Está diseñado para capacitarte en la identificación, análisis y resolución de averías sin presencia física constante en el equipo, combinando telemática, lectura de sensores, interpretación de códigos de falla, análisis de datos operativos y protocolos de soporte remoto aplicados a tractores, cosechadoras, pulverizadoras, sembradoras y maquinaria auxiliar.
A lo largo del curso aprenderás a convertir señales y registros (temperaturas, presiones, voltajes, caudales, vibraciones, consumo, horas de motor, estados de actuadores, etc.) en decisiones técnicas: qué comprobar primero, cómo descartar hipótesis, cómo priorizar riesgos, qué pruebas remotas ejecutar, cuándo escalar a intervención presencial y cómo documentar el caso para que el tiempo de parada se reduzca de forma medible.
El enfoque es totalmente práctico: construcción de “árboles de diagnóstico”, análisis de eventos, correlación de síntomas con condiciones de trabajo (carga, pendientes, humedad, tipo de apero), diseño de checklists remotos, y creación de reportes técnicos para talleres, flotas, concesionarios y explotaciones agrícolas. El objetivo es que puedas implementar un proceso repetible de diagnóstico remoto de maquinaria agrícola, con criterios de seguridad, trazabilidad y mejora continua.
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Dominarás los fundamentos del diagnóstico remoto: cómo funciona la captura de datos en maquinaria agrícola, qué señales son críticas (motor, transmisión, hidráulico, eléctrico/electrónico), y cómo estructurar un flujo de diagnóstico basado en síntomas, evidencias y pruebas. Aprenderás a hablar “el idioma” del mantenimiento remoto: eventos, incidencias, severidad, criticidad, ventana de intervención, y criterios de paro seguro.
Aprenderás a interpretar datos de telemática y registros de operación para detectar patrones de fallo, condiciones anómalas y degradación progresiva. Sabrás diferenciar entre falla intermitente, falla permanente y falla inducida por entorno/operación, y cómo validar hipótesis con datos sin perder tiempo en “pruebas ciegas”.
Serás capaz de leer y razonar con códigos de avería, estados de sensores y actuadores, y relaciones causa–efecto (por ejemplo, cómo un problema de alimentación eléctrica puede simular fallos hidráulicos o de control). Desarrollarás criterio para priorizar: seguridad, riesgo de daño mayor, impacto en producción, y coste de parada.
Diseñarás árboles de decisión y protocolos de diagnóstico remoto adaptados a diferentes tipos de maquinaria agrícola. Aprenderás a documentar casos de forma profesional (ticket técnico, evidencias, pruebas realizadas, resultados, recomendación), facilitando la coordinación entre operador, finca, taller y soporte especializado.
Aplicarás principios de mantenimiento predictivo y detección temprana: umbrales, tendencias, alertas inteligentes, ventanas de fallo, y uso de indicadores (KPIs) para reducir tiempos muertos. Sabrás convertir datos en acciones: ajuste, recalibración, inspección puntual, cambio programado o intervención inmediata.
Aprenderás a gestionar el diagnóstico remoto con enfoque operativo: comunicación efectiva con usuarios no técnicos, preguntas correctas para levantar información, guías de comprobación remota, y coordinación de la intervención presencial cuando sea inevitable. Además, incorporarás buenas prácticas de seguridad y cumplimiento para trabajos remotos.
Técnicos de mantenimiento, mecánicos y electromecánicos de maquinaria agrícola que quieran incorporar diagnóstico remoto y telemetría a su práctica diaria.
Responsables de talleres, jefes de servicio, postventa y concesionarios que necesitan estandarizar procesos y reducir tiempos de respuesta.
Encargados de flota, coordinadores de operaciones agrícolas y responsables de finca interesados en disponibilidad, continuidad operativa y reducción de costos de parada.
Profesionales de agricultura de precisión, integradores tecnológicos e interesados en IoT agrícola que quieran aterrizar datos en decisiones de mantenimiento.
Operadores avanzados que buscan comprender alertas, códigos de avería y procedimientos de verificación para comunicar mejor incidencias y evitar daños mayores.
Recomendable (no obligatorio): nociones básicas de sistemas de motor, hidráulica y electricidad en maquinaria agrícola.
SEIUM integra un enfoque académico-práctico orientado a la empleabilidad y la ejecución real: aquí no se trata solo de “ver teoría”, sino de aprender a diagnosticar remotamente bajo presión de campo, con ruido de datos, tiempos limitados y decisiones que afectan productividad. El curso se estructura con metodología paso a paso, plantillas y protocolos reutilizables, casos típicos de averías y un sistema de documentación técnica que podrás aplicar desde el primer día.
Además, el enfoque de SEIUM prioriza competencias actuales: telemática aplicada, análisis de señales, mantenimiento predictivo, gestión de incidencias, y comunicación técnica. El resultado es una formación que incrementa la capacidad de respuesta ante fallos en maquinaria agrícola, mejora la disponibilidad de equipos y fortalece la toma de decisiones con datos.
1.1 Concepto y alcance del diagnóstico remoto en maquinaria agrícola: objetivos, límites y ventajas operativas.
1.2 Arquitectura funcional de la maquinaria: subsistemas críticos (motor, transmisión, hidráulico, eléctrico/electrónico, implementos).
1.3 Tipos de fallos: intermitentes, persistentes, inducidos por operación, inducidos por entorno; cómo reconocerlos con datos.
1.4 Flujo de diagnóstico: síntoma → evidencia → hipótesis → prueba → conclusión; tiempos y priorización.
1.5 Fuentes de datos: sensores, registros de control, historial de servicio, condiciones de trabajo, operador/uso.
1.6 Severidad y criticidad: paro seguro, riesgo de daño mayor, impacto en campaña y decisión de intervención.
1.7 Comunicación técnica: preguntas clave, captura de contexto, guías de verificación remota para operadores.
1.8 Documentación profesional del caso: ticket técnico, evidencias, pruebas realizadas, resultados, recomendación.
1.9 Errores comunes en diagnóstico remoto: sesgos, saltos de conclusión, pruebas redundantes, mala trazabilidad.
1.10 Estándares y buenas prácticas: calidad del diagnóstico, consistencia, mejora continua y base de conocimiento.
2.1 Telemática aplicada a maquinaria agrícola: qué mide, cómo se transmite y cómo se interpreta.
2.2 Datos operativos esenciales: horas, carga, consumo, temperatura, presión, régimen, estados y eventos.
2.3 Calidad de datos: pérdidas, latencia, valores atípicos, calibración y validación antes de decidir.
2.4 Lectura de tendencias: umbrales, desviaciones, degradación progresiva y señales tempranas.
2.5 Correlación con contexto: suelo, humedad, pendiente, apero, velocidad de trabajo, condiciones ambientales.
2.6 Alarmas y alertas: cómo parametrizarlas y evitar fatiga por alertas irrelevantes.
2.7 Análisis comparativo: equipo vs. equipo, rendimiento esperado, detección de anomalías por referencia.
2.8 Informes de telemetría: cómo convertir datos en un reporte de diagnóstico remoto accionable.
2.9 Seguimiento de incidentes: del evento a la resolución; métricas de tiempo de respuesta y reincidencia.
2.10 Procedimientos de escalado: cuándo la telemetría no basta y cómo preparar intervención presencial.
3.1 Diagnóstico remoto del motor: síntomas frecuentes, variables críticas y lectura de comportamiento anómalo.
3.2 Sistemas de combustible y admisión: indicios en datos, fallos típicos y verificación remota guiada.
3.3 Refrigeración y temperatura: interpretación de picos, sobrecalentamiento, umbrales y condiciones de carga.
3.4 Lubricación: presión, temperatura, degradación y riesgos de daño mayor; decisiones de paro seguro.
3.5 Emisiones y control electrónico: señales asociadas, eventos repetitivos y relación con operación/carga.
3.6 Vibración, ruido y comportamiento: cómo traducir reportes del operador en hipótesis verificables.
3.7 Pruebas remotas recomendadas: secuencias de operación, validación de sensores y comprobaciones seguras.
3.8 Diagnóstico diferencial: separar causas eléctricas, mecánicas y de control con evidencia mínima.
3.9 Documentación del caso motor: evidencias clave, fotos/lecturas solicitadas, checklist y conclusión.
3.10 Plan de intervención: acciones inmediatas, acciones programadas y prevención de reincidencias.
4.1 Transmisión y tren de potencia: variables observables y síntomas típicos en telemetría.
4.2 Fallos de tracción y rendimiento: pérdidas, deslizamiento, comportamiento bajo carga; interpretación con datos.
4.3 Control de cambios y modos: eventos, transiciones anómalas y errores recurrentes.
4.4 Sensores/actuadores asociados: validación remota por consistencia y comparación.
4.5 Hidráulica de transmisión: signos indirectos y relaciones causa–efecto.
4.6 Pruebas operativas remotas: secuencias seguras para reproducir el síntoma sin dañar el equipo.
4.7 Priorización por riesgo: cuándo detener, cuándo limitar operación, cuándo continuar con vigilancia.
4.8 Trazabilidad: historial de mantenimiento, cambios previos y correlación con aparición del fallo.
4.9 Recomendaciones técnicas: ajustes, recalibraciones, inspecciones y reemplazos con enfoque costo/beneficio.
4.10 Cierre de caso: validación posterior, monitoreo y lecciones aprendidas para base de conocimiento.
5.1 Hidráulica en maquinaria agrícola: circuitos, presiones, caudales y síntomas típicos.
5.2 Diagnóstico remoto de bombas y válvulas: cómo inferir fallos por comportamiento de variables.
5.3 Cilindros y actuadores: pérdidas, respuesta lenta, sobrepresiones y evidencia útil.
5.4 Filtros y contaminación: señales indirectas, degradación, eventos repetitivos y acciones preventivas.
5.5 Temperatura hidráulica: interpretación de aumento progresivo y relación con carga y ambiente.
5.6 Implementos y aperos: cómo un problema del implemento impacta lecturas del equipo y viceversa.
5.7 Procedimientos de verificación remota: checklist para operador y pruebas funcionales.
5.8 Diagnóstico diferencial: hidráulico vs. control electrónico vs. operación; cómo no confundir la causa.
5.9 Reporte técnico hidráulico: evidencias mínimas, pruebas realizadas, recomendación priorizada.
5.10 Plan predictivo: umbrales, alertas, intervalos y seguimiento para reducir paradas hidráulicas.
6.1 Sistema eléctrico/electrónico: alimentación, masa, fusibles, relés, conectores y fallos típicos.
6.2 Sensores: lecturas erráticas, desconexiones intermitentes y validación por coherencia.
6.3 Actuadores: estados, comandos, respuesta esperada y detección de fallos por falta de correlación.
6.4 Diagnóstico remoto de caídas de voltaje: síntomas “multisistema” y cómo aislar causa eléctrica.
6.5 Interferencias y fallos intermitentes: vibración, humedad, corrosión; enfoque basado en evidencia.
6.6 Estrategias de pruebas remotas: mediciones guiadas, inspección visual dirigida y registro de evidencias.
6.7 Alarmas y eventos electrónicos: interpretación, repetitividad y relación con condiciones de operación.
6.8 Recalibraciones y reinicios controlados: cuándo aplican y cómo documentarlos correctamente.
6.9 Trazabilidad de componentes: historial de cambios, compatibilidades y prevención de sustituciones innecesarias.
6.10 Cierre de incidencias eléctricas: validación post-acción, monitoreo y reducción de reincidencia.
La metodología es práctica y orientada a resultados: cada bloque combina explicación aplicada, ejercicios de análisis, construcción de árboles de diagnóstico y elaboración de reportes técnicos. Se trabaja con casos tipo (fallos de temperatura, presión, caudal, alimentación eléctrica, pérdidas de rendimiento, eventos intermitentes), para que puedas replicar el método con tu propia maquinaria agrícola o la de tu organización.
Software y herramientas (enfoque agnóstico de marca):
Lectura e interpretación de registros de operación y eventos (histórico, tendencias, umbrales).
Plantillas profesionales: ticket técnico, checklist de verificación, reporte de diagnóstico remoto, plan de intervención.
Laboratorios de análisis: escenarios con datasets operativos (variables de motor, transmisión, hidráulica, eléctricos) para detectar anomalías y justificar decisiones.
Flujos de trabajo: clasificación de incidentes, priorización por criticidad, escalado, cierre y monitoreo posterior.
El “laboratorio” principal es el método: aprender a traducir datos y síntomas en hipótesis verificables, con trazabilidad y decisiones seguras.
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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No. El curso es agnóstico de marca y se centra en el método: telemetría, interpretación de señales, códigos de fallo, construcción de árboles de diagnóstico y documentación técnica.
El diagnóstico remoto resuelve incidencias y verifica hipótesis a distancia; el mantenimiento predictivo detecta degradación y previene paradas. En el curso aprenderás ambos enfoques y cómo integrarlos.
Sí. El diagnóstico remoto es especialmente útil en campo para reducir paradas, orientar inspecciones puntuales y decidir cuándo intervenir. También mejora la comunicación con el taller.
Entregarás reportes profesionales, árboles de diagnóstico, planes de intervención y un sistema de incidentes con KPIs. Es decir: resultados aplicables a un taller o flota real.
Con indicadores: tiempo de respuesta, tiempo a resolución, reincidencia de fallos, disponibilidad de equipos y costo evitado por reducción de paradas y daños mayores.
Sí. El foco está en decisiones rápidas con evidencia (telemática y señales), priorización por criticidad y protocolos remotos que aceleran la resolución y previenen daños mayores.
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