1. Gestión integral de incidentes en el mar: protocolos, roles y cadena de mando para respuesta coordinada
2. Planificación y ejecución de operaciones: briefing, rutas, ventanas meteorológicas y criterios de go/no-go
3. Evaluación rápida de riesgos: matriz de criticidad, control de escena y decisiones bajo presión
4. Comunicación operativa: VHF/GMDSS, reportes estandarizados y enlace interinstitucional
5. Movilidad táctica y abordaje seguro: maniobras con RHIB, aproximación, amarre y recuperación
6. Equipos y tecnologías: EPP, señalización, localización satelital y registro de datos en campo
7. Atención inmediata al afectado: valoración primaria, hipotermia, trauma y estabilización para evacuación
8. Condiciones ambientales adversas: oleaje, visibilidad, corrientes y mitigación operativa
9. Simulación y entrenamiento: escenarios críticos, uso de RV/RA y ejercicios con métricas de desempeño
10. Documentación y mejora continua: lecciones aprendidas, indicadores (MTTA/MTTR) y actualización de SOPs

1. Introducción al diagnóstico predictivo en motores: Conceptos y beneficios.
2. Fundamentos de la termodinámica: Ciclos de motor, eficiencia y pérdidas.
3. Análisis de vibraciones: Tipos de vibraciones, sensores y técnicas de medición.
4. Análisis de aceite: Propiedades del aceite, contaminantes y desgaste de componentes.
5. Termografía infrarroja: Aplicaciones en la detección de fallas en motores.
6. Análisis de gases de escape: Indicadores de combustión y problemas en el motor.
7. Monitorización de parámetros operativos: Presión, temperatura, flujo y rendimiento.
8. Optimización de la combustión: Ajuste de parámetros y mejora de la eficiencia.
9. Mantenimiento basado en la condición: Planificación y ejecución de tareas de mantenimiento.
10. Estudios de caso y aplicaciones prácticas en diferentes tipos de motores.

‘

1. Introducción al Diagnóstico Predictivo: Conceptos, Beneficios y Aplicaciones
2. Fundamentos de los Sensores: Tipos, Características, Calibración y Mantenimiento
3. Adquisición de Datos: Hardware, Software, Protocolos de Comunicación y Almacenamiento
4. Técnicas de Procesamiento de Señales: Filtrado, Transformada de Fourier, Análisis Estadístico
5. Análisis de Vibraciones: Fundamentos, Instrumentación, Interpretación y Diagnóstico
6. Termografía Infrarroja: Principios, Equipos, Aplicaciones en Mantenimiento Predictivo
7. Análisis de Aceite: Muestreo, Pruebas, Interpretación de Resultados y Acciones Correctivas
8. Control Remoto y Monitorización: Arquitectura de Sistemas, Protocolos de Comunicación Inalámbrica, Ciberseguridad
9. Implementación de un Programa de Diagnóstico Predictivo: Planificación, Recursos, Métricas y Mejora Continua
10. Casos de Estudio y Aplicaciones Prácticas en Diversas Industrias

‘

1. Introducción al Diagnóstico Predictivo en Motores: Conceptos, Beneficios y Aplicaciones
2. Fundamentos de la Termografía Infrarroja: Principios, Equipos y Técnicas de Medición
3. Análisis de Vibraciones: Adquisición de Datos, Espectros, Amplitud y Frecuencia
4. Análisis de Aceite: Tipos de Análisis, Interpretación de Resultados y Acciones Correctivas
5. Monitoreo Acústico: Identificación de Ruido Anormal, Detección de Fugas y Desgaste
6. Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos Remota: Tipos, Instalación y Configuración
7. Comunicación y Transmisión de Datos: Protocolos, Redes y Seguridad
8. Plataformas de Software para el Diagnóstico Predictivo: Funcionalidades, Integración y Visualización
9. Algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning: Aplicaciones en el Diagnóstico Predictivo
10. Casos de Estudio y Mejores Prácticas en la Optimización Remota de Motores

‘

1. Introducción al diagnóstico predictivo: Conceptos, beneficios y aplicaciones en motores.
2. Fundamentos de los motores eléctricos: Tipos, componentes y principios de funcionamiento.
3. Sensores y sistemas de monitorización: Tipos de sensores, instalación y configuración.
4. Adquisición y procesamiento de datos: Plataformas, protocolos de comunicación y preprocesamiento de señales.
5. Análisis de vibraciones: Técnicas de análisis, identificación de fallos y parámetros relevantes.
6. Análisis de temperatura: Medición, interpretación y detección de anomalías.
7. Análisis de corriente y voltaje: Técnicas de análisis, identificación de fallos eléctricos y armónicos.
8. Técnicas de inteligencia artificial y machine learning: Aplicación en el diagnóstico predictivo.
9. Plataformas de control remoto: Arquitectura, seguridad y comunicación.
10. Implementación de estrategias de mantenimiento predictivo: Planificación, ejecución y evaluación.

‘

1. Arquitectura y componentes del sistema: diseño estructural, materiales y subsistemas (mecánicos, eléctricos, electrónicos y de fluidos) con criterios de selección y montaje en entornos marinos
2. Fundamentos y principios de operación: bases físicas y de ingeniería (termodinámica, mecánica de fluidos, electricidad, control y materiales) que explican el desempeño y los límites operativos
3. Seguridad operativa y medioambiental (SHyA): análisis de riesgos, EPP, LOTO, atmósferas peligrosas, gestión de derrames y residuos, y planes de respuesta a emergencias
4. Normativas y estándares aplicables: requisitos IMO/ISO/IEC y regulaciones locales; criterios de conformidad, certificación y buenas prácticas para operación y mantenimiento
5. Inspección, pruebas y diagnóstico: inspección visual/dimensional, pruebas funcionales, análisis de datos y técnicas predictivas (vibraciones, termografía, análisis de fluidos) para identificar causas raíz
6. Mantenimiento preventivo y predictivo: planes por horas/ciclos/temporada, lubricación, ajustes, calibraciones, sustitución de consumibles, verificación post-servicio y fiabilidad operacional
7. Instrumentación, herramientas y metrología: equipos de medida y ensayo, software de diagnóstico, calibración y trazabilidad; criterios de selección, uso seguro y almacenamiento
8. Integración e interfaces a bordo: compatibilidad mecánica, eléctrica, de fluidos y de datos; sellado y estanqueidad, EMC/EMI, protección contra corrosión y pruebas de interoperabilidad
9. Calidad, pruebas de aceptación y puesta en servicio: control de procesos y materiales, FAT/SAT, pruebas en banco y de mar, criterios “go/no-go” y registro de evidencias
10. Documentación técnica y práctica integradora: bitácoras, checklists, informes y caso práctico completo (seguridad → diagnóstico → intervención → verificación → reporte) aplicable a cualquier sistema

1. Introducción a la supervisión y diagnóstico predictivo de motores: Objetivos, beneficios y alcance.
2. Fundamentos de la termodinámica y la combustión en motores: Ciclos termodinámicos, tipos de combustión y eficiencia.
3. Análisis de vibraciones: Recolección de datos, FFT, interpretación de espectros y detección de fallas.
4. Análisis de aceites: Tipos de análisis, interpretación de resultados, detección de desgaste y contaminación.
5. Termografía infrarroja: Principios, equipos, técnicas de medición, identificación de puntos calientes y fallas eléctricas/mecánicas.
6. Ultrasonido: Fundamentos, detección de fugas, fricción y cavitación.
7. Sistemas de adquisición y procesamiento de datos: Sensores, DAQ, software de análisis y gestión de datos.
8. Diagnóstico de fallas comunes: Desgaste, desalineación, desbalance, problemas de lubricación, fallas en rodamientos y engranajes.
9. Estrategias de mantenimiento predictivo: Planificación, programación, ejecución y evaluación del programa de mantenimiento.
10. Estudio de casos prácticos: Análisis de datos reales, identificación de fallas, recomendaciones y optimización del rendimiento del motor.

‘

1. Introducción al Diagnóstico Predictivo: Conceptos, beneficios y aplicaciones en motores
2. Fundamentos de IoT: Arquitectura, protocolos de comunicación y seguridad
3. Sensores para Motores: Tipos, características, instalación y calibración
4. Adquisición y Procesamiento de Datos: Técnicas de filtrado, limpieza y normalización
5. Eficiencia Energética en Motores: Parámetros clave, estándares y normativas
6. Modelado Predictivo: Algoritmos de Machine Learning para la detección de fallos
7. Análisis de Vibraciones: Técnicas de FFT, interpretación de espectros y diagnóstico de averías
8. Termografía Infrarroja: Detección de puntos calientes, análisis y aplicaciones en motores
9. Implementación de Sistemas de Diagnóstico Predictivo: Diseño, despliegue y mantenimiento
10. Casos de Estudio: Aplicaciones reales y ejemplos de éxito en la industria

‘

1. Introducción al diagnóstico predictivo: conceptos, beneficios y aplicaciones en motores
2. Sensores y adquisición de datos: tipos, ubicación, calibración y mantenimiento
3. Análisis de vibraciones: espectros, patrones, identificación de fallas mecánicas
4. Termografía infrarroja: detección de puntos calientes, análisis de patrones térmicos
5. Análisis de aceite: propiedades, contaminantes, desgaste y lubricación
6. Análisis de gases de escape: combustión, eficiencia, emisiones y contaminantes
7. Modelado predictivo: algoritmos de machine learning, entrenamiento y validación
8. Comunicación remota: protocolos, seguridad y transmisión de datos
9. Visualización de datos: dashboards, informes y alertas en tiempo real
10. Optimización de motores a distancia: ajustes, parámetros y estrategias de control

‘

1. Fundamentos de la combustión en motores de combustión interna: principios termodinámicos y estequiometría.
2. Sensores y actuadores avanzados: tipos, funcionamiento, calibración y diagnóstico.
3. Adquisición de datos: sistemas DAQ, protocolos de comunicación (CAN bus, Ethernet).
4. Análisis de señales en el dominio del tiempo y la frecuencia: transformada de Fourier, Wavelets.
5. Monitorización de parámetros clave: presión del cilindro, vibraciones, temperatura de gases de escape.
6. Modelado de motores: modelos de caja negra, modelos físicos y su aplicación en la monitorización.
7. Diagnóstico basado en modelos: detección de fallos, identificación de parámetros y estimación de estado.
8. Optimización del rendimiento: control de la relación aire/combustible, estrategias de encendido y gestión de la carga.
9. Técnicas de inteligencia artificial: redes neuronales, algoritmos genéticos y su aplicación en la monitorización y optimización.
10. Estudios de caso: monitorización y optimización de motores en aplicaciones industriales y automotrices.

‘