Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
Oficiales y jefes de máquinas: que quieren modernizar el mantenimiento
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.
Marca lo que ya dominas y el programa se ajusta a lo que te falta.
¿Qué es el Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo?
El Curso de Mantenimiento Predictivo con IA y Sensores IoT a Bordo
Te enseña a pasar del mantenimiento planificado al mantenimiento predictivo en buques. Aprenderás a monitorizar el estado de motores, bombas y equipos con sensores IoT, a analizar vibraciones, temperaturas y aceites, y a usar la inteligencia artificial para anticipar averías antes de que ocurran.
Ventajas diferenciales
- Menos averías: Anticipación de fallos en equipos críticos.
- Datos reales: Ejercicios con datos de maquinaria marina.
- Sensores y conectividad: Arquitectura completa del buque a tierra.
- IA aplicada: Modelos de detección de anomalías.
- Reconocimiento de clase: Programas de mantenimiento basados en la condición.
Aspectos destacados del programa
- Monitoriza equipos: Usa sensores de vibración, temperatura y presión.
- Analiza datos: Interpreta tendencias y anomalías.
- Aplica la IA: Crea modelos predictivos sencillos.
- Optimiza el mantenimiento: Reduce costes y paradas.
- Avanza profesionalmente: Une ingeniería marina y análisis de datos.
- Anticípate a las averías con el mantenimiento predictivo.
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.
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 QA
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 & 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 Riera Profesor Titular de Propulsión, Energías Alternativas e Híbridos; Coordinador de Performance Energético y VibracionesOpiniones del alumnado
Reseñas recogidas y verificadas por Opynio, no escritas por nosotros.
Objetivos 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
Requisitos de acceso al 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.
Proceso de admisión
Sin esperar a que te llamemos. Si tu documentación está completa, pasas al pago en la misma sesión.
- Perfil de acceso: Formación técnica, de máquinas o de ingeniería, o experiencia en mantenimiento industrial o naval.
- Competencia lingüística: Nivel de español suficiente para seguir clases y materiales; se recomienda inglés técnico básico, ya que buena parte de la normativa y la documentación del sector se publica en inglés.
- Recursos técnicos: Ordenador con conexión estable a internet, navegador actualizado y cámara para las sesiones en directo y las defensas de proyecto.
- Proceso de admisión: Solicitud online, revisión del perfil y entrevista breve con el equipo académico. Te confirmamos la fecha de inicio al recibir tu solicitud de información.
- 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 algo no cumple 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 de admisión y pagar en la misma sesión.