Diplomado800 h · Online · 8 módulos
Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
Este diplomado te prepara para liderar la transformación hacia una gestión proactiva de activos, reduciendo costos y paradas no planificadas. Trabajarás el monitoreo de la condición, el análisis de vibraciones y de aceite y la interpretación de datos.
Duración800 h
ModalidadOnline
Inicio1 de diciembre
Módulos8
Diagnóstico de este programa
Evaluación de conocimientos previos
Estas son las competencias que da este programa. Marca las que ya dominas y te decimos qué parte del temario es la tuya.
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Información del programa
¿Qué es el Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo?
Este diplomado te prepara para liderar la transición hacia una gestión proactiva de activos. Te permite reducir costos, minimizar los tiempos de inactividad y prolongar la vida útil de los equipos mediante el análisis de datos y tecnologías innovadoras. Te brinda las herramientas para aplicar estrategias de mantenimiento predictivo, desde la elección de las técnicas de monitoreo hasta la interpretación de resultados y la toma de decisiones estratégicas.
El programa destaca por abarcar las técnicas clave (análisis de vibraciones, termografía infrarroja, análisis de aceite y ultrasonido); su implementación práctica, con planes de mantenimiento predictivo adaptados al sector de cada estudiante; el análisis avanzado de datos con software especializado para detectar fallas de forma temprana; la optimización de recursos para mejorar la eficiencia operativa y reducir los costos de mantenimiento; y un diplomado profesional que documenta los conocimientos y las competencias adquiridos.
Tipo de programaDiplomado
ModalidadOnline
Duración800 horas
Módulos8
Inicio1 de diciembre
Aspectos destacados del programa
- Técnicas predictivas: aprende a implementar y gestionar estrategias de PdM para mejorar la confiabilidad y la disponibilidad de los activos.
- Análisis avanzado de datos: usa herramientas y software para analizar datos, identificar patrones y detectar fallas de forma temprana.
- Reducción de costos: estrategias para bajar costos, reducir los tiempos de inactividad y mejorar la eficiencia.
- Diplomado profesional: una credencial que respalda tu competencia en sistemas de mantenimiento predictivo.
- Casos prácticos y simulaciones: aplica lo aprendido a casos reales y simulaciones.
- Conviértete en experto en mantenimiento predictivo y mejora la eficiencia de tus operaciones.
Plan de estudios
Plan de estudios del Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
8 módulos. Selecciona un módulo para consultar su contenido.
Módulo 1
Fundamentos del mantenimiento predictivo y la gestión de activos
- 1.1. Principios del mantenimiento correctivo, preventivo, predictivo, proactivo y basado en condición aplicados a equipos industriales y marítimos
- 1.2. Evolución de las estrategias de mantenimiento desde la intervención por avería hasta la gestión inteligente del ciclo de vida del activo
- 1.3. Clasificación de activos críticos según función, impacto operativo, seguridad, disponibilidad y coste de fallo
- 1.4. Relación entre fiabilidad, mantenibilidad, disponibilidad, vida útil y coste total de propiedad
- 1.5. Identificación de modos de fallo, mecanismos de degradación y síntomas asociados al deterioro de equipos
- 1.6. Indicadores de mantenimiento: tiempo medio entre fallos, tiempo medio de reparación, disponibilidad técnica y cumplimiento del plan
- 1.7. Diseño de una estrategia predictiva alineada con los objetivos operativos, económicos y de seguridad de la organización
- 1.8. Comparación entre mantenimiento correctivo, preventivo y predictivo
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 2
Sensores, instrumentación y adquisición de datos de condición
- 2.1. Selección de sensores para medir vibración, temperatura, presión, caudal, nivel, corriente, tensión y velocidad de giro
- 2.2. Instrumentación aplicada a motores, bombas, compresores, reductores, rodamientos, generadores y sistemas auxiliares
- 2.3. Configuración de sistemas de adquisición de datos, frecuencias de muestreo, resolución y sincronización temporal
- 2.4. Instalación, ubicación, calibración y verificación de sensores en entornos industriales exigentes
- 2.5. Integración de señales analógicas, digitales, inalámbricas y protocolos de comunicación industrial
- 2.6. Detección de ruido, interferencias, pérdidas de señal, deriva de sensores y errores de medición
- 2.7. Diseño de arquitecturas de monitorización capaces de capturar datos fiables en tiempo real y en campañas periódicas
- 2.8. Selección y ubicación de sensores de vibración, temperatura y presión
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 3
Técnicas de diagnóstico y monitorización del estado de equipos
- 3.1. Análisis de vibraciones para identificar desequilibrio, desalineación, holguras, resonancia y defectos en rodamientos
- 3.2. Termografía infrarroja aplicada a sistemas eléctricos, mecánicos, térmicos y de distribución energética
- 3.3. Análisis de aceites, lubricantes y partículas de desgaste para evaluar contaminación, degradación y daño interno
- 3.4. Ultrasonidos para detección de fugas, cavitación, descargas eléctricas y defectos en elementos mecánicos
- 3.5. Análisis de corriente y firma eléctrica para diagnosticar fallos en motores, generadores y accionamientos
- 3.6. Inspección acústica, visual y boroscópica como apoyo al diagnóstico basado en condición
- 3.7. Integración de técnicas complementarias para aumentar la precisión y reducir falsos diagnósticos
- 3.8. Análisis de vibraciones, termografía y análisis de aceites
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 4
Procesamiento de señales y análisis de datos de mantenimiento
- 4.1. Tratamiento de señales mediante filtrado, normalización, eliminación de ruido y corrección de valores atípicos
- 4.2. Análisis temporal, frecuencial y tiempo-frecuencia aplicado a señales de condición operativa
- 4.3. Transformada rápida de Fourier, espectros, envolventes, armónicos y bandas laterales en diagnóstico de maquinaria
- 4.4. Extracción de características estadísticas, energéticas y espectrales para describir estados de degradación
- 4.5. Construcción de líneas base, umbrales de alarma y bandas de severidad según comportamiento histórico
- 4.6. Gestión de bases de datos de condición, eventos, órdenes de trabajo, repuestos e historial de fallos
- 4.7. Desarrollo de cuadros de mando para visualizar tendencias, anomalías, criticidad y evolución del estado de los activos
- 4.8. Filtrado, extracción de características y análisis espectral
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 5
Modelos predictivos, inteligencia artificial y pronóstico de fallos
- 5.1. Fundamentos de estadística aplicada a la estimación de fallos, degradación y vida útil remanente
- 5.2. Modelos de regresión, clasificación y series temporales para predecir comportamiento y deterioro de equipos
- 5.3. Aplicación de aprendizaje automático supervisado y no supervisado en detección de anomalías
- 5.4. Desarrollo de modelos para estimar la vida útil remanente de componentes críticos
- 5.5. Entrenamiento, validación y comparación de modelos mediante métricas de precisión, sensibilidad y error predictivo
- 5.6. Gestión de datos desequilibrados, escasez de fallos históricos y variabilidad de condiciones operativas
- 5.7. Evaluación de explicabilidad, robustez y fiabilidad antes de utilizar modelos predictivos en decisiones de mantenimiento
- 5.8. Modelos de vida útil remanente (RUL)
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 6
Integración con sistemas de gestión, automatización y gemelos digitales
- 6.1. Integración del mantenimiento predictivo con sistemas informatizados de gestión de mantenimiento y planificación empresarial
- 6.2. Automatización de alarmas, avisos, órdenes de trabajo y recomendaciones de intervención
- 6.3. Conexión con plataformas de internet industrial de las cosas y procesamiento en el borde
- 6.4. Diseño de gemelos digitales para representar el comportamiento físico y operativo de activos críticos
- 6.5. Simulación de escenarios de degradación, carga, fallo y respuesta de mantenimiento
- 6.6. Interoperabilidad entre sensores, plataformas analíticas, sistemas de control y bases de datos corporativas
- 6.7. Desarrollo de ecosistemas digitales para supervisión remota y mantenimiento coordinado de activos distribuidos
- 6.8. Integración con el sistema de gestión del mantenimiento (GMAO)
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 7
Implantación, rentabilidad y mejora continua del mantenimiento predictivo
- 7.1. Diagnóstico de madurez organizacional para implantar estrategias de mantenimiento predictivo
- 7.2. Priorización de activos mediante análisis de criticidad, riesgo, coste y consecuencias de fallo
- 7.3. Diseño de planes piloto, pruebas de concepto y despliegue progresivo de sistemas de monitorización
- 7.4. Evaluación económica mediante costes de implantación, ahorro esperado, reducción de paradas y retorno de inversión
- 7.5. Definición de indicadores sobre disponibilidad, fiabilidad, cumplimiento, precisión diagnóstica y reducción de fallos
- 7.6. Formación del personal, gestión del cambio y coordinación entre mantenimiento, operaciones, ingeniería y dirección
- 7.7. Construcción de procesos de mejora continua mediante revisión de modelos, retroalimentación y actualización de estrategias
- 7.8. Cálculo del retorno de la inversión del programa predictivo
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoMódulo 8
Proyecto Final Aplicado de Sistemas de Mantenimiento Predictivo
- 8.1. Selección de un activo, instalación, flota o sistema industrial con necesidades de monitorización predictiva
- 8.2. Análisis de criticidad, historial de fallos, condiciones operativas y consecuencias asociadas a la indisponibilidad
- 8.3. Diseño de la arquitectura de sensores, adquisición, almacenamiento y tratamiento de datos de condición
- 8.4. Desarrollo de un modelo de diagnóstico y predicción para detectar degradación y estimar fallos futuros
- 8.5. Integración del sistema con alarmas, órdenes de trabajo, cuadros de mando y procedimientos de intervención
- 8.6. Evaluación técnica y económica mediante indicadores de fiabilidad, disponibilidad, coste y retorno esperado
- 8.7. Evaluación del sistema propuesto en un caso real
- 8.8. Redacción de la memoria final con metodología, resultados, plan de implantación y estrategia de mejora continua
En esta etapa
100 hde dedicación estimada8 semsemanas a tu ritmoPlanifica tu ritmo
Duración y modalidad del Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
Son 800 horas. Dinos cuántas puedes dedicar a la semana y te decimos cuándo acabas de verdad.
4 h30 h
Con 12 h por semana
15
meses hasta terminar
67 semanas
semanas en total
Es el ritmo con el que termina la mayoría. Encaja bien con el plan de mensualidades.
Claustro
Dirección académica y claustro
El equipo docente de Navalis: profesionales en activo que imparten y supervisan los programas del centro.
Dra. Marina AlcoverDirectora académica y responsable de calidad
Ing. Diego CifuentesProfesor titular de Soldadura Naval y Ensayos No Destructivos; jefe de QA/QC de uniones soldadas
Cap. Javier Abaroa (MCA)Profesor titular de Maniobra, Navegación Electrónica (ECDIS/Radar/ARPA) y GMDSS; coordinador de cumplimiento STCW y CRM de puente
Dr. Pau FerrerProfesor titular de Arquitectura Naval y Simulación; director del Laboratorio de Hidrodinámica y CFD
Dra. Nuria LlobregatProfesora titular de Meteorología Marina, SAR y Seguridad Operativa; coordinadora de gestión de riesgos de navegación
Ing. Javier BañulsProfesor titular de Electricidad, Automatización e Ingeniería ETO; coordinador de integración electrónica y alarmas de máquinas
Ing. Sofía MarquinaProfesora titular de Materiales, Composites y Anticorrosión; coordinadora de la línea de pinturas y recubrimientos avanzados
Ing. Tomás RieraProfesor titular de Propulsión, Energías Alternativas e Híbridos; coordinador de rendimiento energético y vibracionesObjetivos
Objetivos del Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
01Optimizar la confiabilidad y la disponibilidad de los activos.
02Implementar estrategias de PdM para minimizar las fallas inesperadas.
03Dominar técnicas avanzadas de análisis de datos para el diagnóstico predictivo.
04Reducir los costos de mantenimiento mediante la predicción de fallas.
05Liderar la transición hacia un mantenimiento proactivo basado en datos.
06Integrar tecnologías de vanguardia en la gestión del mantenimiento.
Salidas profesionales
Salidas profesionales del Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
Dudas frecuentes
Preguntas sobre el Diplomado en Sistemas de Mantenimiento Predictivo
El mantenimiento predictivo es una estrategia que utiliza datos y análisis para predecir cuándo es probable que falle un equipo, permitiendo intervenciones de mantenimiento proactivas para evitar la falla y optimizar el rendimiento.
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Implementar estrategias de mantenimiento predictivo basadas en datos para anticipar y prevenir fallos en equipos y maquinaria, optimizando la disponibilidad y reduciendo costos.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
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Admisión online
Proceso de admisión
Sin esperar a que te llamemos. Si tu documentación está en regla, te matriculas en la misma sesión.
Requisitos de acceso
- Perfil académico o profesional: formación técnica superior en mantenimiento industrial, título de ingeniería (mecánica, eléctrica, electrónica o afín) o experiencia profesional demostrable en mantenimiento industrial.
- Conocimientos previos: se recomiendan nociones básicas de termografía, análisis de vibraciones, ultrasonido y análisis de aceite.
- Documentación: currículum actualizado, copia de tu título o constancia de experiencia, documento de identidad o pasaporte y, opcionalmente, una carta de motivación.
- Requisitos técnicos (en línea): computadora con conexión a internet, navegador actualizado y software para visualizar documentos PDF. La inscripción está abierta todo el año; la admisión es provisional hasta que el comité valide tu documentación.
- 01SolicitudDatos, expediente y tus documentos.
- 02Revisión al instanteComprobamos que esté completo y en regla.
- 03MatrículaEliges contado o plazos y reservas plaza.
Empezar mi solicitudDesde COP 1.568.000 de matrícula
La admisión es provisional hasta que el comité valida la documentación aportada. Si no se cumplen los requisitos, se devuelve el importe íntegro.
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Déjanos tus datos y admisiones te escribe para resolver lo que necesites. Si ya lo tienes claro, puedes ir directamente a la solicitud y pagar en la misma sesión.