
6.5 Identificación de causas directas e indirectas en accidentes
6.5 Análisis de factores humanos: errores, fatiga, capacitación
6.3 Fallos técnicos: diseño, mantenimiento y operación
6.4 Factores ambientales y condiciones externas
6.5 Evaluación de las consecuencias: impacto social y económico
6.6 Evaluación de riesgos y peligros
6.7 Determinación de la severidad y probabilidad
6.8 Métodos de análisis de riesgos
6.9 Elaboración de planes de mitigación
6.50 Comunicación de hallazgos y resultados
7.5 Protocolos de investigación de accidentes: estándares y mejores prácticas
7.5 Procedimientos de notificación y respuesta inicial
7.3 Gestión de la escena del accidente: seguridad y preservación de evidencias
7.4 Recopilación y análisis de datos: fuentes y métodos
7.5 Técnicas de entrevista: obtención de información precisa y relevante
7.6 Análisis de la cadena de eventos y causas raíz
7.7 Elaboración de informes y recomendaciones de seguridad
7.8 Aprendizaje a partir de los accidentes: cultura de seguridad
7.9 Implementación de medidas correctivas y preventivas
7.50 Seguimiento y evaluación de la efectividad de las acciones
8.5 Planificación y diseño de la investigación
8.5 Recopilación exhaustiva de datos: fuentes y métodos
8.3 Análisis de datos: herramientas y técnicas avanzadas
8.4 Interpretación de resultados y elaboración de conclusiones
8.5 Evaluación de riesgos y peligros
8.6 Comunicación efectiva de hallazgos y recomendaciones
8.7 Elaboración de informes de investigación de alta calidad
8.8 Revisión y validación de informes
8.9 Auditorías de seguridad y evaluación de la efectividad
8.50 Mejora continua de la seguridad en UAM
6.6 eVTOL y UAM: propulsión eléctrica, múltiples rotores
6.2 Requisitos de certificación emergentes (SC-VTOL, spccial conditions)
6.3 Energía y térmica en e-propulsión (baterías/inversores)
6.4 Design for maintainability y modular swaps
6.5 LCA/LCC en rotorcraft y eVTOL (huella y coste)
6.6 Operations & vertiports: integración en espacio aéreo
6.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para change control
6.8 Tech risk y readiness: TRL/CRL/SRL
6.9 IP, certificaciones y time-to-market
6.60 Case clinic: go/no-go con risk matrix
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).
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