La Ingeniería de Robots móviles (AMR/AGV) e intralogística aborda el diseño y desarrollo de sistemas autónomos que optimizan la gestión de materiales en entornos industriales y logísticos, integrando áreas técnicas como robótica móvil, visión artificial, navegación SLAM, planificación de trayectorias, control predictivo y ciberseguridad. Este campo se sustenta en herramientas avanzadas de simulación y modelado, como ROS, SLAM 2D/3D, AI/ML para percepción y toma de decisiones, y algoritmos de optimización para flotas coordinadas, garantizando una integración eficiente con sistemas ERP y WMS del entorno intralogístico.
Los laboratorios especializados permiten el desarrollo y evaluación en condiciones reales y simuladas mediante técnicas como HIL y SIL, adquisición de datos en tiempo real, análisis de vibraciones y pruebas de EMC, cumpliendo con la normativa aplicable internacional en robótica y seguridad industrial. Además, asegura trazabilidad y seguridad funcional conforme a estándares para autómatas y sistemas críticos, facilitando la empleabilidad en roles como ingeniero de control, especialista en automatización, integrador de sistemas, analista de datos y gestor de proyectos intralogísticos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): AMR, AGV, intralogística, robot móvil, SLAM, ROS, HIL, SIL, trazabilidad, normativa aplicable, seguridad funcional.
302.000 €
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 programación (Python o similar) y familiaridad con sistemas de control. Nivel de idioma ES/EN B2/C1. Se proporcionará material de apoyo para nivelar conocimientos.
1.1 AMR/AGV: fundamentos, clasificación, arquitecturas y casos de uso
1.2 Arquitecturas de navegación y localización: SLAM, mapas, planificadores de ruta y control de movimiento
1.3 Intralogística y flujos de materiales: layouts, picking, pallets, interfaces con WMS/ERP
1.4 Seguridad, fiabilidad y mantenimiento: normas ISO/IEC, seguridad funcional, diagnóstico y mantenimiento predictivo
1.5 Diseño de flotas y optimización de rutas: routing, gestión de conflictos, congestión, KPIs
1.6 Simulación y pruebas: entornos virtuales, validación de rendimiento, pruebas de campo
1.7 Data, digital twin e integración: MBSE/PLM, datos de telemetría, integración con sistemas empresariales
1.8 Madurez tecnológica y readiness: TRL/CRL/SRL, gestión de riesgos y planes de escalado
1.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market: patentes, cumplimiento normativo, certificaciones y roadmap
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para implementación intralogística AMR/AGV
2.2 AMR/AGV e Intralogística: definiciones, alcance y terminología
2.2 Arquitecturas de AMR/AGV: sensores, software y hardware
2.3 Tipos de AMR/AGV y casos de uso en intralogística
2.4 Principios de navegación y localización: SLAM, odometría y mapeo
2.5 Control de tráfico y seguridad operativa de flotas
2.6 Integración con sistemas de gestión: ERP/WMS e interfaces
2.7 Arquitectura de comunicaciones entre robots y centro de control
2.8 Métricas de rendimiento y KPIs para AMR/AGV
2.9 Seguridad laboral, normativa y gestión de riesgos
2.20 Casos de estudio y lecciones aprendidas en implementaciones iniciales
3.3 Introducción a la Robótica Móvil Intralogística
3.2 Arquitecturas de AMR/AGV: diferencias, capacidades y casos de uso
3.3 Componentes clave: sensores (LIDAR, cámaras, ultrasonidos), actuadores y computación a bordo
3.4 Navegación, localización y mapeo en entornos de almacén
3.5 Planificación de rutas, control de movimiento y estrategias de intralogística
3.6 Seguridad operativa, normativa y gestión de riesgos en robótica móvil
3.7 Integración con sistemas empresariales: WMS, ERP y TMS
3.8 Casos de uso en intralogística: recepción, almacenamiento, picking y distribución interna
3.9 Métricas de rendimiento y evaluación de sistemas (KPIs, OEE, throughput)
3.30 Proyectos prácticos y evaluación
4.4 AMR/AGV: Arquitecturas y alcance en intralogística
4.2 Navegación, localización y mapeo para entornos industriales
4.3 Diseño de hardware y sensores para AMR/AGV
4.4 Programación de trayectorias y control de movimiento
4.5 Integración con WMS/ERP y orquestación de flotas
4.6 Gestión de energía, autonomía y estrategias de recarga
4.7 Seguridad y cumplimiento normativo en intralogística
4.8 Pruebas, validación de rendimiento y fiabilidad
4.9 Optimización de rutas y balanceo de flotas
4.40 Casos de uso, KPIs y benchmarking de desempeño
## Módulo 5 — Diseño y Optimización de Robots Móviles
5.5 Fundamentos de los Robots Móviles (AMR/AGV): Tipos, Arquitecturas y Componentes Clave
5.5 Diseño Conceptual de AMR/AGV: Selección de Tecnologías y Sensores
5.3 Modelado y Simulación de Robots Móviles: Entornos 5D/3D y Herramientas de Simulación
5.4 Planificación de Rutas y Navegación Autónoma: Algoritmos y Estrategias
5.5 Diseño Mecánico y Eléctrico: Selección de Motores, Baterías y Sistemas de Potencia
5.6 Optimización del Rendimiento: Velocidad, Aceleración y Eficiencia Energética
5.7 Diseño para la Manufactura y Ensamblaje (DFM/DFA) de AMR/AGV
5.8 Integración con Sistemas de Gestión de Almacén (WMS) y Control de Flotas
5.9 Análisis de Riesgos y Seguridad en el Diseño de AMR/AGV
5.50 Estudio de Casos: Aplicaciones Exitosas y Mejores Prácticas en Diseño y Optimización
**Módulo 6 — Diseño y Control de AMR/AGV en Intralogística**
6.6 Fundamentos de AMR/AGV: Tipos, Arquitecturas y Componentes Clave
6.2 Diseño de Sistemas de Navegación para AMR/AGV
6.3 Programación de Rutas y Planificación de Movimientos
6.4 Control de Tráfico y Gestión de Flotas en Entornos Intralogísticos
6.5 Diseño de Estaciones de Carga y Sistemas de Energía para AMR/AGV
6.6 Integración de AMR/AGV con Sistemas de Gestión de Almacén (WMS)
6.7 Simulación y Validación del Diseño de AMR/AGV
6.8 Sensores y Percepción: SLAM, Visión Artificial y LiDAR
6.9 Seguridad en Operaciones con AMR/AGV: Normativas y Protocolos
6.60 Estudio de Caso: Implementación Exitosa de AMR/AGV en Intralogística
**Módulo 7 — Diseño y Optimización de Robots Móviles**
7.7 Principios de Robótica Móvil: Cinemática y Dinámica
7.2 Sensores y Percepción: Visión Artificial, LiDAR, Ultrasonido
7.3 Navegación y Localización: SLAM, Path Planning, Control de Trayectoria
7.4 Arquitectura de Hardware y Software: Componentes, Plataformas de Desarrollo
7.7 Diseño de Robots Móviles: Selección de Motores, Baterías, Estructura
7.6 Optimización de Rutas: Algoritmos, Consideraciones de Intralogística
7.7 Modelado y Simulación: Software de Simulación, Validación de Diseño
7.8 Análisis de Rendimiento: Métricas de Eficiencia, Tiempos de Ciclo
7.9 Integración con Sistemas de Gestión: WMS, MES, Interfaces
7.70 Estudio de Caso: Diseño y Optimización de un AMR para un Entorno Específico
## Módulo 8 — Diseño y Análisis de AMR/AGV
8.8 Introducción a los Robots Móviles (AMR/AGV) y la Intralogística.
8.8 Tipos de AMR/AGV: Clasificación y Características Técnicas.
8.3 Diseño Conceptual de Sistemas AMR/AGV: Flujo de Materiales y Layout.
8.4 Selección de Tecnología: Sensores, Actuadores y Sistemas de Navegación.
8.5 Análisis de Viabilidad y Evaluación de Necesidades en Intralogística.
8.6 Modelado y Simulación de Flujos de Trabajo con AMR/AGV.
8.7 Dimensionamiento de Flotas: Cálculo de Capacidad y Rendimiento.
8.8 Análisis de Costos y Beneficios en Implementación AMR/AGV.
8.8 Diseño de Rutas y Optimización de Trazados para AMR/AGV.
8.80 Estudio de Casos: Ejemplos de Diseño y Análisis de AMR/AGV.
**Módulo 9 — Diseño y Análisis AMR/AGV e Intralogística**
9.9 Fundamentos de Robots Móviles Autónomos (AMR) y Vehículos Guiados Automatizados (AGV): Tipos, Arquitecturas y Tecnologías.
9.9 Análisis de Requisitos y Selección de AMR/AGV para Aplicaciones Específicas.
9.3 Diseño de Layouts Intralogísticos Optimizados para AMR/AGV.
9.4 Estudio de Flujos de Materiales y Dimensionamiento de Flotas Robóticas.
9.5 Evaluación de Tecnologías de Navegación y Localización (SLAM, VSLAM, etc.).
9.6 Análisis de Riesgos y Seguridad en Entornos de Trabajo con AMR/AGV.
9.7 Diseño de Zonas de Seguridad y Protocolos de Interacción Humano-Robot.
9.8 Análisis Costo-Beneficio de la Implementación de AMR/AGV en Intralogística.
9.9 Simulación y Modelado de Sistemas AMR/AGV.
9.90 Caso de Estudio: Análisis y Diseño de una Solución AMR/AGV para un Almacén Real.
**Módulo 1 — Arquitectura y Principios de AMR/AGV**
1.1 Introducción a los Robots Móviles Autónomos (AMR) y Vehículos de Guiado Automático (AGV): Definiciones y diferencias.
1.2 Componentes clave de un AMR/AGV: Sensores, actuadores, controladores y sistemas de navegación.
1.3 Tipos de sensores para AMR/AGV: LiDAR, cámaras, sensores ultrasónicos, y más.
1.4 Navegación y localización: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), navegación basada en marcas y navegación natural.
1.5 Arquitecturas de control: Nivel de control y jerarquía de sistemas.
1.6 Fundamentos de la planificación de rutas y gestión de tráfico para flotas.
1.7 Sistemas de seguridad en AMR/AGV: Normativas, diseño y consideraciones.
1.8 Selección de AMR/AGV: Consideraciones de aplicación, capacidad de carga y entorno operativo.
1.9 Integración con sistemas de gestión de almacenes (WMS) y sistemas de ejecución de manufactura (MES).
1.10 Casos de estudio: Aplicaciones exitosas de AMR/AGV en intralogística.
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