Diplomado en Drones y sensores marítimos

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 a los drones marítimos: Tipos, capacidades y regulaciones
2. Sensores y cargas útiles: Cámaras, termográficas, multiespectrales, LIDAR
3. Software de planificación de vuelo: Configuración, parámetros, zonas de exclusión
4. Operación segura en entornos marinos: Viento, olas, corrosión, interferencias
5. Mantenimiento preventivo: Inspecciones, limpieza, lubricación, reemplazo de piezas
6. Diagnóstico de fallas: Baterías, motores, hélices, sistemas de comunicación
7. Análisis de datos: Procesamiento de imágenes, ortomosaicos, modelos 3D
8. Aplicaciones marítimas: Inspección de infraestructuras, vigilancia, búsqueda y rescate
9. Integración con plataformas de datos: Almacenamiento, visualización, análisis avanzado
10. Ética y privacidad en la recopilación y uso de datos con drones

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1. Introducción a las operaciones: Tipos, fases y optimización.
2. Fundamentos del mantenimiento: Preventivo, correctivo y predictivo.
3. Adquisición de datos: Sensores, telemetría y sistemas SCADA.
4. Bases de datos: Estructura, almacenamiento y gestión de la información.
5. Análisis exploratorio de datos (EDA): Visualización, resumen y outliers.
6. Herramientas de análisis de datos: Python, R, SQL.
7. Métricas de rendimiento: KPIs, SLAs y OEE.
8. Mantenimiento basado en la condición (CBM): Técnicas y aplicaciones.
9. Modelado predictivo: Regresión, clasificación y series temporales.
10. Reporte y visualización de resultados: Dashboards, informes y presentaciones.

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1. Introducción a la Operación, Mantenimiento y Análisis de Datos: conceptos clave y ciclo de vida
2. Recolección y Almacenamiento de Datos: fuentes, formatos, bases de datos y data lakes
3. Infraestructura IT: servidores, redes, cloud computing y virtualización
4. Sistemas Operativos y Herramientas de Administración: Linux, Windows Server, scripting
5. Monitorización de Sistemas: herramientas, métricas clave y alertas
6. Mantenimiento Preventivo y Correctivo: procedimientos, documentación y mejores prácticas
7. Seguridad Informática: protección de datos, firewalls, antivirus y copias de seguridad
8. Análisis Exploratorio de Datos (EDA): visualización, estadística descriptiva e identificación de patrones
9. Herramientas de Análisis de Datos: Python, R, SQL, Pandas, Scikit-learn
10. Reporting y Visualización de Datos: dashboards, KPIs y comunicación de resultados

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1. Introducción a la operación y mantenimiento: conceptos clave, ciclo de vida de los activos.
2. Fundamentos de la infraestructura IT: hardware, sistemas operativos, redes y virtualización.
3. Mantenimiento preventivo: programación, inspecciones, lubricación y calibración.
4. Mantenimiento correctivo: diagnóstico de fallas, reparación y reemplazo de componentes.
5. Mantenimiento predictivo: técnicas de monitoreo, análisis de vibraciones, termografía.
6. Sensores y actuadores: tipos, funcionamiento, calibración y mantenimiento.
7. Recopilación y almacenamiento de datos: bases de datos, data lakes y data warehouses.
8. Análisis exploratorio de datos (EDA): visualización, estadísticas descriptivas e identificación de patrones.
9. Modelado predictivo: algoritmos de machine learning para predicción de fallas y optimización.
10. Informes y visualización de resultados: dashboards, KPIs y comunicación de hallazgos.

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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 los sensores hiperespectrales: Fundamentos físicos y espectroscopia.
2. Termografía infrarroja: Principios, equipos y aplicaciones en diversos campos.
3. Plataformas aéreas para sensores: Drones, aviones y satélites. Consideraciones de diseño y operación.
4. Calibración y corrección de datos hiperespectrales y termográficos. Errores y métodos de mitigación.
5. Procesamiento de imágenes hiperespectrales: Reducción de dimensionalidad, clasificación y análisis de componentes principales.
6. Análisis de imágenes termográficas: Detección de anomalías, cuantificación de temperatura y patrones térmicos.
7. Integración de datos hiperespectrales y termográficos: Técnicas de fusión y análisis conjunto.
8. Aplicaciones en agricultura de precisión: Monitoreo de la salud de los cultivos, identificación de estrés hídrico y detección de enfermedades.
9. Aplicaciones en monitoreo ambiental: Clasificación de la cobertura terrestre, detección de contaminación y evaluación de la calidad del agua.
10. Estudios de caso y tendencias futuras en sensores hiperespectrales y termografía embarcada.

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