aborda la integración avanzada de telemetría, gemelo digital y mantenimiento predictivo en sistemas energéticos para aeronaves eVTOL y UAM. Este enfoque multidisciplinar combina análisis de señales en tiempo real, modelado electroquímico y algoritmos de machine learning, complementando áreas como gestión térmica, balance de celdas, gestión de carga (BMS) y control de ciclo de vida, esenciales para asegurar la confiabilidad y disponibilidad en operaciones aéreas. Se aplican metodologías adhesas a estándares de fiabilidad y monitoreo remoto, facilitando la optimización de parámetros críticos mediante la aplicación de técnicas como HIL y análisis de datos masivos mediante ML/AI, en concordancia con prácticas de mantenimiento prescriptivo integradas en plataformas digitales.
Los laboratorios especializados en adquisición y procesamiento de datos, pruebas de vibración, EMC, y análisis de degradación permiten validar la precisión del gemelo digital y su alineamiento con normativas internacionales aplicables, garantizando integridad en sistemas de almacenamiento de energía bajo entornos reales. La trazabilidad de seguridad y estándares normativos contribuye a la certificación conforme a requisitos regulatorios internacionales para sistemas eléctricos en aeronáutica, habilitando perfiles profesionales de ingeniero de confiabilidad, analista de datos aeronáuticos, técnico en mantenimiento predictivo, y gestor de activos digitales en la industria aeroespacial.
9.800 €
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: Familiaridad con los principios de aerodinámica, sistemas de control y estructuras de aeronaves. Dominio del idioma Inglés (EN) o Español (ES) a nivel B2+ o C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para aquellos que requieran fortalecer sus bases.
1.1 Baterías en el entorno naval: telemetría, sensores y datos en tiempo real
1.2 Requisitos de certificación emergentes para baterías marítimas: normas y ensayos (ABS, DNV GL, IEC 62619/62620, UN38.3)
1.3 Gestión térmica de baterías en buques: climatización, refrigeración y monitorización de temperatura
1.4 Diseño para mantenibilidad y swaps modulares: mantenimiento predictivo, módulos intercambiables y facilidad de acceso
1.5 Análisis de ciclo de vida y coste (LCA/LCC) de baterías en buques: huella ambiental y coste de operación
1.6 Operaciones y logística de baterías a bordo y en puertos: telemetría, cadena de suministro y seguridad
1.7 Data & Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios en sistemas de baterías
1.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL aplicados a baterías para navegación
1.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en baterías navales
1.10 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgo para implementación de baterías en un buque
2.1 Diagnóstico Avanzado de Baterías con Datos: Telemetría, Gemelos Digitales y Mantenimiento Predictivo para entornos navales
2.2 Análisis de Baterías en Campo: Data Analytics, Telemetría y Mantenimiento Predictivo con Gemelos Digitales en buques y plataformas offshore
2.3 Diagnóstico de Baterías con Análisis de Datos: Telemetría, Gemelos Digitales y Mantenimiento Predictivo en Campo para sistemas de energía naval
2.4 Ingeniería de Baterías: Diagnóstico en Campo, Telemetría, Gemelos Digitales y Data Analytics para Mantenimiento Predictivo Naval
2.5 Análisis de Baterías: Telemetría, Gemelo Digital y Mantenimiento Predictivo Basado en Data Analytics en Campo Naval
2.6 Diagnóstico y Análisis de Baterías: Telemetría, Gemelos Digitales, Mantenimiento Predictivo y Data Analytics en Campo para buques
2.7 Ingeniería de Baterías: Telemetría, Gemelos Digitales, Mantenimiento Predictivo y Data Analytics para Diagnóstico en Campo Naval
2.8 Análisis de Baterías: Data Analytics, Telemetría, Gemelo Digital y Mantenimiento Predictivo en Campo Naval
2.9 Requisitos de Seguridad y Certificación Naval para Sistemas de Baterías: MTBF, RUL, TRL/CRL y compatibilidad marítima
2.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para proyectos de diagnóstico de baterías en contextos navales
3.1 Diagnóstico Avanzado de Baterías: Telemetría, Gemelos Digitales y Mantenimiento Predictivo con Data Analytics
3.2 Análisis de Baterías en Campo: Data Analytics, Telemetría y Mantenimiento Predictivo con Gemelos Digitales
3.3 Diagnóstico de Baterías con Análisis de Datos: Telemetría, Gemelos Digitales y Mantenimiento Predictivo en Campo
3.4 Ingeniería de Baterías: Diagnóstico en Campo, Telemetría, Gemelos Digitales y Data Analytics para Mantenimiento Predictivo
3.5 Análisis de Baterías: Telemetría, Gemelo Digital y Mantenimiento Predictivo Basado en Data Analytics en Campo
3.6 Diagnóstico y Análisis de Baterías: Telemetría, Gemelos Digitales, Mantenimiento Predictivo y Data Analytics en Campo
3.7 Ingeniería de Baterías: Telemetría, Gemelos Digitales, Mantenimiento Predictivo y Data Analytics para Diagnóstico en Campo
3.8 Análisis de Baterías: Data Analytics, Telemetría, Gemelo Digital y Mantenimiento Predictivo en Campo
3.9 Arquitecturas de Telemetría y Modelado Digital para Diagnóstico en Campo: Observabilidad, Dashboards y Alertas
3.10 Case Clinic: Go/No-Go con Matriz de Riesgo para Mantenimiento Predictivo de Baterías
4.1 Diagnóstico Avanzado de Baterías con Telemetría: fundamentos, arquitectura de sensores y protocolos de comunicación a bordo
4.2 Telemetría en entornos navales: recopilación de datos, latencia, confiabilidad y redundancia
4.3 Gemelos Digitales para baterías navales: modelado dinámico, simulación de envejecimiento y validación
4.4 Análisis de datos de baterías: limpieza, normalización, visualización y KPIs de salud y rendimiento
4.5 Modelos de degradación y vida útil: curvas de capacidad, incremento de resistencia y predicción de intervenciones
4.6 Mantenimiento predictivo en campo: umbrales de alerta, planes de intervención y generación de órdenes de servicio
4.7 Calibración y verificación de sensores de telemetría: procedimientos, exactitud y trazabilidad
4.8 Diagnóstico de fallos y análisis de causa raíz: enfoques estructurales, árboles de decisión y ML aplicado
4.9 Seguridad de la información y cumplimiento naval: cifrado, control de acceso, políticas de seguridad y normas marítimas
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para mantenimiento de baterías a bordo
5.1 Introducción al Diagnóstico Avanzado de Baterías: Importancia y desafíos
5.2 Principios de Telemetría: Recolección y transmisión de datos en tiempo real
5.3 Gemelos Digitales: Creación y uso de modelos virtuales de baterías
5.4 Mantenimiento Predictivo: Estrategias y beneficios en baterías
5.5 Data Analytics: Análisis de datos para el diagnóstico y predicción
5.6 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos (DAQ) para Telemetría
5.7 Diseño y Configuración de Gemelos Digitales para Baterías
5.8 Algoritmos de Mantenimiento Predictivo Basados en Data Analytics
5.9 Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso en el Diagnóstico de Baterías
5.10 Conclusiones y Futuro del Diagnóstico de Baterías con Telemetría y Gemelos Digitales
6.1 Fundamentos de Baterías: Tipos, Funcionamiento y Principios Electroquímicos.
6.2 Componentes de una Batería: Celdas, Módulos, Packs y Sistemas de Gestión (BMS).
6.3 Aplicaciones Navales de las Baterías: Propulsión, Sistemas Auxiliares y Almacenamiento de Energía.
6.4 Introducción a la Telemetría y Sensores en Baterías.
6.5 Conceptos Básicos de Gemelos Digitales para Baterías.
6.6 Introducción al Mantenimiento Predictivo y Data Analytics en el Contexto Naval.
6.7 Normativas y Estándares de Seguridad en Baterías Navales.
6.8 Ciclo de Vida de las Baterías y Consideraciones Ambientales.
6.9 Introducción al Diagnóstico de Fallas en Baterías.
6.10 Visión General de la Ingeniería de Baterías en la Industria Naval del Futuro.
7.1 Fundamentos de Baterías: Tipos, tecnologías y funcionamiento.
7.2 Introducción a la Telemetría en Baterías: Sensores y sistemas de monitoreo.
7.3 Gemelos Digitales: Creación y simulación de modelos de baterías.
7.4 Recopilación y análisis de datos: Extracción de información relevante.
7.5 Diagnóstico Remoto: Evaluación del estado de la batería con telemetría.
7.6 Integración Telemetría-Gemelo Digital: Visualización y análisis.
7.7 Mantenimiento Predictivo: Identificación de fallos y optimización.
7.8 Casos de estudio: Aplicaciones prácticas de telemetría y gemelos digitales.
7.9 Herramientas de Diagnóstico: Software y plataformas.
7.10 Mejores prácticas: Implementación efectiva de telemetría y gemelos digitales.
8.1 Introducción al Diagnóstico de Baterías: Importancia y Contexto en el Entorno Naval.
8.2 Principios de Telemetría en Baterías: Recolección y Transmisión de Datos en Tiempo Real.
8.3 Componentes de la Telemetría: Sensores, Transmisores y Receptores.
8.4 Implementación de Telemetría en Campo: Configuración y Pruebas en Entornos Reales.
8.5 Parámetros Clave del Diagnóstico: Voltaje, Corriente, Temperatura y Resistencia Interna.
8.6 Análisis de Datos Telemétricos: Identificación de Patrones y Anomalías.
8.7 Diagnóstico de Fallas Comunes: Cortocircuitos, Sobrecargas y Degradación.
8.8 Herramientas de Diagnóstico en Campo: Multímetros, Osciloscopios y Analizadores de Baterías.
8.9 Protocolos de Seguridad en Diagnóstico de Baterías: Prevención de Riesgos Eléctricos.
8.10 Primeros Pasos en el Mantenimiento Preventivo basado en Datos Telemétricos.
9.1 Fundamentos de Electroquímica Aplicada a Baterías Navales
9.2 Tipos de Baterías Comunes en Entornos Navales: Ventajas y Desventajas
9.3 Introducción a la Telemetría: Recolección Remota de Datos de Baterías
9.4 Principios de Gemelos Digitales: Representación Virtual de Baterías
9.5 Mantenimiento Predictivo: Conceptos Clave y Aplicación en Baterías
9.6 Introducción al Data Analytics: Análisis Básico de Datos de Baterías
9.7 Fallos Comunes en Baterías Navales: Identificación y Causas
9.8 Importancia del Diagnóstico Temprano para la Seguridad Naval
9.9 Instrumentación Básica para el Diagnóstico de Baterías
9.10 El Futuro del Diagnóstico de Baterías en la Industria Naval
10. 1 Introducción al Diagnóstico Avanzado de Baterías en Campo
10. 2 Fundamentos de Telemetría Aplicada a Baterías
10. 3 Creación y Uso de Gemelos Digitales para Baterías
10. 4 Data Analytics: Recolección y Análisis de Datos de Baterías en Campo
10. 5 Mantenimiento Predictivo Basado en Datos y Gemelos Digitales
10. 6 Implementación de Telemetría y Data Analytics en el Diagnóstico
10. 7 Integración de Gemelos Digitales para Simulación y Predicción
10. 8 Análisis de Fallos y Optimización del Rendimiento con Datos
10. 9 Estrategias de Mantenimiento Predictivo en Baterías
10. 10 Casos Prácticos: Aplicación de Herramientas en Campo
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