Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
Este curso te enseña a pasar del mantenimiento planificado al mantenimiento predictivo en los buques. Aprenderás qué sensores IoT tienen sentido a bordo y cómo los modelos de IA usan sus datos para anticipar fallas, junto con la calidad de los datos y la rentabilidad.
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.
Partes de cero en esta materia. El programa está pensado justo para eso.
¿Qué es el Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo?
Este curso corto te muestra cómo pasar del mantenimiento planificado al mantenimiento predictivo en los buques. Aprenderás a monitorear el estado de motores, bombas y otros equipos con sensores IoT, a analizar datos de vibración, temperatura y aceite, y a usar la inteligencia artificial para anticipar fallas antes de que ocurran.
Lo que distingue al curso: menos averías, al anticipar fallas en equipos críticos; datos reales, con ejercicios basados en datos de maquinaria marina; sensores y conectividad, abarcando toda la arquitectura del buque a tierra; IA aplicada, con modelos de detección de anomalías; y programas de mantenimiento basado en la condición alineados con los requisitos de las sociedades de clasificación.
Aspectos destacados del programa
- Monitorea equipos con sensores de vibración, temperatura y presión.
- Analiza datos para interpretar tendencias y anomalías.
- Construye modelos predictivos sencillos con IA.
- Optimiza el mantenimiento para reducir costos y tiempos de inactividad.
- Combina la ingeniería marina con el análisis de datos.
- Adelántate a las averías.
Plan de estudios del Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
5 módulos. Selecciona un módulo para consultar su contenido.
Estrategias de Mantenimiento en Buques
- 1.1. Mantenimiento correctivo y preventivo
- 1.2. Mantenimiento basado en la condición
- 1.3. Mantenimiento predictivo
- 1.4. Sistemas de gestión del mantenimiento planificado
- 1.5. Requisitos de las sociedades de clasificación
Sensores IoT y Adquisición de Datos
- 2.1. Sensores de vibración
- 2.2. Temperatura, presión y caudal
- 2.3. Análisis de aceite en línea
- 2.4. Redes de sensores a bordo
- 2.5. Transmisión de datos a tierra
Análisis de Señales y Diagnóstico
- 3.1. Análisis de vibraciones
- 3.2. Termografía
- 3.3. Análisis de aceites
- 3.4. Rendimiento de motores
- 3.5. Diagnóstico de fallos típicos
Inteligencia Artificial para la Predicción
- 4.1. Detección de anomalías
- 4.2. Predicción de vida útil remanente
- 4.3. Modelos con datos históricos
- 4.4. Gemelos digitales de maquinaria
- 4.5. Validación de modelos
Implantación y Caso Práctico
- 5.1. Selección de equipos críticos
- 5.2. Arquitectura del sistema
- 5.3. Organización y procedimientos
- 5.4. Retorno de la inversión
- 5.5. Caso práctico en un buque
Duración y modalidad del Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
Son 300 horas. Dinos cuántas puedes dedicar a la semana y te decimos cuándo acabas de verdad.
Es el ritmo con el que termina la mayoría. Encaja bien con el plan de mensualidades.
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 del Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
Salidas profesionales del Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
Preguntas sobre el Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
No es obligatorio. Se usan herramientas accesibles y se explica la lógica de los modelos.
Motores principales y auxiliares, bombas, compresores, separadoras y equipos rotativos en general.
Las sociedades de clasificación tienen esquemas de mantenimiento basado en la condición, y el curso explica cómo encajar en ellos.
Sí. Los ejercicios usan datos de maquinaria marina.
Sí. Diseñas el programa de mantenimiento predictivo de un buque.
100% online, con campus virtual disponible 24/7, sesiones en directo que quedan grabadas y tutorías con el profesorado.
El programa tiene una carga de 300 horas. Puedes avanzar a tu ritmo dentro del calendario que te indicamos al matricularte.
Cada programa tiene su propia fecha de inicio, que aparece en esta ficha y te confirma el equipo de admisiones cuando solicitas información.
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Proceso de admisión
Sin esperar a que te llamemos. Si tu documentación está en regla, te matriculas en la misma sesión.
- Formación técnica, en ingeniería o en máquinas navales, o experiencia en mantenimiento industrial o marino.
- Dominio suficiente del idioma de impartición para seguir las clases y los materiales; se recomienda inglés técnico básico.
- Computadora con conexión a internet estable, navegador actualizado y cámara para las sesiones en vivo y las presentaciones de proyectos.
- Proceso de admisión: solicitud en línea, revisión del perfil y una breve entrevista.
- 01SolicitudDatos, expediente y tus documentos.
- 02Revisión al instanteComprobamos que esté completo y en regla.
- 03MatrículaEliges contado o plazos y reservas plaza.
La admisión es provisional hasta que el comité valida la documentación aportada. Si no se cumplen los requisitos, se devuelve el importe íntegro.
Pregúntanos antes de matricularte
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.